支付寶(中國)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司
支付寶成立于 2004 年,始終致力于數(shù)字支付開放平臺的建設(shè)和發(fā)展,于 2011 年 5 月獲得中國人民 銀行首批頒發(fā)的《支付業(yè)務(wù)許可證》。支付寶踐行“支付為民服務(wù)實體”的初心,研發(fā)了快捷支付、 條碼支付、刷臉支付、二維碼支付等創(chuàng)新支付技術(shù),服務(wù)于商業(yè)經(jīng)營、便民繳費、交通出行等不同 場景下的數(shù)字支付需求,為超 10 億用戶、8000 萬商家提供支付服務(wù)保障,助力實體經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展。 成立至今,支付寶致力于以科技推動包括金融服務(wù)業(yè)在內(nèi)的全球現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的數(shù)字化升級,深入貫 徹新發(fā)展理念,制定全方位的數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略,并大力增加科研投入,通過規(guī)范的金融科技應(yīng)用提 高金融服務(wù)效能、增強(qiáng)金融風(fēng)險科技防范能力,以金融科技創(chuàng)新推動我國經(jīng)濟(jì)金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。
概 述
當(dāng)前,數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的核心競爭力。伴隨著大模型 技術(shù)的突破和不斷應(yīng)用,已經(jīng)開始影響和改變數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的產(chǎn)品形態(tài)和生產(chǎn)關(guān)系。例 如,以微軟 Power BI 為代表的產(chǎn)品率先發(fā)布了基于自然語言交互的取數(shù)、可視化和分 析能力,極大降低了用戶使用門檻并提升了使用體驗。在此背景下,支付寶基于螞蟻集團(tuán)基礎(chǔ)大模型開發(fā)研制了數(shù)據(jù)分析智能助理 DeepInsight Copilot。 通過提供對話式的交互,DeepInsight Copilot 極大降低了數(shù)據(jù)分析的上手門檻,用戶無 需理解復(fù)雜的產(chǎn)品界面,數(shù)據(jù)分析效率可提升至分鐘級別。在企業(yè)高管、理財師、商家 經(jīng)營等場景中,從企業(yè)高管用戶到一線用戶,DeepInsight Copilot 都能夠幫助客戶更高 效、更有效地獲取信息和洞見,輔助客戶做出更好的經(jīng)營決策。
需求分析
相對于市場上已有的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品,DeepInsight Copilot 的產(chǎn)品能力關(guān)鍵是結(jié)合基礎(chǔ)大 模型的能力,通過更為的自然的語言對話交互方式,幫助客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)查詢、數(shù)據(jù)計算口徑確認(rèn)、數(shù) 據(jù)分析建模、目標(biāo)數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)報表分析、數(shù)據(jù)報表制作、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析代碼自動生成、數(shù)據(jù) 分析教學(xué)、數(shù)據(jù)分析方法智能推薦等功能,并可通過釘釘?shù)榷喾N辦公軟件入口提供給客戶使用,在降低客 戶使用數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的使用門檻的同時,幫助用戶提升找數(shù)、取數(shù)、分析和決策的效能。具體需求如圖 1 所示。
圖 1 結(jié)合大模型的數(shù)據(jù)分析智能助理功能需求
案例介紹
在建設(shè)數(shù)據(jù)分析智能助理 DeepInsight Copilot 的過程中,為了充分發(fā)揮基礎(chǔ)大模型的 能力,給用戶帶去最佳的產(chǎn)品體驗,并確保輸出內(nèi)容的安全、可靠、可信等,本項目設(shè) 計出了一套結(jié)合大模型技術(shù)、知識圖譜技術(shù)、向量搜索技術(shù)的整體應(yīng)用解決方案。其中, 大模型方面,結(jié)合數(shù)據(jù)分析場景的需求和數(shù)據(jù)對基礎(chǔ)大模型進(jìn)行了調(diào)優(yōu),并設(shè)計實現(xiàn)了 面向數(shù)據(jù)分析場景的對話系統(tǒng),從而取得業(yè)界領(lǐng)先的技術(shù)效果。關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新點和實施 效果如下:
意圖分類:相比起傳統(tǒng)的提示詞工程(Prompt Engineering、大模型調(diào)優(yōu)等方法, 本項目設(shè)計出一種多層分類任務(wù) + 規(guī)則的方法,將意圖分類的正確率提升了 20 個百分 點,達(dá)到了 97.5% 的真實環(huán)境正確率。
使用自然語言對話生成數(shù)據(jù)分析建模:通使用自然語言對話生成數(shù)據(jù)分析建模通過對基礎(chǔ)大模型進(jìn)行調(diào) 優(yōu),支持用戶通過自然語言生成取數(shù)分析 DSL Domain Specifi c Language),可簡化用戶特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù) 分析問題建模和數(shù)據(jù)分析。目前取數(shù)分析 DSL 的正確率提升到達(dá)到業(yè)界自然語言取數(shù)的領(lǐng)先水平。
Prompt 精簡:通過結(jié)合螞蟻向量搜索技術(shù),本項目將自然語言生成取數(shù)分析 DSL 的提示詞 Token 長度 精簡 90% 以上。既能提升了自然語言生成取數(shù)分析 DSL 的正確率,也同時減少了需要計算的 Token 量縮 短了響應(yīng)時長。
對話系統(tǒng):本項目在業(yè)界第一次實現(xiàn)了基于流式的數(shù)據(jù)分析對話系統(tǒng),這極大地降低了用戶正確輸入任 務(wù)的門檻。即使用戶輸入了錯誤的問題,DeepInsight Copilot 也可以友好地引導(dǎo)用戶提出正確的問題,從 而讓用戶可以更輕松地完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
基于知識的模糊取數(shù)和分析:基于知識圖譜技術(shù),本項目設(shè)計出一個數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的知識增強(qiáng)方案,讓用戶無需完整地描述出指標(biāo)和分析思路,系統(tǒng)就可以推理出用戶所需要查詢的指標(biāo),或推理出最適合的分 析思路。 支持用戶進(jìn)行取數(shù)、分析、定義度量,幫助用戶取數(shù) & 分析耗時從小時級別降低至分鐘級別; 支持用戶進(jìn)行報表生成、圖表生成,幫助用戶制作報表,耗時從半天級別降低至小時級別; 支持用戶在移動端快捷取數(shù),幫助用戶隨時隨地獲取數(shù)據(jù)信息。
目前產(chǎn)品已經(jīng)用在支付寶內(nèi)部上線使用,使用效果如下:
效益分析
DeepInsight Copilot 將提供給螞蟻集團(tuán) & 阿里集團(tuán)共 8W+ 用戶使用,通過滿足更多用 戶更快地完成數(shù)據(jù)分析,提升用戶的決策效率 10 倍,從而提升集團(tuán)整體的決策力,促進(jìn)集團(tuán)業(yè)務(wù)更快地完成創(chuàng)新;
Copilot 能滿足更多用戶是因為對話式的交互極大降低了數(shù)據(jù)分析的上手門檻,促進(jìn)全 民皆可分析; 同時將取數(shù)、分析、度量定義、答疑等操作在對話中完成,可滿足更高效率; 用戶無需理解復(fù)雜的產(chǎn)品界面,數(shù)據(jù)分析效率可提升至分鐘級別;
DeepInsight Copilot 將結(jié)合著“支付寶商家經(jīng)營助手”等產(chǎn)品面向 B 端客戶使用,幫 助 B 端客戶更好地完成在支付寶體系內(nèi)的經(jīng)營,從而提升其對支付寶平臺的活躍度 , 計劃未來開放給支付寶 2000 萬商家使用。
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