近日，由中央財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合創(chuàng)新發(fā)展中心、華夏時(shí)報(bào)社聯(lián)合主辦的“智能金融助力數(shù)實(shí)融合暨產(chǎn)教融合研討會(huì)”在北京舉行。在本次會(huì)議上，備受關(guān)注的第二屆“金手指獎(jiǎng)”榜單也同步揭曉。樂(lè)信憑借在包括自研大模型LexinGPT、圖靈(Turing)決策仿真系統(tǒng)等數(shù)據(jù)應(yīng)用的創(chuàng)新探索，在上百家申報(bào)企業(yè)中脫穎而出，榮獲“金手指獎(jiǎng)- 年度數(shù)據(jù)智能應(yīng)用創(chuàng)新企業(yè)”，與樂(lè)信一同獲獎(jiǎng)的還有螞蟻集團(tuán)、騰訊金融科技、美團(tuán)金服等。

作為中國(guó)領(lǐng)先的新消費(fèi)數(shù)字科技服務(wù)商，樂(lè)信一直注重?cái)?shù)據(jù)智能應(yīng)用，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)也是樂(lè)信發(fā)展的重要戰(zhàn)略。尤其是近年來(lái)，金融科技進(jìn)入下半場(chǎng)，數(shù)據(jù)智能應(yīng)用正成為助力業(yè)務(wù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和高質(zhì)量發(fā)展的重要方式。

以樂(lè)信自研的金融垂直大模型LexinGPT為例。通過(guò)樂(lè)信金融專屬數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)精調(diào)，LexinGPT在研發(fā)代碼輔助、設(shè)計(jì)創(chuàng)意生成、電銷(xiāo)、客服智能化服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)、風(fēng)控?cái)?shù)倉(cāng)升級(jí)優(yōu)化等領(lǐng)域已經(jīng)落地，并實(shí)現(xiàn)顯著的效率提升。電銷(xiāo)場(chǎng)景下，應(yīng)用LexinGPT后，一季度當(dāng)日授信轉(zhuǎn)化率相對(duì)外采技術(shù)提高70%、當(dāng)日下單轉(zhuǎn)化率提升10%;客服業(yè)務(wù)機(jī)器人場(chǎng)景下，二季度機(jī)器人參與客服的比例和效率穩(wěn)步提升，無(wú)需人工干預(yù)的機(jī)器人解決率達(dá)到91.5%，同比去年二季度提升8.2個(gè)百分點(diǎn)。

此外，智能化決策同樣是數(shù)據(jù)智能應(yīng)用創(chuàng)新的案例之一。今年二季度，樂(lè)信上線圖靈(Turing)決策仿真系統(tǒng)。系統(tǒng)可以模擬真實(shí)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景，在幾十秒內(nèi)快速輸出多項(xiàng)經(jīng)營(yíng)關(guān)鍵指標(biāo)的表現(xiàn)，相當(dāng)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)的“模擬考”。對(duì)比真實(shí)數(shù)據(jù)，樂(lè)信決策仿真系統(tǒng)模擬結(jié)果的精準(zhǔn)度超95%。

快速的模擬反饋和超高的精度給樂(lè)信經(jīng)營(yíng)帶來(lái)更大的靈活性和準(zhǔn)確度。基于“模擬考”結(jié)果，決策者可以快速調(diào)整策略、再次“模擬考”，并最終調(diào)優(yōu)出最佳決策方案。以資金資產(chǎn)匹配環(huán)節(jié)的仿真為例，小范圍測(cè)試顯示，同等情況下，在圖靈(Turing)決策仿真系統(tǒng)加持下，利潤(rùn)率提升10- 14個(gè)BP。

數(shù)據(jù)智能應(yīng)用領(lǐng)跑的背后，離不開(kāi)樂(lè)信自身的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和堅(jiān)定的研發(fā)投入。目前，樂(lè)信已積累約2億用戶，以及包括分期電商、消費(fèi)金融、普惠金融等眾多用戶場(chǎng)景和業(yè)務(wù)，龐大的用戶行為畫(huà)像數(shù)據(jù)、真實(shí)交易鏈路數(shù)據(jù)無(wú)異于一筆巨大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。在數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，樂(lè)信不斷堅(jiān)定和持續(xù)加大研發(fā)投入，探索更多數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的空間。財(cái)報(bào)顯示，上市五年以來(lái)，樂(lè)信累積研發(fā)投入達(dá)26億元，遠(yuǎn)超行業(yè)投入水平。