2024-09-11-蚂蚁集团_中国信通院-大模型行业可信应用框架研究报告_55页_7mb

报告摘要

大模型可信应用框架研究报告总结

核心内容概述

本报告由蚂蚁科技集团与中国信息通信研究院联合发布，旨在探讨大模型在金融、医疗、政务等专业领域的可信应用问题，并提出一套系统化、可落地的可信应用框架。报告指出，大模型作为新一代人工智能技术的重要代表，正在推动产业智能化升级，但其在专业领域应用时仍面临专业性、可控性、真实性和安全性等方面的挑战。为实现大模型在专业场景中的可信应用，需要从数据质量、模型增强、内容生成、推理过程、系统安全、反馈迭代和评测验证等多个维度构建全面的可信应用体系。

主要观点与关键信息

一、大模型可信应用背景和需求

大模型加速落地：大模型技术正快速渗透至多个行业，推动智能化升级，但其在复杂、高容错率场景中的应用仍面临挑战。
人工智能可信内涵不断丰富：可信人工智能不仅关注技术层面的准确性、安全性、可解释性，还涉及伦理、隐私、法律合规等多个方面。
专业领域关注四大要素：专业性、可控性、真实性和安全性是大模型在专业场景中应用的核心要求。
技术框架与体系：提出了以“专业、可控、真实、安全”为核心的大模型可信应用技术框架，为行业提供系统化的指导。

二、大模型可信应用挑战

模型技术能力不足：大模型在专业领域的推理、数值运算、知识更新等方面存在不足，需引入专业工具和知识库进行增强。
保障体系构建不全：目前缺乏系统化的安全和合规保障机制，亟需建立完整的行业合作框架、统一标准和评测体系。

三、大模型可信应用框架

框架总体视图：提出一个面向专业领域的大模型可信应用框架，涵盖数据质量、知识增强、内容生成、智能体推理、安全范式、反馈迭代和评测验证等模块。
技术实现要点：
- 数据质量提升：通过数据分类、处理、评估机制，确保数据的真实、准确、合规、时效性。
- 模型知识增强：通过知识抽取、知识图谱构建、专家经验注入等方式提升模型的专业能力。
- 内容生成可控：利用检索增强生成（RAG）、工具学习、围栏工具等技术，确保生成内容的可靠性与可追溯性。
- 智能体提升推理可信：通过多智能体协同，实现任务规划、执行、表达与评价的全流程可信。
- 安全范式保障：提出OVTP可溯范式和NbSP零越范式，保障访问控制、数据安全与系统防护。
- 反馈迭代机制：构建“反馈-迭代”机制，通过数据与模型优化，实现系统的持续改进。
- 评测验证体系：建立模块化和端到端评测体系，提升模型在专业领域的可信度。

四、大模型在各行业的应用实践

（一）金融场景

应用场景：智能客服、智能营销、智能投顾、市场情绪分析、风险管理和合规。
应用挑战：
- 处理大量实时且动态更新的市场信息。
- 需要提供详细的解释和合规建议。
- 数据隐私与安全要求高。
实践方案：
- 构建高质量的金融知识库，整合行业数据和专家方法论。
- 引入RAG、多智能体协同等技术，提升推理过程的透明性与可控性。
- 推出金融评测数据集（FIN-EVA），对模型能力进行系统评估。
应用成效：
- 智能投顾助理已覆盖中美港重要市场，提升投研效率。
- 支持分钟级分析响应，实现多角度分析与政策解读。

（二）医疗场景

应用场景：临床决策支持、医疗影像分析、智能就医、药物研发、医学科研。
应用挑战：
- 医疗信息的准确性与完备性要求极高。
- 需要差异化服务，兼顾患者情绪。
- 数据敏感性高，需确保隐私与合规。
实践方案：
- 构建高质量医疗知识图谱和知识库，结合专家经验与数据来源。
- 利用RAG技术提升内容生成的可控性与真实性。
- 引入SOP增强推理过程，实现专业诊断与动态调整。
- 推出医疗评测数据集（RJUA-AQ），用于评估模型在医疗场景中的可信度。
应用成效：
- 智能就医助理已在浙江92家医院落地，服务点击量达1.3万次/日。
- 提升患者就医体验，推动医疗智能化发展。

（三）政务场景

应用场景：政务服务、政府办公、城市治理、热线问答。
应用挑战：
- 多主体协调与系统性治理需求。
- 问题涉及多个领域，需具备跨领域知识整合能力。
- 治理事件动态变化，需实时数据处理与分析能力。
实践方案：
- 构建多模态、多源城市治理信息融合系统，提升事件识别与处理能力。
- 建立跨领域知识库与业务协同处置模型，提升治理效率。
- 通过领域知识模型优化，实现知识的自进化与可迁移。
- 推出政务评测数据集（CGA-Eval），用于评估模型在政务场景中的表现。
应用成效：
- 数字社工产品已在国内多个城市落地，提升治理效率。
- 派单准确率超过95%，效率提升60%，推动基层治理现代化。

未来展望

持续优化技术体系：大模型可信应用框架仍需在前沿技术、标准体系、评测机制和生态协作方面持续完善。
推动产业生态协同：需要产业上下游通力合作，构建开放、创新的可信应用生态。
深化应用场景：随着大模型技术的不断进步，其在专业领域的应用将不断向高复杂度、高容错率场景拓展。
加强合规与安全：随着数据敏感性与治理复杂性的提升，模型需在安全、隐私、合规等方面持续强化保障机制。

总结

本报告系统性地提出了面向专业领域的大模型可信应用框架，涵盖技术实现、应用实践与未来展望。通过提升数据质量、增强模型专业能力、确保内容生成可信、实现智能体推理可控、构建安全范式、建立反馈迭代机制与评测体系，为大模型在金融、医疗、政务等领域的可信落地提供了可行路径。未来，随着技术的持续演进和行业生态的不断完善，大模型将在专业场景中发挥更大价值，推动产业智能化升级。

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