原标题：深耕金融数智化市场，招联发布行业首个130亿参数开源大模型“招联智鹿”

随着数字化产业创新迈入深水期，大模型产业热度持续升温，吸引越来越多的头部企业参与赛道竞争。针对消费金融领域通用大模型精度不够、金融专业知识缺失、定制化服务能力不足等问题，深耕金融科技多年的招联近日与中山大学联合研发推出开源金融大模型 “招联智鹿”，这是消费金融行业首个130亿参数开源大模型，它不仅落地消费金融实际业务场景，还通过开源数据训练充分保障客户数据与隐私安全，模型整体的可控性与安全性得到行业专家的高度肯定。

作为中文大模型的权威基准，C-Eval榜单由清华大学、上海交通大学和爱丁堡大学合作研发，CMMLU榜单由MBZUAI（全球首所人工智能大学）、 上海交通大学、微软亚洲研究院共同推出。这两个平台，均是目前对模型潜力判断最具权威性的大模型榜单，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理水平。“招联智鹿”同时入选国内权威榜单C-Eval（排名TOP20）和CMMLU（排名TOP10），再次展现了招联消费金融在金融科技领域的硬核技术水平和创新实力。

（“智鹿”登上C-Eval榜单TOP 20、CMMLU榜单TOP 10）

在人工智能领域，大模型一直是热门前沿课题。大模型是指拥有超过10亿个参数的深度神经网络，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。而经过模拟测试显示，和人工作业相比，“招联智鹿”进行文本标注与生成的效能可以提升百倍，这对于招联金融的降本增效意义重大。

以招联金融的客服环节为例，“招联智鹿”可以结合合具体会话状态与服务场景实时精准地定制回复话术，实测显示，使用“招联智鹿”可以比人工操作节约时间成本近80%，这不仅大大提升客服对接效率，也可以让客户更快获得专业答复，有效地提升了客户体验。

与此同时，“招联智鹿”通过使用Text-To-Text（从文本到文本）的逻辑以及大语言模型参数涌现下的自学习能力，模型训练效率提升超90%。据了解，该模型未来将应用于更多细分场景，如风控管理、代码生成、运营提升等，并在“智能体”技术、仿真模型、科技向善等方面持续探索。

近年来，在人工智能、大数据等前沿领域，招联金融针对行业面临的基础性、战略性和前沿性科学问题，坚持以金融科技构建核心竞争力，不断深化前沿技术领域的研究合作与应用，持续增强自身科研实力，并在科技成果转化应用上持续取得突破。此次推出的“招联智鹿”大模型，就是招联秉持“以科技践行普惠，让信用不负期待”理念的最新实践，也是消费金融行业数智化转型的重要里程碑。

在获得行业专家权威肯定的基础上，招联金融未来也将持续推进后续研发和升级，不断挖掘金融大模型的价值赋能，创新金融科技在普惠业务场景下的拓展应用，为推动行业高质量发展贡献更多力量，同时为广大客户带来更高效更专业更一流的服务体验。

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