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      首創滬語交互AI應用 上海銀行攜手財躍星辰、階躍星辰共創智慧養老金融服務新范式

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      首創滬語交互AI應用 上海銀行攜手財躍星辰、階躍星辰共創智慧養老金融服務新范式

      此次合作標志著我國首個聚焦養老金融與方言智能的金融大模型體系全面啟動,塑造以“技術創新+場景”的智慧養老金融服務新范式。

      今日,上海財躍星辰智能科技有限公司(以下簡稱“財躍星辰”)、上海階躍星辰智能科技有限公司(以下簡稱“階躍星辰”)與上海銀行股份有限公司(以下簡稱“上海銀行”)在上海報業集團大樓舉行戰略合作簽約儀式,推出首個支持完整滬語交互全鏈路的應用案例,實現從語音喚醒、多輪對話到業務辦理的全流程方言智能化服務。

      在上海銀行股份有限公司黨委書記、董事長顧建忠,上海報業集團黨委書記、社長李蕓等領導見證下,上海銀行、財躍星辰、階躍星辰三方代表進行簽約。

      此次合作標志著我國首個聚焦養老金融與方言智能的金融大模型體系全面啟動,塑造以“技術創新+場景”的智慧養老金融服務新范式。

      技術突破:首創滬語全鏈路交互方案

      金融業憑借數據密集、技術驅動的特性,一直是科技創新應用的先行者。隨著人工智能大模型的不斷發展,對于人工智能應用場景的探索也越發深入。

      今日,上海銀行、上報集團旗下界面財聯社子公司財躍星辰、通用大模型領軍企業階躍星辰,共同簽署銀行業內首個覆蓋數據、算力、模型、應用全鏈路的戰略合作協議。三方將重點推進滬語語音大模型、養老金融大模型等創新場景部署,打造全國首個支持完整滬語交互的銀行智能服務系統。

      與多數銀行運用的通用基礎模型不同,此次采用的是適配銀行業務場景的多模態大模型,融合文本、語音、圖像、視頻等場景數據,進一步提升模型的理解和處理能力。該系統突破性地解決滬語“聽得懂”“說得準”的核心難題,針對習慣使用方言的老年群體進行專項優化,成為國內銀行業首個實現完整方言交互的AI應用。滬語語音大模型打通了從語音喚醒、識別、理解到反饋的完整鏈條,讓客戶能夠“用滬語辦銀行業務”。

      “我們在4月份已推出灰度版本,并根據客戶反饋持續優化,特別針對習慣使用滬語的老年群體,優化語音識別與播報效果,有效提升了用戶體驗。”上海銀行副行長胡德斌表示。

      上海銀行推出的大模型驅動AI手機銀行可實現“對話即服務”。客戶通過文字或語音即可快速完成轉賬還款、理財咨詢、養老金管理等十余項高頻服務辦理。針對老年客戶在購買理財產品中可能存在的理解障礙,上海銀行優化了產品體驗,并通過語音播報的方式提升產品可得性。AI手機銀行還整合了就餐、出行、娛樂等非金融場景,實現“生活+金融”一體化服務,真正將手機銀行打造為客戶的日常生活助手。

      胡德斌表示,金融科技服務不單單是冰冷的數據,而是有溫度的答卷。“通過滬語交互、聲音克隆等技術滿足客戶語言及情感表達需求,增強使用粘性與信任感。未來還將進一步拓展至政務、醫療、教育等公共服務領域,打造多元嵌入式智慧生態。”

      有了“對話即服務”的AI手機銀行,老年用戶無需在復雜菜單中反復查找,僅需通過文字或語音輸入需求,如“查查我的養老金”“這個產品有什么亮點”,AI即可快速響應并完成業務辦理,覆蓋轉賬還款、理財咨詢、養老金管理等十余項高頻交易。

      未來,基于行為數據與大模型記憶能力,上海銀行還將構建AI助手、智能投顧、展業助手等智慧金融業務矩陣,系統智能預判客戶潛在需求,并進行個性化內容推送。例如,系統可根據客戶瀏覽偏好主動推薦家裝貸款、定制化理財方案等,實現“千人千面”的服務。

      戰略布局:構建行業首個金融大模型一體化服務體系

      在AI應用落地的過程中,數據質量成為決定效果的關鍵因素,也是金融行業風險把控的重要一環。對于金融機構普遍的數據治理難題,底層垂類高質量數據運用是破局之道。

      “財躍星辰是專注于金融領域的大模型科技公司,由國內領先的財經媒體和金融信息服務商—界面財聯社和頭部通用大模型公司階躍星辰聯合創辦,充分利用在金融領域豐富、高質量、特色化數據,融合界面財聯社的金融信息服務優勢和階躍星辰的通用大模型底座能力,賦能國內金融行業‘人工智能+’行動落地。”財躍星辰CEO賈寶龍表示。

      據了解,財躍星辰自研的多模態財躍大模型,被稱為“最懂金融的大模型”。該模型基于萬億級別的海量金融語料訓練而成,圖像處理與圖表理解能力出眾,尤其在金融知識問答、金融圖表理解、金融計算等核心金融場景應用中,展現出遠超同類產品的實力。

      結合上海銀行豐富的業務場景,此次戰略合作將推動上海銀行成為全國首個系統化落地金融大模型應用的城商行。通過打造“技術研發-場景驗證-商業閉環”的創新范式,不僅為行業提供可復制的智能化轉型方案,更開創了人工智能技術服務區域特色、普惠特殊群體的成功先例。

      來源:財聯社

      本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

      上海銀行

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      此次合作標志著我國首個聚焦養老金融與方言智能的金融大模型體系全面啟動,塑造以“技術創新+場景”的智慧養老金融服務新范式。

      今日,上海財躍星辰智能科技有限公司(以下簡稱“財躍星辰”)、上海階躍星辰智能科技有限公司(以下簡稱“階躍星辰”)與上海銀行股份有限公司(以下簡稱“上海銀行”)在上海報業集團大樓舉行戰略合作簽約儀式,推出首個支持完整滬語交互全鏈路的應用案例,實現從語音喚醒、多輪對話到業務辦理的全流程方言智能化服務。

      在上海銀行股份有限公司黨委書記、董事長顧建忠,上海報業集團黨委書記、社長李蕓等領導見證下,上海銀行、財躍星辰、階躍星辰三方代表進行簽約。

      此次合作標志著我國首個聚焦養老金融與方言智能的金融大模型體系全面啟動,塑造以“技術創新+場景”的智慧養老金融服務新范式。

      技術突破:首創滬語全鏈路交互方案

      金融業憑借數據密集、技術驅動的特性,一直是科技創新應用的先行者。隨著人工智能大模型的不斷發展,對于人工智能應用場景的探索也越發深入。

      今日,上海銀行、上報集團旗下界面財聯社子公司財躍星辰、通用大模型領軍企業階躍星辰,共同簽署銀行業內首個覆蓋數據、算力、模型、應用全鏈路的戰略合作協議。三方將重點推進滬語語音大模型、養老金融大模型等創新場景部署,打造全國首個支持完整滬語交互的銀行智能服務系統。

      與多數銀行運用的通用基礎模型不同,此次采用的是適配銀行業務場景的多模態大模型,融合文本、語音、圖像、視頻等場景數據,進一步提升模型的理解和處理能力。該系統突破性地解決滬語“聽得懂”“說得準”的核心難題,針對習慣使用方言的老年群體進行專項優化,成為國內銀行業首個實現完整方言交互的AI應用。滬語語音大模型打通了從語音喚醒、識別、理解到反饋的完整鏈條,讓客戶能夠“用滬語辦銀行業務”。

      “我們在4月份已推出灰度版本,并根據客戶反饋持續優化,特別針對習慣使用滬語的老年群體,優化語音識別與播報效果,有效提升了用戶體驗。”上海銀行副行長胡德斌表示。

      上海銀行推出的大模型驅動AI手機銀行可實現“對話即服務”。客戶通過文字或語音即可快速完成轉賬還款、理財咨詢、養老金管理等十余項高頻服務辦理。針對老年客戶在購買理財產品中可能存在的理解障礙,上海銀行優化了產品體驗,并通過語音播報的方式提升產品可得性。AI手機銀行還整合了就餐、出行、娛樂等非金融場景,實現“生活+金融”一體化服務,真正將手機銀行打造為客戶的日常生活助手。

      胡德斌表示,金融科技服務不單單是冰冷的數據,而是有溫度的答卷。“通過滬語交互、聲音克隆等技術滿足客戶語言及情感表達需求,增強使用粘性與信任感。未來還將進一步拓展至政務、醫療、教育等公共服務領域,打造多元嵌入式智慧生態。”

      有了“對話即服務”的AI手機銀行,老年用戶無需在復雜菜單中反復查找,僅需通過文字或語音輸入需求,如“查查我的養老金”“這個產品有什么亮點”,AI即可快速響應并完成業務辦理,覆蓋轉賬還款、理財咨詢、養老金管理等十余項高頻交易。

      未來,基于行為數據與大模型記憶能力,上海銀行還將構建AI助手、智能投顧、展業助手等智慧金融業務矩陣,系統智能預判客戶潛在需求,并進行個性化內容推送。例如,系統可根據客戶瀏覽偏好主動推薦家裝貸款、定制化理財方案等,實現“千人千面”的服務。

      戰略布局:構建行業首個金融大模型一體化服務體系

      在AI應用落地的過程中,數據質量成為決定效果的關鍵因素,也是金融行業風險把控的重要一環。對于金融機構普遍的數據治理難題,底層垂類高質量數據運用是破局之道。

      “財躍星辰是專注于金融領域的大模型科技公司,由國內領先的財經媒體和金融信息服務商—界面財聯社和頭部通用大模型公司階躍星辰聯合創辦,充分利用在金融領域豐富、高質量、特色化數據,融合界面財聯社的金融信息服務優勢和階躍星辰的通用大模型底座能力,賦能國內金融行業‘人工智能+’行動落地。”財躍星辰CEO賈寶龍表示。

      據了解,財躍星辰自研的多模態財躍大模型,被稱為“最懂金融的大模型”。該模型基于萬億級別的海量金融語料訓練而成,圖像處理與圖表理解能力出眾,尤其在金融知識問答、金融圖表理解、金融計算等核心金融場景應用中,展現出遠超同類產品的實力。

      結合上海銀行豐富的業務場景,此次戰略合作將推動上海銀行成為全國首個系統化落地金融大模型應用的城商行。通過打造“技術研發-場景驗證-商業閉環”的創新范式,不僅為行業提供可復制的智能化轉型方案,更開創了人工智能技術服務區域特色、普惠特殊群體的成功先例。

      來源:財聯社

      本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。
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