从对话到数字孪生：供应链金融大模型的三阶段进化之路

从对话到数字孪生：供应链金融大模型的三阶段进化之路

在全球经济一体化的背景下，供应链金融的重要性日益凸显，大模型技术的应用为其提供了全新的解决途径。供应链金融大模型（SCF-GPT）可以实现精准的决策和高效的操作。这种结合不仅确保了日常任务的高效执行，还赋予了系统处理复杂问题和应对突发事件的能力，从而打造出一个既智能又灵活的供应链金融解决方案。本文将介绍供应链金融大模型的开发训练过程与各阶段的应用案例。

一、SCF-GPT模型训练三阶段的设想

训练一个大模型需要大量的数据和计算资源，这是一个十分复杂的任务。将训练过程分为不同阶段有助于提高训练效率和模型精度，减少风险和错误，也更符合实际场景。同时，分阶段训练也有助于推动供应链金融领域的发展和创新。

如图2所示，我们将SCF-GPT模型的训练划分为三个阶段：

• SCF-GPT 1.0：对话训练，建立基础理解力；
• SCF-GPT 2.0：多模态数据训练，多模态AI助手，实现生产力转化；
• SCF-GPT 3.0：数字孪生训练，数字孪生，引领创新。

图中描述了在分阶段训练模式下，各阶段投入与产出的关系：

• 投入考量因素：包括训练周期、训练成本、数据准备；
• 产出考量因素：包括数据源灵活性、场景覆盖度、应用复杂度。

图2 SCF-GPT模型训练的三个阶段

二、SCF-GPT 1.0：对话训练

此阶段的训练集中于纯文本数据的处理与理解，旨在通过文字对话让模型深入掌握供应链金融领域内的基础术语、业务流程、交易逻辑及市场动态。

如图3所示，SCF-GPT1.0采用模拟数字化场景的训练方式，借鉴GPT-3.5的文本对话沟通机制，将供应链金融中实际交易过程的关键环节及信息转化为文字对话。

这些对话模拟了买方和卖方完整的交易过程，包括构建交易结构、进行交易讨论、制定风控策略以及反馈等。

图3 SCF-GPT 1.0训练全过程

经过此阶段的训练，SCF-GPT模型已成为一个类似于GPT-3.5平台的文本和数据处理能力极强的聊天系统。它能够精确解析供应链金融中的交易文本和数据信息，完成交易过程中每个环节的判断。这一能力使得供应链金融大模型能够深刻理解并处理各种不同场景下的交易逻辑。

1.应用场景举例

供应链金融AI客服对话场景如图4所示。GPT模型将客户提问的问题聚焦分类，形成话术库等知识管理体系，启动客服智能问答。GPT识别客户输入的信息，自动处理并提供反馈意见，通过持续地循环训练形成飞轮效应，逐步提升问答的精准度，提高用户满意度。

图4 供应链金融AI客服对话场景

三、SCF-GPT 2.0：多模态数据训练

此阶段的训练不仅限于文本数据，而是涵盖了图像（如单据、合同等影像内容）、视频以及音频数据的理解和分析。

通过这种扩展，模型可以更全面地掌握业务的多维信息。此外，模型旨在与自动化系统及互联网中的AIAgent进行有效沟通，实现数据查询和交易功能，从而在供应链金融业务中完成一个闭环操作。

如图5所示，经过SCF-GPT 2.0阶段的训练，供应链金融大模型将展现出强大的业务价值，为供应链金融领域带来全新的解决方案和未来发展方向。在这一阶段的训练过程中，模型已经演变为类似于GPT-4的高级AI助手。它能够实时处理信息和自动化分析，从而提高了决策效率和精确性，成为一个实用的In-Chat App平台。

图5 通过SCF-GPT 2.0阶段的训练，供应链金融大模型更加全面完善

1.应用场景举例

如图6所示，在贸易合同、单据等信息的自动化识别与交叉审核场景中，GPTGPT可以缩短甚至减少训练的环节，针对新行业、新客户的贸易材料，可以快速应用。针对语义标准的材料文本，GPT可以提取出相关资产信息并给予提示，不需要为训练模型再次投入。

图6 ChatGPT处理合同的步骤与过程

四、SCF-GPT 3.0：数字孪生训练

如图7所示，该阶段致力于通过数字孪生技术，创建供应链金融业务的高度仿真的虚拟模型。这一阶段旨在利用元宇宙的金融沙箱环境，不仅模拟现实世界的经济活动，还进行创新实验，缩短理论与实践的差距，从而促进供应链金融业务的优化和创新。

图7 SCF-GPT 3.0创建供应链金融的仿真虚拟模型

SCF-GPT 3.0的训练方法建立在数字孪生环境的基础结构上，通过对实际企业的数字化系统、银行交易系统、供应链产品等进行虚拟化模拟，创造出一个与现实非常相似的数字世界。

通过这些细化和扩展的方法，SCF-GPT数字孪生训练项目不仅能够提供精确的业务流程和经济活动模拟，还能通过增强现实和虚拟互动体验，促进用户深入理解和参与。此外，它还能够在虚拟环境中测试和验证金融创新策略，为行业未来的变革和社会进步铺设道路。

1.应用场景举例

• 复杂供应链金融场景模拟：结合多变量分析和模拟技术，设计国际贸易、信贷审批、风险管理等复杂场景。这包括从合同谈判到支付结算的全流程模拟，以及模拟金融市场变动对供应链金融的影响。
• 模拟供应链中的各种风险因素：如供应中断、货币波动、政治不稳定等，以及这些因素对供应链金融的影响。开发风险评估工具和缓解策略，增强供应链的韧性。
• 使用AI生成技术，创建模拟经济危机、自然灾害下供应链的冲击模拟：经济危机包括货币贬值、信贷紧缩、消费者需求下降等情景，自然灾害包括地震、洪水、台风等。除了模拟这些因素对供应链的影响，还能模拟、展示企业如何快速响应，重建供应链，保障金融流动性。
• 允许用户根据自己的需求和兴趣，定制特定的供应链金融场景：这种定制可以基于用户所在行业的特定风险、市场环境或策略重点。