近期，奇富科技推出的大模型应用在研发效率、大数据分析等领域实现新突破。
毓智AI专家基于奇富模式，面向研发效率、大数据分析等应用场景。
它将资深技术、大数据分析师的专业能力和数据积累相结合，形成金融领域的“AI专家”。
目前，这一大模型的应用在技术研发和业务分析两个方向都表现出了极高的价值。
作为金融科技行业领先的科技驱动型公司，奇富科技不断将大模型应用于业务场景，开启金融科技行业的自主创新。
技术人员在研发过程中，往往需要先了解业务、熟悉技术架构，然后选择最优的技术实施方案；开发完成后，需要进行问题诊断和分析，不断优化产品。
随着业务复杂度和技术成果的不断积累，个人很难快速掌握所有的业务信息和业务技术知识。
当切换到新的业务场景时，往往存在较高的学习成本。
如今，通过大模型AI专家，将奇富科技研发人员多年来积累的开发成果和数据融入其中，形成了可复用的金融科技专家经验。
AI专家不仅可以为奇富科技研发人员提供技术咨询、生成代码、诊断和优化代码，还可以根据设计稿直接生成可执行代码。
一定程度上相当于一位拥有深厚开发经验、深入研究金融行业数字化、熟悉各种架构和技术栈的“金融研发技术大师”。
也能够帮助“年轻一代”快速成长为金融行业的顶尖技术开发者。
专家，从整体上来说，提高了工作效率。
图为专家为毓智AI设计稿的转换场景。
同样，在金融科技行业的数据分析过程中，数据量大、类别复杂、维度多样、精度要求高。
客观地说，这意味着有较高的进入门槛和学习成本，对从业者的业务洞察能力要求较高。
针对金融领域的业务数据分析场景，AI专家一步步提供数据分析思路，输出基于金融行业大数据的数据。
结果和最终结论。
以行业数据分析场景为例：当业务人员需要分析平台用户LTV价值（客户终身价值，又称客户终生价值）的趋势并确定趋势的归属时。
AI专家将其分解为多个步骤，首先分析不同获客渠道中用户的LTV价值状态，进一步分析流量管理、自我增长、交付等不同维度的绩效状态分析，然后通过波动性来判断经营状况，最终输出完整的可视化分析报告和系统化报告。
图为毓智AI与专家分析当前商业形势的场景。
金融行业因其技术、数据标准等特点被认为是最适合大模型落地的赛道。
金融行业监管复杂，对风控、数据安全要求高。
这也对大模型应用的专业性和安全性提出了极高的要求。
“毓智AI专家”不断学习和复制专家在技术和商业方面的经验。
未来有望成为金融行业技术研发和数据分析的普遍应用，帮助更多金融行业合作伙伴走向数字化、智能化，很大程度上拓展金融行业技术创新的可能性行业。