美团支付解决方案专家（金融场景方向）

1. 负责淘宝闪购外卖、零售、到店等业务的支付、结算、账务清算等场景，并通过银行合作、保险等创新业务为主站带来增单、提频、履约保障等拓展能力； 2. 深入理解和挖掘业务需求，独挡一面，参与需求分析和拆解，产出合理高效的解决方案，完成核心模块的设计、分析和代码落地工作； 3. 对复杂业务进行抽象，支撑业务高效落地，推动平台能力沉淀，对现存或者未来系统能进行深度思考，通过技术解决业务问题； 4. 持续优化系统架构，提高系统在高并发、大流量下的容灾容错能力，保证系统的高可用性（性能、安全、容量）； 5. 对工程师技术文化身体力行，让团队成员在你的影响下取得成长，为团队引入创新技术、创新的解决方案，用创新思路解决问题。

团队介绍：依托抖音集团的科技能力和产品，我们为抖音电商、生活服务、直播等场景提供金融服务，为抖音用户提供更好的支付、消费金融、保险等金融服务。科技创新，普惠大众。 大模型&NLP算法团队，支持财经各业务场景的大模型/NLP算法，负责包括智能客服、智能助理、智能外呼、客户体验体系建设等财经NLP及对话应用场景的建设。通过财经领域知识结合生成式大模型、检索增强生成（RAG）、文本理解等技术。建设财经领域内行业领先的智能对话能力和自然语言理解能力，提升财经用户体验和保险/消金等场景智能售前/售后的转化率和满意度。 课题背景： 尽管现有的预训练语言模型在通用领域的生成任务中表现出色，但由于训练数据专业性不足和训练任务缺乏针对性，其在财经领域的应用仍存在明显短板。这主要体现在难以准确理解财经领域特有的业务知识，以及生成内容无法符合该领域特定的业务规则等方面。例如，在财经对话场景中，模型由于缺乏业务背景知识，可能会误解用户意图，生成违反业务规则或偏离市场实际情况的回答，甚至生成与财经业务不符的内容，从而导致生成结果的可信度不足。因此，如何通过领域自适应学习、领域动态知识注入以及领域可解释性生成等技术，提升模型对财经领域的理解和生成能力，已成为一个亟待解决的关键难题。 课题挑战： 目前的预训练语言模型主要基于通用领域的大规模文本数据进行训练，但在面对垂直领域的挑战时，尤其是依赖精确市场分析和特有业务背景知识的财经领域场景，仍然面临诸多困难。这些模型在理解复杂领域文本、整合专业知识、完成特定任务推理以及生成可靠的领域文本方面，存在明显局限性。 首先，当前的大规模预训练语言模型在财经领域的业务知识理解和整合方面仍存在明显不足。即便是像 GPT-4 等当前最先进的模型，也未能深入学习和掌握财经领域的业务背景、知识体系以及行业规范，导致其在财经对话场景中难以精准把握用户意图，无法准确理解复杂的业务逻辑和上下文关联关系。此外，这些模型缺少领域专家知识的监督机制，生成的文本容易出现业务逻辑错误和事实偏差，甚至违反财经领域特定的业务规则。因此，如何构造针对财经领域的自适应训练任务，增强模型在财经领域的知识理解能力，已成为亟待解决的关键问题。 其次，财经领域高度依赖动态更新的市场信息，而当前的大规模预训练语言模型难以快速适配动态更新的领域知识。由于预训练阶段知识的滞后性，这些模型无法在对话中提供对用户有价值的实时分析与建议。因此，如何改进领域知识注入和动态知识学习的训练方法，提升模型在财经对话场景下快速适应新知识的能力，是大模型快速迁移垂直领域的急迫需求。 最后，现有生成式人工智能在财经对话场景中的透明性和可解释性方面仍显不足，用户难以清晰了解模型生成过程及其依据，导致生成结果特别是在涉及市场预测或投资策略等高风险场景时的可信度受到质疑。因此，如何提升文本生成的透明性和可解释性，提升文本生成可信性，是大模型正式投身生产应用的关键卡点。

团队介绍：依托抖音集团的科技能力和产品，我们为抖音电商、生活服务、直播等场景提供金融服务，为抖音用户提供更好的支付、消费金融、保险等金融服务。科技创新，普惠大众。 大模型&NLP算法团队，支持财经各业务场景的大模型/NLP算法，负责包括智能客服、智能助理、智能外呼、客户体验体系建设等财经NLP及对话应用场景的建设。通过财经领域知识结合生成式大模型、检索增强生成（RAG）、文本理解等技术。建设财经领域内行业领先的智能对话能力和自然语言理解能力，提升财经用户体验和保险/消金等场景智能售前/售后的转化率和满意度。 课题背景： 尽管现有的预训练语言模型在通用领域的生成任务中表现出色，但由于训练数据专业性不足和训练任务缺乏针对性，其在财经领域的应用仍存在明显短板。这主要体现在难以准确理解财经领域特有的业务知识，以及生成内容无法符合该领域特定的业务规则等方面。例如，在财经对话场景中，模型由于缺乏业务背景知识，可能会误解用户意图，生成违反业务规则或偏离市场实际情况的回答，甚至生成与财经业务不符的内容，从而导致生成结果的可信度不足。因此，如何通过领域自适应学习、领域动态知识注入以及领域可解释性生成等技术，提升模型对财经领域的理解和生成能力，已成为一个亟待解决的关键难题。 课题挑战： 目前的预训练语言模型主要基于通用领域的大规模文本数据进行训练，但在面对垂直领域的挑战时，尤其是依赖精确市场分析和特有业务背景知识的财经领域场景，仍然面临诸多困难。这些模型在理解复杂领域文本、整合专业知识、完成特定任务推理以及生成可靠的领域文本方面，存在明显局限性。 首先，当前的大规模预训练语言模型在财经领域的业务知识理解和整合方面仍存在明显不足。即便是像 GPT-4 等当前最先进的模型，也未能深入学习和掌握财经领域的业务背景、知识体系以及行业规范，导致其在财经对话场景中难以精准把握用户意图，无法准确理解复杂的业务逻辑和上下文关联关系。此外，这些模型缺少领域专家知识的监督机制，生成的文本容易出现业务逻辑错误和事实偏差，甚至违反财经领域特定的业务规则。因此，如何构造针对财经领域的自适应训练任务，增强模型在财经领域的知识理解能力，已成为亟待解决的关键问题。 其次，财经领域高度依赖动态更新的市场信息，而当前的大规模预训练语言模型难以快速适配动态更新的领域知识。由于预训练阶段知识的滞后性，这些模型无法在对话中提供对用户有价值的实时分析与建议。因此，如何改进领域知识注入和动态知识学习的训练方法，提升模型在财经对话场景下快速适应新知识的能力，是大模型快速迁移垂直领域的急迫需求。 最后，现有生成式人工智能在财经对话场景中的透明性和可解释性方面仍显不足，用户难以清晰了解模型生成过程及其依据，导致生成结果特别是在涉及市场预测或投资策略等高风险场景时的可信度受到质疑。因此，如何提升文本生成的透明性和可解释性，提升文本生成可信性，是大模型正式投身生产应用的关键卡点。

1. 为支付宝数字支付的产品运营和业务拓展提供风险保障，确保业务健康稳定发展。 2. 深入了解业务重点方向，基于专家经验和数据分析和模型建设，设计并建设用户、商户、服务商管理、交易风险管理、政策激励管理、线下门店及作业管理、营销资金风控等风险管理机制，并持续有效运营。 3. 基于业务理解及行业现状，开展日常风险监测、预警、风险还原、定性、及决策处置，跟进业务风险异动，建立风险解决方案和业务治理方案，并推进执行落地； 4. 洞察业务痛点，依托安全内部产品/技术/模型能力，助力业务完成目标，提升支付宝业务影响力。