通义点金这个平台有没有现成的信贷审批模版？能不能用它改造成自己想要的版本

平台上会有一些预置的标准化模板，客户可以直接使用；如果金融机构有自己个性化的模板需求，平台支持板结构的定制、内容风格的定制，确保每家金融机构都会得到符合自己要求的交付物。

实际信贷报告AI表现如何？出一份报告需要多久？准确率高不高？需要人工检查吗？

AI出一份报告在10-15分钟左右；至于准确率，如果数据基础不错的话，整体准确率一般能做到90%以上；需要人工检查，针对关键点做二次检查就行；整体上，自动生成+二次检查的时间，效率上还是有很大的提升。

生成报告如果出错了算谁的？能不能看到它是根据哪些材料做判断的？

首先从目前来看，大模型仍处于辅助阶段，每份报告均需要人工确认后方能生效；在系统层面，大模型生成的内容支持溯源，无论是来源于RAG文件，还是搜索引擎，还是API接口，都支持溯源。

SFT训练专家模型很有意思，请问训练预料包含行业评价标准类数据吗，怎么防止小模型学歪了

为防止小模型“学歪”，一般我们采取以下措施：一是数据层面，通过清洗、平衡数据分布并引入对抗样本提升泛化能力；二是算法层面，采用正则化、知识蒸馏等技术约束模型学习，避免过拟合；三是，仍然建议，大模型输出的结果，给到业务专家二次审核确认，保证安全合规。

不同银行的流水格式不一样，AI如何统一处理？如果企业的营收和税务数据不一样，怎么处理

不同银行的流水格式不一致，主要体现在版面格式和字段名描述上。处理过程中会结合大语言模型、多模态大模型，综合使用优化效果；对于数据点不一致的问题，可以在大模型提示词里做要求，列出来具体的不一致的点，给到人工做校验和处理。

我们在公司里，已经做过不同领域任务的OCR模型了，Qwen-VL可以替代他们吗？

两者是结合互补关系，而不是替代关系。在标准固定的内容识别场景，推荐OCR使用，速度快，准确率高；在非文字类的图像领域，进行图片理解和推理场景可以直接使用VL；在非固定的票据/表单识别场景，也适合VL模型；还有种组合文字类图像可以OCR+VL结合使用，比如：内容审核场景，可以将原始图片、OCR识别的结果一起发送给VL进行内容审核和纠正，提升准确性。

对Qwen-VL模型做训练，训练数据的格式和量级有什么要求？一般基于多大尺寸的来做？

VL的训练语料格式，格式上包含图像和对应的文字描述；量级上，取决于任务的复杂度和训练方法，一般在1k级别以上。对于模型尺寸，VL有7b、32b、72b三种尺寸，常见的使用7b较多，因为VL模型微调不仅为了提升模型效果，还有一个诉求是降低算力需求，提升推理性能

AI 助手（Qwen-VL）实际能有多少效率的提升？能给人工减少多少工作量？

VL对工作效率的提升，主要体现在两种场景上。第一种是原有OCR小模型完全做不了的，例如：图像内容理解和推理、视频内容审核，这种，这种效率提升很大，人工可能1小时，VL 1分钟就可能完成。第二种是原来OCR已经挺准确了，加上VL只是针对一些疑难杂症做些修补，这种对效率的提升相对就会小一些。总的来说，能给人工减少多少工作量，取决于具体应用场景和VL能达到的准确度。

金融数据都很敏感的，模型来验证会安全吗，还有数据隐私那些可以保证吗？

大部分金融客户都是本地化部署Qwen-VL模型，对图片进行文字提取或图片理解，所以不会出现数据敏感泄露问题。有些客户通过互联网访问阿里云Qwen-VL模型服务，阿里云针对用户数据隐私保护，特别是针对用户的Prompt安全，使用加密算法进行安全控制保护，推理完成后对明文进行销毁。

通义点金这个平台有没有现成的信贷审批模版？能不能用它改造成自己想要的版本

平台上会有一些预置的标准化模板，客户可以直接使用；如果金融机构有自己个性化的模板需求，平台支持板结构的定制、内容风格的定制，确保每家金融机构都会得到符合自己要求的交付物。

实际信贷报告AI表现如何？出一份报告需要多久？准确率高不高？需要人工检查吗？

AI出一份报告在10-15分钟左右；至于准确率，如果数据基础不错的话，整体准确率一般能做到90%以上；需要人工检查，针对关键点做二次检查就行；整体上，自动生成+二次检查的时间，效率上还是有很大的提升。

生成报告如果出错了算谁的？能不能看到它是根据哪些材料做判断的？

首先从目前来看，大模型仍处于辅助阶段，每份报告均需要人工确认后方能生效；在系统层面，大模型生成的内容支持溯源，无论是来源于RAG文件，还是搜索引擎，还是API接口，都支持溯源。

SFT训练专家模型很有意思，请问训练预料包含行业评价标准类数据吗，怎么防止小模型学歪了

为防止小模型“学歪”，一般我们采取以下措施：一是数据层面，通过清洗、平衡数据分布并引入对抗样本提升泛化能力；二是算法层面，采用正则化、知识蒸馏等技术约束模型学习，避免过拟合；三是，仍然建议，大模型输出的结果，给到业务专家二次审核确认，保证安全合规。

不同银行的流水格式不一样，AI如何统一处理？如果企业的营收和税务数据不一样，怎么处理

不同银行的流水格式不一致，主要体现在版面格式和字段名描述上。处理过程中会结合大语言模型、多模态大模型，综合使用优化效果；对于数据点不一致的问题，可以在大模型提示词里做要求，列出来具体的不一致的点，给到人工做校验和处理。

我们在公司里，已经做过不同领域任务的OCR模型了，Qwen-VL可以替代他们吗？

两者是结合互补关系，而不是替代关系。在标准固定的内容识别场景，推荐OCR使用，速度快，准确率高；在非文字类的图像领域，进行图片理解和推理场景可以直接使用VL；在非固定的票据/表单识别场景，也适合VL模型；还有种组合文字类图像可以OCR+VL结合使用，比如：内容审核场景，可以将原始图片、OCR识别的结果一起发送给VL进行内容审核和纠正，提升准确性。

对Qwen-VL模型做训练，训练数据的格式和量级有什么要求？一般基于多大尺寸的来做？

VL的训练语料格式，格式上包含图像和对应的文字描述；量级上，取决于任务的复杂度和训练方法，一般在1k级别以上。对于模型尺寸，VL有7b、32b、72b三种尺寸，常见的使用7b较多，因为VL模型微调不仅为了提升模型效果，还有一个诉求是降低算力需求，提升推理性能