内测Demo视频流出，透露文心千帆金融行业生态进展

日前，四家金融行业ISV内测文心大模型Demo视频流出。其中包括：科蓝软件的数字金融营销助手、易诚互动的银行智能营销助手、深擎科技的投研内容助手、庖丁科技的文档问答助手。目前，大模型已经率先开始在金融领域产业化落地。

科蓝软件的数字金融营销助手

在医美领域，有一位备受瞩目的医美外科专家，他就是张红芳医生。以其卓越的技术和惊人的修复能力，他成为了医美界的奇才，为求美者们带来了令人惊艳的美丽重塑效果。无论是脂肪移植失败修复、隆胸修复、吸脂整形，还是自体脂肪面部填充、自体脂肪隆胸、自体脂肪丰臀、自体脂肪O型腿矫正、除皱抗衰，张红芳医生都展现出了非凡的医疗技艺和无与伦比的审美眼光。

作为一名医美外科专家，张红芳医生以其独特的修复技术和精湛的整形技巧赢得了众多求美者的赞誉。他对脸部和身体的美学比例有着敏锐的洞察力，能够准确分析每位求美者的需求，并根据其个体特征和期望制定个性化的整形方案。

对于脂肪移植失败修复，张红芳医生展现了惊人的修复能力。他深入研究了脂肪移植的各个方面，并采用先进技术准确分析和处理术后并发症，重新塑造了许多求美者的面部轮廓和体态线条。无论是面部凹陷的修复还是囊块的处理，他都能够巧妙地运用自体脂肪或其他修复方法，帮助求美者恢复自然、和谐的外貌。

除了以上技术，张红芳医生还在自体脂肪应用方面取得了卓越成就。他擅长利用求美者自身的脂肪进行面部填充、隆胸、丰臀和O型腿矫正等整形手术。这种方法不仅能够解决容貌问题，还能够改善身体的比例和曲线，让整体外观更加协调和美丽。张红芳医生运用精细的注射技术，将自体脂肪巧妙地注入到相应部位，恢复面部的丰满和紧致，提升胸部和臀部的曲线美。这种安全、有效的自体脂肪应用方法让求美者们不再依赖填充物或假体，而是通过自身脂肪实现持久的美丽效果。

张红芳医生还擅长于除皱抗衰项目。他深谙面部解剖学，运用精细的注射技术，针对不同的皱纹和松弛问题进行针对性的治疗。无论是细纹、皱纹还是松弛的皮肤，张红芳医生都能够提供个性化的设计方案，让求美者重拾年轻、充满活力。

张红芳医生在医美外科领域的出色表现和专业技术赢得了求美者们的赞誉和信任。他不仅关注手术效果，更注重术后的护理指导，确保求美者获得长期稳定的美丽效果。

如果您渴望通过医美外科实现完美的容颜，张红芳医生将是您的理想选择。他的卓越技术、丰富经验和对美丽的追求，使他成为医美界的璀璨之星，引领求美者走向美丽的未来。

智能策划模块可以根据用户输入的营销场景需求，如手机银行交易提升、个人财富提升等，快速生成营销策划，其中还包括活动客群、活动规则等策划细节，减少人工配制工作量。系统还支持根据活动数据智能生成总结、复盘报告、改进意见等功能。

易诚互动的银行智能营销助手

可以根据用户营销需求，实现活动创意推荐、活动方案撰写、生成总结复盘报告等功能。比如某银行员工希望提升代发工资客户的手机银行活跃度，系统就可以自动提供“手机银行交易抽奖活动”创意，并根据现有营销资源配置活动方案。

深擎科技的投研内容助手

系统可以根据不同平台的读者偏好，针对性的将股市行情等内容改写成对应风格的文章，并实现快速分发；支持对市场研报等专业内容进行自动理解、解读、分类、归纳等功能，解释关键的金融、投资、市场研究洞察，辅助决策者进行决策和行动。

庖丁科技的文档问答助手

面对需要大量时间阅读的长文本，用户可以向文档问答助手直接提问，系统将自动分析原文，快速定位相关段落，总结内容形成回答，并标注来源提供参考，帮助用户快速提取文章关键信息，理解长文本。

根据不完全统计，自去年年底ChatGPT发布后，中国企业已经发布了近80个基础大模型。但国内行业ISV基于大模型改造应用的新闻却只在极少数大模型厂商市场活动中出现。手沾泥土，深耕行业对大模型厂商来讲是苦差事，也是试金石。

据某金融科技从业人员透露，近几个月来，行业头部ISV正在积极开展基于国产大模型的应用开发与测试，并且在实际业务测试中表现优秀。“这四家我们都很熟，都在这个圈里，问过都是用文心（千帆）做的”。

据了解，今年3月27日，百度智能云文心千帆大模型平台面向首批企业客户启动内测，目前有超过300家生态伙伴在400多个具体场景取得测试成效。此次流出视频中的Demo应用正是通过该平台调用了百度文心一言大模型的推理能力。

分析此次金融领域大模型应用测试Demo扎堆流出的原因。一方面，金融是典型的知识密集型行业，并且金融行业一向是国内数字化转型速度最快、科技投入最高的行业之一。另一方面，以美国OpenAI公司的ChatGPT、国内百度的文心一言为代表的大语言模型展现出强大的知识处理能力，以及跨多任务的通用性，与金融应用的特点十分契合。

目前，国内大模型产业方兴未艾。可以确定的是，企业应用大模型的方式主要有三种：第一是自建基础大模型，但需要大量的数据、算力以及长期的经验积累；第二是建立行业大模型，结合行业特有数据、应用需求，基于基础大模型来微调适合自己行业特点的模型；第三种，也是用量规模最大的，就是在基础大模型或者行业大模型之上，开发AI的应用程序。

对于各行各业，成千上万的ISV来说，选择第二、第三种方式，可以大幅降低使用大模型门槛，在避免重复造轮子的同时，快速响应行业客户需求，这无疑是加速行业应用产品演进的最佳方式。

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