小雨点集团首席技术官许慎在接受《21世纪经济报道》和《国际金融报》采访时，对公司在金融大模型领域的研发和应用进行了介绍。小雨点分期作为小雨点集团下的金融服务，未来在AI技术的赋能下，将会迎来更加可观的发展前景。

“在小雨点集团的业务流程中，目前人工智能技术已在贷前、贷中、贷后的业务全链条实现了应用，但主要还是集中在贷前的市场拓展、获客等场景。”小雨点集团首席技术官许慎告诉记者，“虽然大模型在贷前的应用比较广泛，但并不意味着技术已经非常成熟，其主要原因还是在于，贷前、贷中、贷后等不同流程对风险的容忍度是不同的。”他坦言，在贷中、贷后等领域，大模型的准确度要求更高，还需要满足一系列监管要求，也正因如此，在探索Agent落地时，小雨点在内部系统运维、智能客服等领域已经开展相关应用，但对Agent在业务侧落地还保持谨慎态度。

金融的核心业务场景和医学很类似，决策准确率的99.9%和0%在某种意义上没有差别。其实作为人，医生也有出现误诊的概率，但是对这一错误的责任划分已经非常清晰。如果AI出现误判，谁来承担这一决策失误的责任和后果?”许慎提到，以医学为例，大模型或许在一些证书的考试分数比人类更高，但在美国一位医学生要真正成为医生，需要10年的实习经验，这需要不断地实践来实现经验积累。“在金融领域也是这样，大模型或许在金融知识学习层面表现良好，但到实际应用层面更需要考验对业务、系统的理解，例如在风控领域基于大模型和矢量数据库技术，我们实现了10倍的效率提升。”许慎表示。

小雨点集团首席技术官许慎在接受记者采访时指出，现在大模型的应用行业主要集中在“会说会写”的内容生成方面，金融行业需要大模型具备“会看会听”的能力，这是我们应用大模型的主要发力领域。数据的安全、隐私的安全，是当前真正需要迫切去解决的问题。如果这些问题解决不好会非常影响大模型和AI技术的使用规模。

许慎指出，有关对待大模型应用中的幻觉问题，现阶段一大思路是模型应用上要明确责任主体，责权一旦分清楚相应的监管框架规范清晰以后，自然而然能缓解和控制幻觉出现的影响和风险。当然，在技术层面要尽可能降低大模型出现幻觉的可能，除了模型技术本身，这背后也与数据的质和量息息相关。只有数据的数量和质量达到一定水平后，用得越多，用得越深入，才能积累更多高质量的数据，从而逐步降低大模型出现幻觉的概率，形成良性正反馈循环。

小雨点一直坚持通过科技赋能普惠金融发展，为小微企业提供纯线上、无抵押的信贷服务。基于强大的科技“基因”，小雨点实现了业务系统的完全自主研发，同时也将成熟的金融系统产品进行对外输出，为各行业提升智能化和数字化水平赋能。

小雨点集团始终关注广大用户的金融痛点，并基于这些信息，不断优化自身金融产品和服务。在集团赋能和创新技术助力下，小雨点分期将会不断迭代优化，为广大用户提供更加自在便捷的金融体验。