2023 年开年以来，AI 大模型技术浪潮席卷各行各业，也为 NLP（自然语言处理）技术在金融领域的应用带来了诸多可能。其中，度小满作为在 NLP 领域布局多年的金融科技企业，已经走出了一条属于自己的 NLP 之路，持续以前沿科技为行业发展注入新活力。

AI 大模型技术掀起新热潮，NLP 在金融领域的落地应用备受期待

今年的五月，称得上一句 AI 之夏。大模型层出不穷、扎堆发布。这一轮由大模型推动的 AI 热潮中，NLP（自然语言处理）技术与金融落地场景的结合备受期待。金融行业是数字化、智能化的先行者，也是大模型技术落地的最佳领域。如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。

对科技企业来说，不仅要积极参与“训大模型”的技术竞赛，更重要的是，从场景出发，用最快速度完成大模型的业务落地、找到可行的产业逻辑。这条“NLP + 金融”的技术落地之路，度小满已经走了五年。作为源自百度的公司，度小满在 NLP 上的积累得天独厚。我们从度小满 NLP 开始，去看看 NLP 与金融的可能性，以及 AI 走向产业的应用落地是如何实现的。

度小满积极探索“NLP + 金融”发展之路，以创新推动行业发展

自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠，但在大语言模型展露出强大的通用能力之前，如何用这颗“明珠”洞察金融数据，没有现成的路可走，全世界专注做 NLP 公司都比较少。2018 年的时候，金融科技公司成立专门的 NLP 团队的更是鲜见，NLP 在金融领域的应用落地也相对有限。度小满则走出了一条独特的 NLP 之路。2018 年创立之初，度小满就看到了“NLP + 金融”的潜力，开始进行相应的产业布局。

首先是人才。人才是创新的源头。作为源自百度的公司，度小满在 NLP 技术上的人才储备可谓得天独厚。度小满 CTO 许冬亮，2005 年从清华大学计算机系人工智能实验室毕业后加入百度，三年多时间成长为百度搜索算法领域的领军人物，在自然语言处理、搜索算法及架构、知识图谱、LBS、智能营销及反欺诈等领域屡破难关。度小满技术委员会执行主席杨青，曾任百度主任架构师，有着丰富的技术应用实践经验。

有了人才作为技术创新的驱动力，度小满在 NLP 前沿领域持续探索，并不断斩获成果。2021 年，在微软举办的 MS MARCO 比赛中的文档排序 Document Ranking（文档排序）任务中，度小满的 AI-NLP 团队排名第一并刷新纪录。2022 年，团队研发的轩辕 (XuanYuan) 预训练模型也在中文语言理解领域最具权威性的测评基准之一 CLUE 分类任务中排名第一。度小满 AI-Lab 在预训练模型、用户表示、序列建模等 NLP 任务相关算法也取得了突破性进展，相关论文被收入 NLP 顶会。

更重要的是，度小满的 NLP 之路并没有止步于学术赛场和实验室，而是积极走向产业，推动 NLP 技术与金融场景紧密结合，典型的就是信贷风控场景的征信报告解读。2023 年，由度小满建设的“智能化征信解读中台”工程，将大型语言模型 LLM、图算法应用在征信报告的解读上，荣获了“吴文俊人工智能科学技术奖”，度小满也凭借该工程成为唯一入选的金融科技公司。

今年以来，大语言模型的爆发，让 NLP 这一技术路线成为科技公司和大众关注的焦点。2023 年 2 月，度小满成为百度文心一言首批生态合作伙伴，推动对话式语言模型技术在国内金融场景的落地应用。

一直以来，度小满不断加强对前沿科技的研究力度，推动 AI 等技术落地金融场景。如今，大模型技术再次掀起一场 AI 热潮，也使“NLP + 金融”成为行业焦点。度小满将不断提升自身 NLP 技术实力，完善大模型技术产业链条，持续推动行业创新发展。