P2P出身的信也科技想靠大模型转型_风闻

2022年年底，随着chatGPT的横空出世，以认知大模型为代表的通用人工智能，在全球范围内引发轰动，国内更是掀起了一场热烈而焦灼的“百模大战”。据南方都市报统计，截至2023年11月30日，国内已经有至少200家大模型厂商推出了各自的大模型，从统计数据来看，除了通用大模型外，大模型在金融行业的落地速度最快，有近15%的大模型都是金融垂直大模型。不仅头部大厂成为们竞相投入研发，金融科技企业也纷纷参与布局。

2023年5月奇富科技首先宣布推出奇富GPT，紧接着度小满也宣布推出国内首个垂直金融行业的开源大模型“轩辕”，就连P2P始祖——信也科技也宣布探索生成式大模型应用。

从信也科技官宣进军大模型至今，荣誉已经收获了不少，在2023世界人工智能大会上，信也科技自主研发的支持多语种的高性能离线流式一体语音识别系统获算法赛道金奖；金融客服生成式数字人坐席的大模型算法获创业组TOP50。但在产品端，信也科技在大半年的时间里仅推出了第一代LLM（大语言模型）应用开发框架，尚无成熟产品面世。不仅如此，去年7月，国内首个金融行业大模型标准发布，包括奇富、恒生电子在内的四十余家金融科技公司参与制定，但与同行满天飞的通稿不同，向来高调的信也科技却没有透出半点风声。

信也科技副总裁、大数据及AI负责人陈磊在接受澎湃新闻采访时表示：我们做的是垂类大模型，一端辅助人工服务用户，提升客服体验；一端服务内部专业类员工，结合我们在金融里对业务和数据的理解，用于代码辅助生成、数据自动挖掘，在没有调优的情况下，验证阶段的效率提升20%左右。

尽管真正的大模型应用尚未出炉，但信也科技的类AI产品——智能语音呼叫产品“Blu”已成功上线19家金融科技平台，覆盖了亚太和拉丁美洲六个国家，提供英语、他加禄语、印尼语和西班牙语等多种语言服务。据信也科技透露，“Blu”完整覆盖了各类金融业务场景的语音呼叫和文本智能交互需求，为海外客户提供针对性的高效AI解决方案，节省了80%人力成本。

研发中的垂类大模型可将效率提升20%，但已经落地智能语音呼叫产品却能节省80%的人力成本。投入这么多的资金研发大模型究竟值不值呢？

从资金要求来看，大模型对于算法、算力和数据都有很高的要求，需要高昂的训练费用和研发投入。截至去年三季度，信也科技账上的现金及现金等价物为78.64亿，显然远远不够大模型“烧”的。不仅如此，信也科技去年三季度还遭遇了增收不增利的情况，营收31.975亿元，同比增长7.6%；实现归属净利润5.66亿元，同比下降5.52%。如果对大模型的投入继续增加，无疑会严重挤压信也科技的盈利空间。

从研发实力来看，2022年9月，因为“高新收入占比不达标”信也科技的运营主体“上海拍拍贷金融信息服务有限公司”被移出了高新技术企业名录，至今还没重获认证。此外，信也科技算法科学家倪博溢也曾坦言，“金融通用大模型的研发过程中，有很多问题需要解决，其中数据和隐私安全、模型可解释性、数据偏见、业务适配性最为关键。”

尤其是上面提到的“Blu”主要运用于海外市场，相比较其他涉及个人信息相关的智能化产品，智能语音呼叫产品涉及的法律法规和个人信息安全等问题更多。以信也科技出海的主阵地印尼为例，印尼政府早于2022年10月17日颁布了《个人数据保护法》，法案要求任何数据处理者在处理数据时需要从数据主体处获得明确的书面或录音同意，且任何与个人数据处理相关的协议中都必须包含明确的同意条款。不仅如此，2023年11月8日，印尼金融服务监管局发布政策文件，加强对基于技术的联合资助服务 (P2P借贷服务）的监管，内容包括降低合规利率、限制借贷平台数量、控制放款额度以及规范催收等等。(内容来源|华博经纬)