近日，由興業(yè)銀行與福建省總工會、共青團福建省委聯(lián)合舉辦的2023年度“興火·燎原”創(chuàng)新馬拉松大賽區(qū)域選拔賽如火如荼。其中，由深圳智能思創(chuàng)科技有限公司首席科學家、北京航空航天大學計算機教授李舟軍領銜北京航空航天大學人工智能團隊，以《基于多模態(tài)多智能體的金融場景協(xié)同技能構建》項目在東部賽區(qū)中脫穎而出，斬獲二等獎，并成功晉級全國總決賽！
本次大賽由興業(yè)銀行股份有限公司在數(shù)字中國建設峰會組委會的指導下舉辦，以“創(chuàng)響新時代，共贏興未來”為主題，旨在探索金融創(chuàng)新發(fā)展的新領域和新賽道，進一步暢通金融服務與實體經(jīng)濟的場景鏈接，并分為東、西、南、北四大賽區(qū)，分別在上海、成都、深圳、北京進行區(qū)域選拔賽，各賽區(qū)前三名將晉級全國總決賽。在東部賽區(qū)選拔賽現(xiàn)場，數(shù)十個項目團隊各具創(chuàng)新亮點與特色優(yōu)勢，而李舟軍教授及其團隊憑借“數(shù)字員工”智能體（Agent）的創(chuàng)新性概念，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉型與智能化建設注入了一股新的活力與動力。該項目針對金融領域相關業(yè)務的從業(yè)人員，旨在利用基于大模型的多模態(tài)多智能體技術，實現(xiàn)金融領域中識別、審核、分析等業(yè)務處理類型的協(xié)同技能的快速構建。
此外，項目還尤其具備低代碼、靈活配置和高復用性的特點。低代碼技術抽象并封裝了許多軟件開發(fā)所需的編程知識，開發(fā)人員可以通過可視化拖拽與參數(shù)化配置實現(xiàn)系統(tǒng)的快速開發(fā)，從可重用組件化、插件化、模板化的模塊中進行選擇，而不必編寫單獨的代碼行，實現(xiàn)模塊的最大化復用，從而提高整體交付效率。
數(shù)字員工與真人員工相互協(xié)同與配合，此研究成果極大地提升相關算法的研發(fā)效率，將為金融從業(yè)者提供更加智能化、高效化的決策支持。
李舟軍教授指導學生-李彤亮博士
此次比賽成果的初露頭角，離不開智能思創(chuàng)與北京航空航天大學的緊密合作，雙方依托各自的學科和技術優(yōu)勢，圍繞自然語言處理、OCR識別、深度學習、機器學習研究等人工智能技術的最新進展，積極探索和深化“產(chǎn)學研合作教育”新途徑，共同設立了北航聯(lián)合實驗室與人才培養(yǎng)基地，致力于探索人工智能技術與金融Fintech等領域的結合。相信在未來的合作中，雙方將繼續(xù)攜手并進，為人工智能與金融領域的發(fā)展貢獻更多的科技支持和創(chuàng)新動力。
智能思創(chuàng)總經(jīng)理陳小明先生與李彤亮博士合影
此次區(qū)域選拔賽的結果令人振奮，標志著團隊的努力和創(chuàng)新得到了認可，為未來的發(fā)展奠定了堅實的基礎，期待李舟軍教授帶領的人工智能團隊在全國總決賽中的精彩角逐！