金融大模型落地路線圖研究報(bào)告（2024年）

版權(quán)聲明本報(bào)告版權(quán)屬于中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟，并受法律保護(hù)。轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用本報(bào)告文字或者觀點(diǎn)的，應(yīng)注明“來源：中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟”。違反上述聲明者，編者將追究其相關(guān)法律責(zé)任。編制說明文稿起草、征求意見和修改完善五個(gè)階段，面向金融大模型落地應(yīng)用的技術(shù)供應(yīng)方、服務(wù)集成方、應(yīng)用需求方深入開展了問卷調(diào)查和本報(bào)告由中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟金融行業(yè)推進(jìn)組聯(lián)合中國建設(shè)銀行股份有限公司、馬上消費(fèi)金融股份有限公司、上海瀾碼信息技術(shù)有限公司牽頭編寫，參編單位包括南京新一代人工智能研究院有限公司、中國郵政儲(chǔ)蓄銀行股份有限公司、交通銀行股份有限公司、平安銀行股份有限公司、興業(yè)銀行股份有限公司、海通證券股份有限公司、東方財(cái)富信息股份有限公司、螞蟻科技集團(tuán)股份有限公司、廣電運(yùn)通集團(tuán)股份有限公司、北京容聯(lián)易通信息技術(shù)有限公司、軟通動(dòng)力信息技術(shù)（集團(tuán)）股份有限公司、深圳市矽赫科技近年來，以大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)與金融行業(yè)日益交匯融合，進(jìn)一步拓展了金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的廣度和深度。面向金融行業(yè)特點(diǎn)構(gòu)建落地路線圖體系，挖掘金融要素價(jià)值、深入金融場景需求，將有效促進(jìn)行業(yè)最佳實(shí)踐的推廣，進(jìn)一步助力金融行本報(bào)告重點(diǎn)圍繞金融大模型應(yīng)用落地的診斷、建設(shè)、應(yīng)用、管理四個(gè)階段開展研究，從發(fā)展概述、基礎(chǔ)診斷、能力建設(shè)、場景應(yīng)用、運(yùn)營管理及趨勢展望六個(gè)章節(jié)分別闡述。發(fā)展概述章節(jié)闡述了大模型技術(shù)能力及其在金融業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用賦能，分析了金融大模型面臨的主要挑戰(zhàn)，積極探索最佳落地方案。基礎(chǔ)診斷章節(jié)剖析了金融機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)、人才、資源方面的儲(chǔ)備情況，深度挖掘各類能力需求，設(shè)計(jì)科學(xué)合理的建設(shè)目標(biāo)。能力建設(shè)章節(jié)論述了金融大模型在基礎(chǔ)設(shè)施、算法模型、應(yīng)用服務(wù)等方面的建設(shè)方案，夯實(shí)金融科技的堅(jiān)實(shí)底座。場景應(yīng)用章節(jié)分析了技術(shù)賦能金融、行業(yè)科技監(jiān)管以及應(yīng)用效能評(píng)估等多種方式，充分激發(fā)金融服務(wù)的價(jià)值。運(yùn)營管理章節(jié)闡述了金融數(shù)智化運(yùn)營管理模式、風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制以及監(jiān)管治理體系的優(yōu)化與完善措施，推動(dòng)金融行業(yè)的長足發(fā)展。趨勢展望章節(jié)聚焦數(shù)據(jù)、技術(shù)、應(yīng)用三個(gè)維度對(duì)金融大模型進(jìn)行展望，推動(dòng)未來，隨著金融大模型基礎(chǔ)底座不斷夯實(shí)、技術(shù)能力革故鼎新、場景應(yīng)用走深向?qū)?、合?guī)監(jiān)管趨于完善，金融科技與金融業(yè)務(wù)將持續(xù)深化融合，金融行業(yè)將向著更高效、更安全、更智能的方向路線研究工作還將持續(xù)深化開展，報(bào)告中如有不足之處還請(qǐng)各方專 1 1 3 5 7 7 9 13 15 15 18 21 25 25 30 34 37 37 40 41 44 44 45 46圖目錄 14 15 21 24 27 30 34 371一、金融大模型發(fā)展情況概述（一）全面拓寬技術(shù)能力邊界，強(qiáng)化核心金融服務(wù)質(zhì)生成式人工智能技術(shù)突破，激發(fā)金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型新動(dòng)能。以ChatGPT為代表的生成式人工智能在技術(shù)、產(chǎn)極高熱度。大模型技術(shù)標(biāo)志著新一輪科技周期的開始，通過變革傳統(tǒng)人工智能的研發(fā)方式、數(shù)據(jù)處理模態(tài)、任務(wù)類型及適用場景范圍實(shí)現(xiàn)模型能力的顯著提升。在人機(jī)交互方面，大模型可準(zhǔn)確理解用戶意圖并進(jìn)一步匹配內(nèi)容，結(jié)合應(yīng)用軟件層面的專業(yè)性和易用性需求，金融機(jī)構(gòu)可以基于大模型打造專業(yè)“助理”級(jí)交互能力。在內(nèi)容生產(chǎn)方面，大模型生成能力覆蓋文本、圖片、音頻和視頻等多種模態(tài)，打造出高質(zhì)量、大規(guī)模、智能化的內(nèi)容生產(chǎn)平臺(tái)，重塑金融業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)生態(tài)。在決策智能方面，決策大模型的動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)，可以解決一些傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對(duì)的“動(dòng)態(tài)環(huán)境智能決策”問題。隨著模型技術(shù)成熟度加強(qiáng)及應(yīng)用規(guī)?；由?，大模型有望成為人類生產(chǎn)生活的新型基礎(chǔ)設(shè)施，激發(fā)廣泛的應(yīng)用場景，變革金融業(yè)大模型感知及認(rèn)知能力突出，成為推動(dòng)金融科技發(fā)展的重要引擎。大模型綜合能力顯著提升，廣泛且深入地賦能金融行業(yè)，與產(chǎn)業(yè)上下游共建金融生態(tài)。感知能力方面，大模型多模態(tài)感知能力聚焦意圖識(shí)別、信息抽取、語音識(shí)別、聲紋識(shí)別、目標(biāo)檢測等多類任務(wù)，大模型能夠處理多模態(tài)信息，捕捉復(fù)雜數(shù)據(jù)中的價(jià)值，為金融2決策提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。認(rèn)知能力方面，大模型具有強(qiáng)認(rèn)知能力，包括理解生成、推理決策及自主學(xué)習(xí)能力等。通過多模態(tài)理解、邏輯推理和決策規(guī)劃等高級(jí)功能，大模型在金融環(huán)境中提供精準(zhǔn)的判斷和決策支持。大模型能夠根據(jù)環(huán)境、任務(wù)變化自動(dòng)調(diào)整參數(shù)和結(jié)構(gòu)，不斷接收、處理新的數(shù)據(jù)加強(qiáng)自主反饋能力，保持其競通過將大模型技術(shù)能力與金融科技融合，拓寬技術(shù)能力邊界，加強(qiáng)在營銷、風(fēng)控和運(yùn)營等場景的產(chǎn)品服務(wù)能力。一是打造由基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型、垂直大模型構(gòu)成的大模型能力底座。二是打造面向金融開發(fā)者的大模型開放平臺(tái)和面向員工的AIGC應(yīng)用市場，構(gòu)筑能力共享體系，釋放創(chuàng)新潛力。三是基于大模型升級(jí)文本、圖像、語音、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)的智能化水平，拓寬現(xiàn)有場景應(yīng)用的廣度。積極探索金融創(chuàng)新應(yīng)用場景及產(chǎn)品，革新金融基于資源優(yōu)勢，場景創(chuàng)新成為金融機(jī)構(gòu)的破局之道。當(dāng)前各類金融機(jī)構(gòu)正基于自身資源優(yōu)勢探索大模型的應(yīng)用落地，期待借助大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化能力的整體提升，推動(dòng)金融服務(wù)的智能化變革。銀行、證券、保險(xiǎn)等金融機(jī)構(gòu)擁有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)及成熟的合規(guī)框架，在技術(shù)積累、數(shù)據(jù)獲取、資源投入等方面具備構(gòu)造金融大模型的優(yōu)勢，有助于將大模型技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜的金融決策和客戶服務(wù)中。金融科技公司的核心優(yōu)勢主要體現(xiàn)在將基礎(chǔ)技術(shù)轉(zhuǎn)化為具體解決方案的創(chuàng)新應(yīng)用、注重產(chǎn)品設(shè)計(jì)的用戶體驗(yàn)以及靈活調(diào)整策略3快速響應(yīng)用戶需求的市場適應(yīng)性方面。同時(shí)具備良好的技術(shù)基礎(chǔ)、專業(yè)化解決方案及高效的集成能力，在大模型技術(shù)的加持下能夠更好地服務(wù)企業(yè)客戶，實(shí)現(xiàn)交易管理系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理軟件、借貸平（二）多元賦能金融業(yè)務(wù)場景，全力加速數(shù)轉(zhuǎn)智改進(jìn)程金融機(jī)構(gòu)致力于建設(shè)可持續(xù)發(fā)展的大模型研發(fā)范式、專注金融業(yè)務(wù)場景的大模型能力、開放共享的應(yīng)用生態(tài)，在智能營銷、智能投研、智能客服、智能辦公等多個(gè)業(yè)務(wù)場景的成功試點(diǎn)展現(xiàn)出大模型在金融領(lǐng)域的廣闊前景。聚焦數(shù)字化服務(wù)、數(shù)字化運(yùn)營和數(shù)字化管理三個(gè)方面，系統(tǒng)性闡述大模型在金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用1.數(shù)字化服務(wù)的應(yīng)用大模型在金融行業(yè)數(shù)字化服務(wù)中賦能了大量業(yè)務(wù)場景，形成更具競爭力的產(chǎn)品服務(wù)模式。在線上客服場景中，金融機(jī)構(gòu)結(jié)合RAG技術(shù)通過構(gòu)建專業(yè)的金融語料知識(shí)庫打造以對(duì)話能力為核心的智能客服助手，不僅能更好的理解用戶意圖，還能精準(zhǔn)解答用戶問題、優(yōu)化用戶體驗(yàn)。在信用卡業(yè)務(wù)中，金融機(jī)構(gòu)將文本類大模型能力嵌入到營銷文案生成和客戶互動(dòng)環(huán)節(jié)中，結(jié)合不同客群特征生成個(gè)性化物料、精準(zhǔn)挖掘借貸商機(jī)。同時(shí)將AI繪畫能力嵌入到物料設(shè)計(jì)中臺(tái)中，在助力設(shè)計(jì)師提效的同時(shí)，亦可協(xié)助一線運(yùn)營經(jīng)理自助出圖，將時(shí)間縮短至分鐘級(jí)。在智能投研場景中，大模型為投4資決策提供有力的支持，通過自動(dòng)化抓取和分析龐雜報(bào)告中的關(guān)鍵性信息，快速獲取報(bào)告核心數(shù)據(jù)并分析預(yù)測市場，從而提升投研團(tuán)2.數(shù)字化運(yùn)營的應(yīng)用大模型正成為金融行業(yè)數(shù)字化運(yùn)營新基建，極大提升人工智能在前中后臺(tái)運(yùn)營場景中的應(yīng)用廣度及深度。在營銷場景中，結(jié)合用戶特點(diǎn)，高效生成個(gè)性化營銷物料，打造KYC營銷方案。在資料審核場景中，金融機(jī)構(gòu)涉及大量資料識(shí)別、抽取和審核業(yè)務(wù)。部分金融機(jī)構(gòu)采用OCR技術(shù)，解決多類文檔信息抽取難題，已用于貸款審批等場景中。大模型可覆蓋傳統(tǒng)人工智能尚未觸及的復(fù)雜文檔，提升合同審核、基金營銷海報(bào)審核等業(yè)務(wù)的自動(dòng)化率。在研發(fā)場景中，金融機(jī)構(gòu)依托多語言代碼生成大模型，基于行內(nèi)數(shù)據(jù)微員的效率。在文本寫作場景中，金融機(jī)構(gòu)基于大模型文本生成能力搭建的金融智能辦公助手已實(shí)現(xiàn)在郵件起草、公文潤色、文檔撰寫、報(bào)告文案生成等寫作類工作場景的覆蓋，提供個(gè)性化智能辦公3.數(shù)字化管理的應(yīng)用金融機(jī)構(gòu)基于海量業(yè)務(wù)和風(fēng)控知識(shí)打造風(fēng)控場景大模型能力，進(jìn)一步夯實(shí)數(shù)字資產(chǎn)核心防御屏障。其一，金融機(jī)構(gòu)致力于研發(fā)制度法規(guī)檢索問答、稽核審計(jì)報(bào)告生成等工具，減少手動(dòng)查詢時(shí)間，提升風(fēng)控人員的效率與體驗(yàn)。其二，大模型產(chǎn)品可基于內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)5數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)識(shí)別數(shù)據(jù)異動(dòng)并標(biāo)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)更快速、精準(zhǔn)和敏捷的風(fēng)控能力。金融機(jī)構(gòu)基于大模型能力，將歷史審計(jì)報(bào)告等作為數(shù)據(jù)語料，打造審計(jì)報(bào)告編寫助手，實(shí)現(xiàn)對(duì)審計(jì)報(bào)告的編寫、續(xù)寫、糾錯(cuò)和格式審核、智能生成標(biāo)題以及摘要提煉總結(jié)等功能，顯著提高報(bào)（三）金融需求亟待深度挖掘，積極探索最佳落地方金融機(jī)構(gòu)在大模型技術(shù)探索落地過程中取得了一定的進(jìn)展和突破，同時(shí)在數(shù)據(jù)質(zhì)量及治理、算力支撐、人才資源、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等多維度面臨困難和挑戰(zhàn)，迫切需要金融大模型落地路線圖作為參考，1.金融數(shù)據(jù)質(zhì)量及治理掣肘金融數(shù)據(jù)資源面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證、數(shù)據(jù)治理困難等問題。數(shù)據(jù)是金融大模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，高質(zhì)量、多領(lǐng)域的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以有效訓(xùn)練和優(yōu)化大模型。數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，金融大模型需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，但金融數(shù)據(jù)的質(zhì)量常常受到數(shù)據(jù)源的限制，包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和時(shí)效性等方面。金融數(shù)據(jù)來源復(fù)雜不確定性高，數(shù)據(jù)的遺漏也將影響數(shù)據(jù)完整性，金融市場變化較快，過時(shí)數(shù)據(jù)無法反映真實(shí)情況，金融數(shù)據(jù)難以保證高質(zhì)量。數(shù)據(jù)治理方面，金融數(shù)據(jù)治理也存在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)突出、數(shù)據(jù)集成交互和共享困難、數(shù)據(jù)治理策略不完善等多種難點(diǎn)。金融機(jī)構(gòu)經(jīng)常受到黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露等威脅，安全保障機(jī)制待健全。不同系統(tǒng)的數(shù)6據(jù)格式和結(jié)構(gòu)差異巨大，數(shù)據(jù)集成交互和共享困難。金融領(lǐng)域缺乏2.金融大模型算力支撐不充分金融算力設(shè)施存在算力成本高昂、算力規(guī)模不足、自主可控受限等諸多挑戰(zhàn)。算力成本方面，金融領(lǐng)域的大模型構(gòu)建普遍要求私有化部署，金融大模型落地應(yīng)用給金融機(jī)構(gòu)帶來較大的成本壓力，建立和維護(hù)計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施所需的硬件成本、能耗成本、人力成本高昂。算力規(guī)模方面，金融大模型規(guī)?？焖侔l(fā)展，已達(dá)到萬億級(jí)參數(shù)規(guī)模，亟需建設(shè)規(guī)模更大、效率更高的大模型算力集群。自主可控方面，AI芯片國產(chǎn)化需求激增，國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)相對(duì)于全球領(lǐng)先水平而言存在一定的技術(shù)差距，國產(chǎn)芯片在生態(tài)、穩(wěn)定性、算力等方3.缺乏復(fù)合型金融大模型人才大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用對(duì)金融大模型應(yīng)用人才提出了更高的要求。技術(shù)能力方面，金融機(jī)構(gòu)開發(fā)和應(yīng)用人員對(duì)大模型技術(shù)的認(rèn)知、研究和應(yīng)用的整體水平仍有待提升。大模型更需要提示工程相關(guān)的內(nèi)置模板，與原有的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等模型工作方式有較大差別，也增加了相關(guān)人員的工作難度。復(fù)合型能力方面，大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信貸審批等核心業(yè)務(wù)，需要技術(shù)人員對(duì)金融相關(guān)業(yè)務(wù)有深入的了解和認(rèn)知，以保證大模型的應(yīng)用效果。同時(shí)，大模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)涉及到大量金融數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，需要技術(shù)人員在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等方面74.缺乏指導(dǎo)依據(jù)和體系規(guī)劃適用于金融大模型應(yīng)用評(píng)估工作的指導(dǎo)依據(jù)及體系規(guī)劃相對(duì)匱乏。金融大模型應(yīng)用測評(píng)體系不完善。當(dāng)前金融大模型測評(píng)體系建設(shè)存在應(yīng)用測試數(shù)據(jù)集構(gòu)建與維護(hù)難度大、測評(píng)技術(shù)復(fù)雜度較高、檢測工具與檢測環(huán)境等配套設(shè)施尚不健全等問題。金融大模型應(yīng)用頂層設(shè)計(jì)不健全。當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)多為大模型場景探索驗(yàn)證階段，多以建算力、搭平臺(tái)、找場景的方式構(gòu)建大模型基礎(chǔ)設(shè)施，但是資產(chǎn)預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)管理、市場分析和量化交易等金融任務(wù)具有場景復(fù)雜性和數(shù)據(jù)敏感性的特點(diǎn)，使得通用大模型產(chǎn)品難以直接應(yīng)用于金融行二、診斷金融大模型能力基礎(chǔ)（一）剖析金融要素就緒情況，系統(tǒng)性評(píng)估機(jī)遇和挑金融應(yīng)用方應(yīng)結(jié)合自身的發(fā)展現(xiàn)狀，全面分析在數(shù)據(jù)資源、人員儲(chǔ)備以及戰(zhàn)略規(guī)劃等方面的就緒情況，以便金融機(jī)構(gòu)更加清晰地認(rèn)知在大模型應(yīng)用中的潛力和能力，為全面發(fā)展和挖掘需求做準(zhǔn)1.剖析應(yīng)用方在數(shù)據(jù)資源方面的能力現(xiàn)狀金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)資源是大模型應(yīng)用的基礎(chǔ)，金融應(yīng)用方應(yīng)系統(tǒng)性剖析金融行業(yè)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)敏感性等方面的現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)規(guī)模方面，金融機(jī)構(gòu)每天產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)分布在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和部門中，金融應(yīng)8用方應(yīng)客觀評(píng)估數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)共享的難度。數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，金融數(shù)據(jù)涵蓋文本、圖像、音頻、視頻等多種類型，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包括關(guān)系型、非關(guān)系型、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等，且銀行、證券、保險(xiǎn)等不同業(yè)務(wù)注重的數(shù)據(jù)特征不同。金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)來源多樣，數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，金融應(yīng)用方應(yīng)評(píng)估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性情況，核算數(shù)據(jù)的利用效率。數(shù)據(jù)敏感性方面，金融數(shù)據(jù)包含大量敏感信息，數(shù)據(jù)泄露和違規(guī)使用的風(fēng)險(xiǎn)較高。金融機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)使用過程中，應(yīng)嚴(yán)格審查大模型是否遵循相關(guān)法律法規(guī)，保護(hù)用戶隱私。同時(shí)，保障數(shù)據(jù)跨域流動(dòng)或跨境流動(dòng)方面的安全2.剖析應(yīng)用方在人才儲(chǔ)備方面的就緒情況人才是推動(dòng)金融大模型應(yīng)用的核心，金融應(yīng)用方應(yīng)評(píng)估金融領(lǐng)域的人才儲(chǔ)備情況，剖析人才的多樣化、培養(yǎng)機(jī)制以及穩(wěn)定性等。人才多樣化方面，隨著金融科技的發(fā)展，市場對(duì)人工智能和大數(shù)據(jù)人才的需求旺盛，金融大模型的開發(fā)和應(yīng)用需要大量的專業(yè)人才，包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能專家、系統(tǒng)工程師等。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)評(píng)估具備金融行業(yè)背景的復(fù)合型人才儲(chǔ)備情況，以緩解人才緊缺的困境。人才培養(yǎng)方面，金融應(yīng)用方應(yīng)結(jié)合自身現(xiàn)狀評(píng)估企業(yè)培養(yǎng)機(jī)制的完善性。金融機(jī)構(gòu)需要建立系統(tǒng)的培訓(xùn)計(jì)劃和職業(yè)發(fā)展路徑，提升現(xiàn)有員工的技術(shù)能力和業(yè)務(wù)素養(yǎng)。人才穩(wěn)定性方面，金融應(yīng)用方應(yīng)評(píng)估人才的穩(wěn)定性，并采取有效措施，增強(qiáng)人才的歸屬感和忠誠度，防止核心人才流失。金融應(yīng)用方還應(yīng)注重員工職業(yè)發(fā)展，提供9廣闊的發(fā)展平臺(tái)，營造積極向上的企業(yè)文化，增強(qiáng)員工的工作滿意3.剖析應(yīng)用方在科技金融方向的發(fā)展規(guī)劃制定科學(xué)的戰(zhàn)略規(guī)劃不僅能夠明確發(fā)展目標(biāo)和方向，還能夠充分挖掘大模型應(yīng)用的潛力，為金融業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和效率提升提供強(qiáng)大的支撐。發(fā)展目標(biāo)和方向上，在制定金融大模型應(yīng)用戰(zhàn)略時(shí)，金融應(yīng)用方應(yīng)首先明確自身的發(fā)展目標(biāo)和方向，結(jié)合機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)和發(fā)展需求，設(shè)定具體的應(yīng)用場景和目標(biāo)。技術(shù)創(chuàng)新上，金融應(yīng)用方在戰(zhàn)略規(guī)劃中應(yīng)評(píng)估對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的重視程度，積極探索大模型在各類金融業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新升級(jí)。管理機(jī)制上，金融應(yīng)用方應(yīng)評(píng)估管理機(jī)制的安全性，通過加密技術(shù)和訪問控制等措施保障客戶數(shù)據(jù)的安全和隱私，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。同時(shí)金融應(yīng)用方應(yīng)評(píng)估大模型應(yīng)用是否符合監(jiān)管要求，以及在開發(fā)和應(yīng)用過程中（二）聚焦細(xì)分領(lǐng)域業(yè)務(wù)特性，深度挖掘各類能力需金融大模型的應(yīng)用主要集中在內(nèi)部流程優(yōu)化和輔助決策上，隨著大模型技術(shù)的深入應(yīng)用和業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新變革，正在經(jīng)歷從內(nèi)部助手的智能化升級(jí)演變?yōu)楹诵臉I(yè)務(wù)的深度參與及變革，最終轉(zhuǎn)變?yōu)?.內(nèi)部助手的智能化升級(jí)金融應(yīng)用方應(yīng)評(píng)估金融大模型在完成繁瑣、重復(fù)性的工作以及承擔(dān)更多高級(jí)、復(fù)雜任務(wù)等方面的能力。在處理繁瑣、重復(fù)性的工作方面，金融應(yīng)用方應(yīng)分析金融大模型作用為內(nèi)部員工的辦公助手等方面的需求。如自動(dòng)整理會(huì)議紀(jì)要、撰寫報(bào)告等文檔工作，以及實(shí)現(xiàn)軟件研發(fā)和數(shù)據(jù)生產(chǎn)等環(huán)節(jié)的重構(gòu)。在承擔(dān)高級(jí)、復(fù)雜的任務(wù)方面，金融應(yīng)用方應(yīng)分析在學(xué)習(xí)和理解更復(fù)雜的金融知識(shí)和業(yè)務(wù)規(guī)則等方面的需求。如進(jìn)行市場分析、預(yù)測股票價(jià)格走勢等高級(jí)金融分析工作。此外，金融大模型還可以自動(dòng)生成個(gè)性化的營銷文案、運(yùn)用金融大模型在多輪對(duì)話、邏輯推理、文本生成、情感搜索等方面的優(yōu)點(diǎn)，建設(shè)銀行已成功研發(fā)投產(chǎn)AI助手、AI工具AI助手為員工提供業(yè)務(wù)知識(shí)問答、文案寫調(diào)報(bào)告生成等多樣化功能。AI工具箱是AI助手的“技能編輯器”，以無代碼的開發(fā)方式讓具有簡單基礎(chǔ)的員工應(yīng)用各種行內(nèi)提供的“人工智能工具”，快速構(gòu)建服務(wù)自身工作、屬于自己的“智能體”。向量知識(shí)庫是AI助手、AI工具箱的“專業(yè)圖書館”，提供海量的金融大模型可理解的向量2.核心業(yè)務(wù)的深度參與及變革金融應(yīng)用方應(yīng)分析大模型在風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)配置等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的需求。隨著金融大模型能力的不斷提升和應(yīng)用場景的拓展，金融大模型逐漸從內(nèi)部助手轉(zhuǎn)變?yōu)橥苿?dòng)核心業(yè)務(wù)變革的關(guān)鍵力量。在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，金融應(yīng)用方應(yīng)分析在實(shí)現(xiàn)對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警等方面的需求。金融大模型可以利用大數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別技風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，幫助金融機(jī)構(gòu)做出更科學(xué)、合理的風(fēng)險(xiǎn)決策。同時(shí)，金融大模型還可以協(xié)助進(jìn)行信貸審批、反欺詐等風(fēng)險(xiǎn)管理工作，提高審批效率和準(zhǔn)確性，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)和欺詐風(fēng)險(xiǎn)。在資產(chǎn)配置方面，金融應(yīng)用方應(yīng)分析在提供個(gè)性化的投資建議和資產(chǎn)配置方案等方面的需求。根據(jù)市場趨勢、投資者偏好和資產(chǎn)組合特性等因素，大模型可以預(yù)測市場的走勢和各類資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)情況，幫助3.面向客戶提供個(gè)性化服務(wù)在滿足法律法規(guī)以及監(jiān)管要求、消保要求的前提下，金融應(yīng)用方應(yīng)分析大模型在提供服務(wù)方面的需求。金融大模型將成為直接面客的服務(wù)提供者，通過構(gòu)建智能化的金融服務(wù)平臺(tái)，金融機(jī)構(gòu)可以提供不間斷的服務(wù)以及繪制精準(zhǔn)的客戶畫像，滿足客戶多樣化的金融需求。在提供極致的客戶體驗(yàn)方面，金融應(yīng)用方應(yīng)以滿足法律法規(guī)以及監(jiān)管要求為前提，分析在提供極致的客戶體驗(yàn)等方面的需求。通過智能語音交互和個(gè)性化推薦等技術(shù)，大模型可以準(zhǔn)確理解客戶的需求和意圖，提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦、業(yè)務(wù)咨詢和問題解決等服務(wù)。在提供精準(zhǔn)的客戶畫像方面，金融大模型可以通過對(duì)客戶對(duì)話文本進(jìn)行深度分析等方式，構(gòu)建出精準(zhǔn)的客戶興趣、偏好和需求等，幫助金融機(jī)構(gòu)更好地了解客戶需求。此外，金融大模型還可以自動(dòng)生成個(gè)性化的營銷文案和客戶服務(wù)回復(fù)，進(jìn)一步提升客戶滿（三）科學(xué)診斷金融機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)，合理設(shè)計(jì)多維建設(shè)目通過深度整合先進(jìn)的基礎(chǔ)設(shè)施、海量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源、創(chuàng)新精準(zhǔn)的算法模型、靈活多樣的應(yīng)用服務(wù)和嚴(yán)格全面的安全可信措施，賦能金融服務(wù)的全鏈條智能化升級(jí)，聚焦于實(shí)現(xiàn)“基礎(chǔ)設(shè)施的高效支撐、數(shù)據(jù)洞察的精準(zhǔn)決策、智能驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新、安全可信的服務(wù)環(huán)境、生態(tài)共建與合作共贏”五大核心價(jià)值，全面分析大模型發(fā)1.分析模型能力現(xiàn)狀，劃分多層就緒等級(jí)金融應(yīng)用方應(yīng)多層面進(jìn)行能力診斷，科學(xué)客觀制定診斷原則。面的優(yōu)勢和不足，從而制定更有效的發(fā)展策略。通過應(yīng)用場景診斷，讓金融應(yīng)用方更好地了解市場需求和競爭環(huán)境，從而調(diào)整產(chǎn)品或服務(wù)的定位以滿足用戶需求。通過能力診斷，促進(jìn)金融應(yīng)用方在競爭激烈的市場中明確定位和方向，從而制定長期發(fā)展規(guī)劃。診斷原則上，根據(jù)應(yīng)用方在基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資源、算法模型、業(yè)務(wù)場景、人才儲(chǔ)備、戰(zhàn)略規(guī)劃、客戶服務(wù)等方面的能力現(xiàn)狀，綜合研判金融應(yīng)用方能力基礎(chǔ)的就緒度。根據(jù)就緒情況，劃分為L1、L2、2.聚焦各類資源需求，制定多維發(fā)展目標(biāo)為有效應(yīng)用大模型，金融應(yīng)用方應(yīng)結(jié)合自身基礎(chǔ)情況制定多維發(fā)展目標(biāo)。在基礎(chǔ)設(shè)施方面，為滿足金融實(shí)時(shí)性、安全性及專業(yè)可信需求，金融應(yīng)用方應(yīng)設(shè)計(jì)從AI服務(wù)器、到存儲(chǔ)、再到網(wǎng)絡(luò)的全棧解決方案。建設(shè)高效可靠的計(jì)算和存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，制定計(jì)算性能提升、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量擴(kuò)展等方面的發(fā)展方案，確保大模型的高效運(yùn)行和數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)。在數(shù)據(jù)資源管理方面，構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)治理體系，確保數(shù)據(jù)的全面性、時(shí)效性和合規(guī)性，利用金融大模型深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，為風(fēng)險(xiǎn)管理、市場分析、投資策略等提供精準(zhǔn)預(yù)測和決策依據(jù)，提升金融機(jī)構(gòu)的決策質(zhì)量和效率。在研發(fā)和優(yōu)化算法模型方面，金融應(yīng)用方應(yīng)根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景的需求，制定算法模型優(yōu)化目標(biāo)，提升應(yīng)用效果。同時(shí)，開發(fā)智能應(yīng)用以提升客戶服務(wù)滿意度和業(yè)務(wù)效率。在安全和隱私保護(hù)體系方面，建立從底層數(shù)據(jù)保護(hù)到上層應(yīng)用安全的全方位防護(hù)體系，采用領(lǐng)先的安全技術(shù)與合規(guī)策略，確保用戶數(shù)據(jù)隱私與交易安全，維護(hù)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定與信任，構(gòu)建用戶、監(jiān)管、企業(yè)多方信任的金融生態(tài)環(huán)境，以確保大模型的安三、筑牢金融大模型技術(shù)底座（一）加固金融算力設(shè)施根基，強(qiáng)化高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)算力已成為金融發(fā)展的重要力量，從內(nèi)部管理系統(tǒng)到核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，金融業(yè)務(wù)的發(fā)展離不開精準(zhǔn)、高效的算力支持。加強(qiáng)金融算力建設(shè)，將改變金融機(jī)構(gòu)的生產(chǎn)及服務(wù)模式，促進(jìn)各類金融場景服務(wù)效率的提升。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)積極加強(qiáng)金融算力設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)數(shù)據(jù)1.加強(qiáng)金融算力設(shè)施建設(shè)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)從需求側(cè)和供給側(cè)兩個(gè)維度出發(fā)，以構(gòu)建高質(zhì)量的算力基礎(chǔ)設(shè)施，提升數(shù)據(jù)管理和治理能力，支撐金融大模型的穩(wěn)定、高效、安全運(yùn)行。在需求側(cè)，根據(jù)金融行業(yè)數(shù)據(jù)密集型特點(diǎn)，金融機(jī)構(gòu)需要大量算力開展數(shù)據(jù)分析，以及時(shí)響應(yīng)市場變化和客戶需求。金融大模型的訓(xùn)練及推理需要海量金融專業(yè)數(shù)據(jù)作為支撐。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加速金融數(shù)據(jù)要素價(jià)值化，提升數(shù)據(jù)要素的管理、治理、合規(guī)等能力，強(qiáng)化數(shù)據(jù)要素在風(fēng)險(xiǎn)控制、投資決策、客戶服務(wù)等場景中的應(yīng)用。在供給側(cè)，構(gòu)建高質(zhì)量的算力基礎(chǔ)設(shè)施，包括高性能計(jì)算芯片、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)共同構(gòu)成的大規(guī)模算力集群，確保算力融業(yè)務(wù)交易、客戶服務(wù)等場景下的實(shí)時(shí)性、并發(fā)性需求。選擇高容量、大速率存儲(chǔ)，滿足金融市場數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)的讀寫需求。同時(shí)，應(yīng)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全保障能力，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保護(hù)能力，2.構(gòu)建高質(zhì)量算力基礎(chǔ)設(shè)施加強(qiáng)金融算力設(shè)施建設(shè)是實(shí)現(xiàn)金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，需要從多元供給、技術(shù)創(chuàng)新、高效應(yīng)用和自主可控等多個(gè)方面進(jìn)行綜合施策。在多元供給與優(yōu)化布局方面，金融領(lǐng)域應(yīng)推動(dòng)算力資源的多元供給和優(yōu)化地域布局，構(gòu)建通用、智能和超級(jí)算力協(xié)同發(fā)展的供給體系，以滿足金融等行業(yè)的高標(biāo)準(zhǔn)算力需求。在云算力底座建設(shè)方面，金融云算力底座的建設(shè)應(yīng)具備高精度、高實(shí)時(shí)性、高穩(wěn)定性等特性，以滿足金融機(jī)構(gòu)在業(yè)務(wù)交易、智能客服、內(nèi)部管理和風(fēng)險(xiǎn)控制等多個(gè)領(lǐng)域?qū)λ懔Φ男枨?。在算力?yīng)用與賦能方面，金融領(lǐng)域應(yīng)根據(jù)高實(shí)時(shí)響應(yīng)或非實(shí)時(shí)性的金融應(yīng)用場景需求，選擇適配的算力底座。針對(duì)高實(shí)時(shí)響應(yīng)的客服對(duì)話、知識(shí)搜索等應(yīng)選擇高算力底座，針對(duì)非實(shí)時(shí)人工智能場景如報(bào)告編寫、文檔審查、會(huì)議紀(jì)要等可采取低算力底座。在自主可控方面，應(yīng)優(yōu)先考慮國產(chǎn)技術(shù)和產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)算力資源適配，特別是在高性能存儲(chǔ)、AI芯片、模3.推動(dòng)金融數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展為推動(dòng)金融業(yè)垂類大模型的高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)從數(shù)據(jù)、技術(shù)、質(zhì)量等多個(gè)方面著手形成綜合推進(jìn)機(jī)制。積極推動(dòng)金融數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升金融大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給能力。在金融高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建方面，金融數(shù)據(jù)集包括但不限于市場交易、信貸評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)管理等，通過融合線上交易記錄、線下客戶交互、公開市場信息和內(nèi)部私有數(shù)據(jù)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的全面性和多樣性。各金融機(jī)構(gòu)應(yīng)積極梳理構(gòu)建專業(yè)、準(zhǔn)確、安全、高質(zhì)量的金融數(shù)據(jù)集，以保障訓(xùn)練出的大模型符合金融價(jià)值觀和監(jiān)管要求，適應(yīng)金融領(lǐng)域的專業(yè)性和復(fù)雜性。在技術(shù)創(chuàng)新和工具支持方面，應(yīng)加大對(duì)自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注工具的研發(fā)和應(yīng)用力度，例如，基于人工智能的輔助標(biāo)注工具可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)，自動(dòng)完成部分標(biāo)注工作升金融大模型數(shù)據(jù)標(biāo)注的自動(dòng)化程度和效率。在質(zhì)量控制機(jī)制方面，應(yīng)建立完善的金融數(shù)據(jù)標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和質(zhì)量評(píng)估體系，包括標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性等方面的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，還應(yīng)加強(qiáng)對(duì)金融數(shù)據(jù)標(biāo)注過程的監(jiān)督和管理，建立健全的質(zhì)量控制機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正標(biāo)注數(shù)據(jù)中的問題，保障金融大模型數(shù)據(jù)的高（二）開發(fā)高可靠低幻覺模型，增強(qiáng)可解釋性可追溯大模型的幻覺、黑盒等問題會(huì)嚴(yán)重影響用戶對(duì)模型的理解和信任，甚至引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)。金融應(yīng)用方應(yīng)開發(fā)高可靠、低幻覺的大模型，引入向量數(shù)據(jù)庫和檢索增強(qiáng)生成等技術(shù)手段，增強(qiáng)模型生成結(jié)果的可解釋性和可追溯性。借助金融智能體能力，加速金融數(shù)字1.金融大模型解決方案構(gòu)建金融應(yīng)用方應(yīng)從數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法優(yōu)化、增強(qiáng)模型透明度三個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行技術(shù)開發(fā)，提升模型的可解釋性和可溯源性。一是數(shù)據(jù)質(zhì)量把控應(yīng)穩(wěn)固根基，防微杜漸。金融數(shù)據(jù)多樣繁雜，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)合成技術(shù)和增強(qiáng)技術(shù)，彌補(bǔ)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)中的不足，豐富模型學(xué)習(xí)的樣優(yōu)化，使用特定的金融領(lǐng)域語料進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào)，確保模型在金融領(lǐng)域的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。二是算法優(yōu)化策略上應(yīng)精煉模型邏輯，削弱幻覺效應(yīng)。引入集成學(xué)習(xí)策略、正則化技術(shù)、對(duì)抗訓(xùn)練機(jī)制等方法，針對(duì)金融特有的時(shí)間序列預(yù)測任務(wù)，融入因果推斷和時(shí)間序列分析的方法，確保金融大模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信性。同時(shí)，采用多模型集成推理的方法，通過結(jié)合多個(gè)模型的推理輸出結(jié)果，降低單個(gè)模型的幻覺風(fēng)險(xiǎn)。三是增強(qiáng)可解釋性與可追溯性，透視模型黑盒，確保決策透明。金融應(yīng)用方應(yīng)開發(fā)專門的解釋工具，提升模型的預(yù)測邏輯透明度。建立完善的模型版本管理和日志記錄系統(tǒng)，確保每一次預(yù)測都能追溯到具體的輸入數(shù)據(jù)、模型版本及參2.融合向量庫和檢索增強(qiáng)生成成內(nèi)容的可信程度和準(zhǔn)確率。通過向量數(shù)據(jù)庫和檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，高效組織金融知識(shí)，提升模型的創(chuàng)造力和結(jié)果準(zhǔn)確性，為金融科技領(lǐng)域帶來變革。其一，金融應(yīng)用方可將向量數(shù)據(jù)作為模型理解金融市場的關(guān)鍵信息，通過高效存儲(chǔ)和檢索向量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)金融知識(shí)的有效組織和應(yīng)用。其二，金融應(yīng)用方可以利用向量數(shù)據(jù)庫對(duì)金融文本、圖像、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理，構(gòu)建豐富的金融知識(shí)圖譜，為模型提供更加全面和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。其三，金融應(yīng)用方可以通過檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，充分利用已有的金融知識(shí)和數(shù)據(jù)資源，通過檢索和生成相結(jié)合的方式，增強(qiáng)模型的生成能力和創(chuàng)造力，提高生成結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。其四，金融應(yīng)用方可利用向量庫專業(yè)知識(shí)增強(qiáng)模型上下文理解能力，提高生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性。此外，可結(jié)合用戶的特定問題和歷史對(duì)話，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的金3.金融智能體應(yīng)用金融智能體針對(duì)金融業(yè)務(wù)場景，通過自主學(xué)習(xí)和環(huán)境交互，發(fā)揮從感知記憶、推理規(guī)劃到?jīng)Q策執(zhí)行的全流程能力，在提升效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)以及降低風(fēng)險(xiǎn)方面表現(xiàn)出一定優(yōu)勢。立足金融行業(yè)高時(shí)效、嚴(yán)監(jiān)管的特點(diǎn)，結(jié)合智能體的能力特性，助力金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和效率提升。在基礎(chǔ)能力方面，金融智能體將智能體的關(guān)鍵技術(shù)能力與專業(yè)的金融知識(shí)背景、金融業(yè)務(wù)場景相結(jié)合。通過大模型的感知、認(rèn)知、決策能力，實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)的自主記憶、自主規(guī)劃、自主行動(dòng)，滿足業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)Χ鄻踊瘮?shù)據(jù)、專業(yè)知識(shí)，動(dòng)態(tài)決策的需求，為金融科技領(lǐng)域帶來全新變革，推動(dòng)金融行業(yè)加速邁向高質(zhì)量發(fā)展的新階段。在業(yè)務(wù)場景方面，金融智能體憑借其智能交互、自主學(xué)習(xí)及靈活適應(yīng)等特性，已在銀行、保險(xiǎn)、證券等行地，應(yīng)用于智能風(fēng)控、智能盡調(diào)、智能研發(fā)、合規(guī)審查等場景。聚焦金融領(lǐng)域在前、中、后臺(tái)的業(yè)務(wù)場景，專注于金融領(lǐng)域的復(fù)雜流程規(guī)劃與執(zhí)行，金融智能體不僅能夠自動(dòng)化處理繁瑣的業(yè)務(wù)流程，還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場預(yù)測等服務(wù)，顯著提升金TextToBIAgent是基于瀾碼自研的企業(yè)級(jí)AIAgent平臺(tái)AskXBOT開發(fā)，提供數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析、可視化圖表等核心此平臺(tái)通過搭建指標(biāo)知識(shí)庫，解決數(shù)據(jù)量大、字段多、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/邏輯復(fù)雜等問題，提升大語言模型在SQL生成上的準(zhǔn)確率。用戶可以直接使用對(duì)話方式發(fā)起數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求，快速獲取所需要的數(shù)據(jù)信息，并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的趨勢和模式。同時(shí)，平臺(tái)可提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和圖表展示功能，將查詢結(jié)果通過視圖形式展示給業(yè)務(wù)人員，使得數(shù)據(jù)的解讀和理解變得直觀和易懂。讓（三）實(shí)現(xiàn)大小模型共生同治，夯實(shí)金融科技堅(jiān)實(shí)底座應(yīng)用方應(yīng)打造統(tǒng)一模型底座，發(fā)揮大模型和小模型的各自優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)大小模型共生同治，構(gòu)建更加健壯、高效、精準(zhǔn)的金融科1.金融領(lǐng)域模型底座構(gòu)建金融應(yīng)用方應(yīng)構(gòu)建金融大模型底座并最大化利用推理算力，以實(shí)現(xiàn)在不同規(guī)模和需求場景下的模型靈活應(yīng)用。一是基于大模型的通用能力，結(jié)合金融專業(yè)知識(shí)展開訓(xùn)練。基于通用大模型疊加金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和專業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，可以使模型更加符合金融行業(yè)的特點(diǎn)和要求，提高模型在金融領(lǐng)域的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。二是構(gòu)建彈性可擴(kuò)展的推理算力平臺(tái)，優(yōu)化模型部署和調(diào)度策略。金融應(yīng)用方應(yīng)根據(jù)任務(wù)需求和系統(tǒng)資源情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整模型的部署位置和計(jì)算資源分配，以確保模型推理的高效性和穩(wěn)定性。同時(shí)，應(yīng)引入智能調(diào)度算法，根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載情況自動(dòng)調(diào)整模型推理的優(yōu)先級(jí)和并發(fā)量，實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用。三是引入模型壓縮和加速技術(shù)，提升推理效率。金融領(lǐng)域普遍采用專用、自主可控的私有化部署模式，以滿足數(shù)據(jù)安全性、保密性及數(shù)據(jù)所有權(quán)的需求。金融應(yīng)用方應(yīng)優(yōu)化模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，確保在維持性能的同時(shí)，減小模型的大2.大模型與小模型的協(xié)同共治金融應(yīng)用方應(yīng)合理配置大模型與小模型協(xié)同工作，提升系統(tǒng)整體智能化水平。大模型通過其龐大的參數(shù)規(guī)模和豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，能夠掌握金融領(lǐng)域的通用知識(shí)和模式，為各類應(yīng)用提供基礎(chǔ)性支持。而小模型則專注于具體細(xì)分任務(wù)，通過精細(xì)化學(xué)習(xí)和優(yōu)化，滿足特定業(yè)務(wù)需求。一是將大模型作為核心引擎，為各類金融產(chǎn)品和服務(wù)提供統(tǒng)一的智能化處理能力。大模型應(yīng)廣泛學(xué)習(xí)金融市場的各種數(shù)據(jù)和信息，捕捉市場趨勢、風(fēng)險(xiǎn)特征、客戶行為等維度的共性規(guī)律，形成金融業(yè)務(wù)通用理解和分析能力，為各類金融應(yīng)用提供基礎(chǔ)性的預(yù)測和決策支持。二是小模型針對(duì)特定金融任務(wù)定制，提升適應(yīng)性。小模型應(yīng)針對(duì)具體細(xì)分任務(wù)進(jìn)行精細(xì)化學(xué)習(xí)和優(yōu)化，應(yīng)根據(jù)不同金融產(chǎn)品和服務(wù)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)和需求，進(jìn)行特征定制、算法選擇和參數(shù)調(diào)整，以更好地適應(yīng)和滿足特定任務(wù)的要求。三是建立大小模型之間的協(xié)同機(jī)制，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的共享和互補(bǔ)。利用大模型為小模型提供基礎(chǔ)知識(shí)和能力支持，小模型將金融具體任務(wù)的學(xué)習(xí)成果反饋給大模型，促進(jìn)大模型的持續(xù)優(yōu)化和升級(jí)。通過強(qiáng)化模型間的PowerAgent是一站式大模型應(yīng)用構(gòu)建平臺(tái)，具備“一站式模型訓(xùn)推、低成本構(gòu)建大模型應(yīng)用”的核心優(yōu)勢。其一，低率模型訓(xùn)練和推理能力。在資源受限或需要快速響應(yīng)的環(huán)境中，通過CPU/GPU異構(gòu)并行，集群高效管理等實(shí)現(xiàn)效率提升。其二，大小模型訓(xùn)推一體化標(biāo)準(zhǔn)能力，顯著降低了模型開發(fā)難度和用戶使用成本。業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成大模型能力以及聯(lián)調(diào)效率大幅提式AI能力。通過多模態(tài)大小模型+工具組合+人機(jī)協(xié)作的控制方3.金融大模型全生命周期金融大模型的應(yīng)用落地涉及產(chǎn)品構(gòu)建期、模型使用期和迭代維護(hù)期。產(chǎn)品構(gòu)建期，金融大模型落地路線由開源大模型、商業(yè)化閉源大模型、產(chǎn)學(xué)研大模型共同推進(jìn)。金融機(jī)構(gòu)在前期探索階段通常會(huì)采用開源大模型進(jìn)行測試、研究，后期以通用大模型為底座，結(jié)合金融領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)，進(jìn)行定制化的模型訓(xùn)練。大型金融機(jī)構(gòu)一般采用三路并行的模式。模型使用期，金融大模型應(yīng)關(guān)注結(jié)構(gòu)優(yōu)化、專用功能增強(qiáng)和業(yè)務(wù)能力提升等方面的能力，以在資源需求、生成效率和問題解決專業(yè)度方面獲取優(yōu)勢。相比于傳統(tǒng)通用大模型，金融大模型應(yīng)更輕量化，以降低使用門檻和金融機(jī)構(gòu)的模型使用成本。迭代維護(hù)期，金融大模型應(yīng)具備靈活性和應(yīng)變能力，模型的結(jié)構(gòu)特征應(yīng)具備精簡化、輕量化、專業(yè)化，以降低后續(xù)維護(hù)迭代的復(fù)雜度及成本，提升產(chǎn)品的普適性，以快速響應(yīng)市場變化和政四、革新金融大模型應(yīng)用范式（一）深耕金融核心業(yè)務(wù)場景，充分激發(fā)金融服務(wù)價(jià)值大模型應(yīng)用正在拓寬金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的廣度和深度，然而，技術(shù)的廣泛應(yīng)用并非盲目追求數(shù)量的堆砌，而是要在精準(zhǔn)的場景中尋找與業(yè)務(wù)深度融合的最優(yōu)解。確定大模型技術(shù)在金融機(jī)構(gòu)中的快速落地與價(jià)值創(chuàng)造路徑，涵蓋銀行、證券、保險(xiǎn)等領(lǐng)域，聚焦智能營銷、智能風(fēng)控、智能客服、智能投研等場景，助力金融服務(wù)降本1.大模型賦能多場景金融應(yīng)用金融應(yīng)用方應(yīng)充分分析大模型在金融核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域的賦能切入場景，通過多場景發(fā)力實(shí)現(xiàn)核心業(yè)務(wù)提質(zhì)增效。在智能營銷領(lǐng)域，做好客戶分析與個(gè)性化營銷方案生成，提供有針對(duì)性的內(nèi)容和推薦，提高營銷效果并降低營銷成本。在智能風(fēng)控領(lǐng)域，利用金融大模型提高對(duì)海量異構(gòu)金融數(shù)據(jù)的處理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的高效識(shí)別預(yù)警，并支持信審報(bào)告等業(yè)務(wù)文檔的自動(dòng)生成與核實(shí)審批，提高風(fēng)控能力與合規(guī)管理水平。在智能客服領(lǐng)域，自動(dòng)化抽取知識(shí)并高效檢索，快速響應(yīng)客戶提出的業(yè)務(wù)咨詢、業(yè)務(wù)辦理、投訴反饋等問題，實(shí)現(xiàn)功能導(dǎo)航和業(yè)務(wù)引流等作用，引導(dǎo)客戶高效完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。在智能投研領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)廣泛來源的研報(bào)信息深度檢索與綜合分析，自動(dòng)生成研報(bào)內(nèi)容，結(jié)合數(shù)據(jù)洞察市場與經(jīng)濟(jì)走勢，工作效率，已在理財(cái)和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的多個(gè)金融應(yīng)用場景中成功應(yīng)用，包括銷售、理賠、財(cái)務(wù)撰寫及營銷創(chuàng)新，經(jīng)過廣泛驗(yàn)證，效論、全球金融市場信息知識(shí)庫、7×24小時(shí)主動(dòng)感知分析能力，通過學(xué)習(xí)分析師的分析方法論，模擬人類專家的思考過程，實(shí)現(xiàn)金融領(lǐng)域的專業(yè)分析工作。服務(wù)銷售場景中，支小助|銷售貫穿客過對(duì)話理解科技訓(xùn)練企業(yè)獨(dú)有可成長的“銷售分析”與“實(shí)時(shí)銷售輔助”模型，讓溝通科技更好地提升企業(yè)和銷售形象。理賠場景中，支小助|理賠憑借海量保險(xiǎn)、醫(yī)學(xué)知識(shí)注入和專家過程標(biāo)注，一次性理解近200張病歷單、醫(yī)療發(fā)票等資料，像理賠專家力為核心引擎，以生產(chǎn)可直接商用的高質(zhì)量創(chuàng)意廣告為目標(biāo)，結(jié)2.大模型提升金融管理服務(wù)效率大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域的運(yùn)用，可以極大提升運(yùn)營服務(wù)、技術(shù)開發(fā)和內(nèi)部管理效率。在運(yùn)營服務(wù)方面，尤其是投資顧問角色，金融大模型實(shí)時(shí)解析市場資訊和趨勢，生成投資報(bào)告和策略建議，助力投顧人員提供及時(shí)準(zhǔn)確的投資建議，增加客戶滿意度和投資回報(bào)。在技術(shù)開發(fā)方面，大模型通過自動(dòng)生成、優(yōu)化代碼等功能，減少手工編碼需要，提高開發(fā)效率和質(zhì)量。在內(nèi)部管理效率方面，大模型技術(shù)在降低金融領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)字化工具應(yīng)用門檻方面也有顯著效果，通過強(qiáng)大的自然語言處理和知識(shí)抽取能力，快速從龐雜的非結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)中提取并生成易于理解的知識(shí)庫，顯著提高專業(yè)知識(shí)獲取效率及業(yè)務(wù)效率，加快信息處理和決策的速度，為金融業(yè)的3.大模型推動(dòng)金融業(yè)務(wù)升級(jí)大模型技術(shù)可以推動(dòng)金融業(yè)務(wù)升級(jí)，重塑交易決策支持、產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)及營銷規(guī)劃等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。在交易決策支持方面，通過深度分析海量數(shù)據(jù)，大模型為交易員提供精準(zhǔn)的市場趨勢和投資機(jī)會(huì)判斷，提高決策準(zhǔn)確性，減少人為誤差。在產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)方面，利用金融大模型的內(nèi)容生成能力，針對(duì)市場需求和客戶特點(diǎn)設(shè)計(jì)個(gè)性化金融產(chǎn)品。在營銷規(guī)劃方面，則能識(shí)別目標(biāo)客群，制定個(gè)性化營銷策略，通過模擬對(duì)話提供智能客服，提高轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度。在文檔審核方面，大模型技術(shù)在錯(cuò)別字、敏感詞、異常語境識(shí)別等領(lǐng)域有著良好的表現(xiàn)，利用大模型等新技術(shù)識(shí)別海量文檔中潛藏的問題和錯(cuò)誤，解決海量底稿文檔的自動(dòng)化審核痛點(diǎn)，防范項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)提升文檔4.大模型促進(jìn)金融服務(wù)體驗(yàn)優(yōu)化大模型技術(shù)可以促進(jìn)金融服務(wù)體驗(yàn)優(yōu)化，提升客戶服務(wù)智能化水平。一是通過意圖識(shí)別和情感分析，大模型能夠準(zhǔn)確洞察客戶需求和情緒，提供更加人性化的響應(yīng)，未來有望成為客戶的隨時(shí)陪伴，帶來革命性的人機(jī)交互體驗(yàn)。二是與依賴人工顧問的傳統(tǒng)金融服務(wù)相比，大模型能夠利用知識(shí)圖譜等技術(shù)快速整合并傳遞專業(yè)金融知識(shí)，以易懂的方式向客戶解釋，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地的專業(yè)服務(wù)，從而提高服務(wù)深度和質(zhì)量。三是伴隨大模型智能體創(chuàng)新平臺(tái)的發(fā)展和繁榮，金融服務(wù)的應(yīng)用生態(tài)將變得更為豐富，促進(jìn)更多樣化、智能化金融服務(wù)的產(chǎn)生，并進(jìn)一步加速金融服務(wù)內(nèi)容和形式的多元化與引入大模型在數(shù)據(jù)分析和處理的強(qiáng)大能力，打造覆蓋業(yè)務(wù)溝通全場景的大模型會(huì)話洞察代理InsightAgent，且專門針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)客服場景，如保險(xiǎn)行業(yè)特定術(shù)語、行業(yè)文檔進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)，層、應(yīng)用層和用戶界面層。支持結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)Elasticsearch等組件提供存儲(chǔ)服務(wù)。模型層利用自建大模型和（二）加強(qiáng)金融行業(yè)科技監(jiān)管，由淺及深推動(dòng)范式革金融科技的革命性創(chuàng)新推動(dòng)了金融行業(yè)邁向新時(shí)代，也意味著傳統(tǒng)金融監(jiān)管將迎來范式革新。技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新可能帶來技術(shù)、信息和合規(guī)等方面的風(fēng)險(xiǎn)，借助人工智能賦能金融科技監(jiān)管，可以建立基于技術(shù)驅(qū)動(dòng)的監(jiān)管科技，實(shí)現(xiàn)金融監(jiān)管的轉(zhuǎn)型和現(xiàn)代1.完善金融監(jiān)管機(jī)制，提高金融監(jiān)管效率大模型技術(shù)在金融監(jiān)管中的應(yīng)用可以成為提升監(jiān)管效果的關(guān)鍵手段。通過大數(shù)據(jù)模型和人工智能算法，監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能分析。一是提升金融監(jiān)管效率。通過實(shí)時(shí)分析市場交易數(shù)據(jù)和金融活動(dòng)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常行為和潛在風(fēng)險(xiǎn)。智能化監(jiān)管手段大幅度提升了監(jiān)管效率，使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠更迅速地響應(yīng)市場變化和潛在危機(jī)。二是豐富傳統(tǒng)金融領(lǐng)域。大模型技術(shù)豐富了傳統(tǒng)征信、營銷、支付、交易和風(fēng)控等領(lǐng)域的內(nèi)涵。通過深度挖掘和分析金融數(shù)據(jù)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更精準(zhǔn)地評(píng)估，提高征信系統(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性。三是提升監(jiān)管科學(xué)性和預(yù)見性。采用人工智能算法，監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠更科學(xué)地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測。通過建立預(yù)測模型，模擬各種市場情景和風(fēng)險(xiǎn)因素，對(duì)未來可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行預(yù)警，進(jìn)而降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，2.助力多方征信系統(tǒng)，打擊洗錢欺詐行為大模型技術(shù)在企業(yè)與個(gè)人征信、反洗錢和反欺詐領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。一是提升征信系統(tǒng)的精準(zhǔn)度和可靠性。通過對(duì)客戶支付清算、電子貨幣、網(wǎng)絡(luò)借貸等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，金融機(jī)構(gòu)可以全面了解客戶的信用狀況。大模型技術(shù)能夠處理和分析大量多維度數(shù)據(jù)，包括交易歷史、消費(fèi)行為、社交網(wǎng)絡(luò)和職業(yè)背景等，從而構(gòu)建更加精準(zhǔn)和可靠的信用評(píng)估體系。二是強(qiáng)化反洗錢機(jī)制。金融機(jī)構(gòu)可以利用大模型技術(shù)對(duì)客戶交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警潛在的洗錢行為。通過智能合約和智能同步技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)可以在交易過程中自動(dòng)執(zhí)行合規(guī)檢查和風(fēng)險(xiǎn)控制。三是增強(qiáng)反欺詐能力。通過實(shí)時(shí)分析客戶的交易數(shù)據(jù)和行為模式，金融機(jī)構(gòu)可以迅速識(shí)別異常交易和潛在的欺詐行為。此外，大模型技術(shù)可以結(jié)合指紋識(shí)別、面部識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)身份驗(yàn)證的安全性，3.驅(qū)動(dòng)衍生品市場，實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用在衍生品市場中，大模型技術(shù)通過與金融科技和監(jiān)管科技的結(jié)合，顯著提升了交易的智能化應(yīng)用水平。在交易、清算、監(jiān)控、服務(wù)和分析等方面，大模型技術(shù)為市場的高效運(yùn)作、安全性和透明度提供有力支持，推動(dòng)衍生品市場的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。在金融交易和清算效率方面，大模型技術(shù)與金融科技的結(jié)合顯著提升了衍生品市場交易和清算的效率。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)大數(shù)據(jù)分析和智能算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)金融市場動(dòng)向的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，從而快速響應(yīng)市場變化并優(yōu)化交易流程。清算時(shí)應(yīng)結(jié)合大模型技術(shù)實(shí)時(shí)計(jì)算交易風(fēng)險(xiǎn)和資金需求，確保資金及時(shí)到位，減少清算過程中的延遲和錯(cuò)誤，提升市場運(yùn)作的效率和安全性。在市場監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)管理方面，應(yīng)結(jié)合大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)市場中的異常交易行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，監(jiān)控市場中的異常價(jià)格波動(dòng)和交易量變化，及時(shí)識(shí)別潛在的市場操縱行為和4.顛覆傳統(tǒng)監(jiān)管，推動(dòng)范式變革大模型技術(shù)引發(fā)了金融監(jiān)管的范式變革，推動(dòng)監(jiān)管從傳統(tǒng)的人工模式向智能化轉(zhuǎn)變，提高了監(jiān)管的效率和準(zhǔn)確性。一是提升數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率。傳統(tǒng)的監(jiān)管模式主要依賴人工檢查和分析，效率較低且容易受到人為因素的影響。金融大模型能夠自動(dòng)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，大大提高了監(jiān)管的效率。二是增強(qiáng)監(jiān)管的準(zhǔn)確性和可靠性。金融大模型依賴客觀的數(shù)據(jù)和先進(jìn)的算法，能夠更精確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以建立復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，分析各種風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)聯(lián)性和影響程度，從而更全面地評(píng)估市場風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)控市場。三是推動(dòng)金融監(jiān)管的智能化轉(zhuǎn)型。大模型技術(shù)推動(dòng)了金融監(jiān)管從傳統(tǒng)人工模式向智能化轉(zhuǎn)型。通過大模型技術(shù)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的監(jiān)管流程，減少人工干預(yù)，提高工作效率。此外，大模型技術(shù)還可以支持跨市場、跨地域的綜合監(jiān)管，提升全球金融市場的協(xié)同監(jiān)管能力。四是改善監(jiān)管的覆蓋面和精細(xì)度。通過大模型技術(shù)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠更全面地覆蓋市場和細(xì)化監(jiān)管內(nèi)容。傳統(tǒng)的監(jiān)管模式往往局限于重點(diǎn)領(lǐng)域和重點(diǎn)對(duì)象，而大模型技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)全市場、全鏈條的監(jiān)控和分析。金融大模型還可以針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場景和風(fēng)險(xiǎn)類型，提供精細(xì)化的監(jiān)管策略和措施，從“慧小喵”當(dāng)前在銀行內(nèi)控領(lǐng)域的信息輸出準(zhǔn)確率高達(dá)80%，能夠準(zhǔn)確高效地滿足總行分行從事審計(jì)、監(jiān)察、合規(guī)內(nèi)控等人員在日常監(jiān)督工作知識(shí)需求。當(dāng)前“慧小喵”在稽核監(jiān)察部用戶使用率90%，已全方面向40家分行基層合規(guī)和紀(jì)檢人員推廣，其（三）評(píng)估算法模型應(yīng)用效能，提升金融服務(wù)用戶體驗(yàn)1.評(píng)估算法模型綜合性能算法模型層面應(yīng)評(píng)估模型綜合性能，涵蓋輸出準(zhǔn)確性、可擴(kuò)展性、可維護(hù)性及適應(yīng)性等。輸出準(zhǔn)確性上，應(yīng)評(píng)估金融大模型在金融知識(shí)、金融事件、客觀事實(shí)、廣告營銷、金融推理等任務(wù)上的輸出內(nèi)容準(zhǔn)確性。可擴(kuò)展性上，金融大模型應(yīng)具備模型可擴(kuò)展能力和應(yīng)用可擴(kuò)展能力，實(shí)現(xiàn)金融應(yīng)用與業(yè)務(wù)服務(wù)的擴(kuò)展。金融應(yīng)用方應(yīng)評(píng)估模型二次開發(fā)的支持度以及對(duì)客戶數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)等的分模塊存儲(chǔ)能力?？删S護(hù)性上，應(yīng)評(píng)估金融大模型的模型可運(yùn)維、平臺(tái)可運(yùn)維以及應(yīng)急恢復(fù)能力。應(yīng)評(píng)估模型的自動(dòng)化更新能力，確保模型能夠及時(shí)響應(yīng)市場和業(yè)務(wù)變化。適應(yīng)性上，應(yīng)評(píng)估模型的跨場景適應(yīng)能力、應(yīng)對(duì)市場變化的能力以及用戶反饋機(jī)制。例如反洗錢模型應(yīng)當(dāng)能夠針對(duì)不同國家和地區(qū)的市場環(huán)境識(shí)別出可疑交易，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)人員和客戶反饋意見進(jìn)行自主優(yōu)化和2.評(píng)估應(yīng)用服務(wù)場景體驗(yàn)應(yīng)用服務(wù)層面應(yīng)從場景豐富度、場景適用性、用戶體驗(yàn)、系統(tǒng)集成與互操作等方面進(jìn)行評(píng)估。大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用以服務(wù)客戶方面的降本增效、場景變革和產(chǎn)品升級(jí)為目標(biāo)。場景豐富度上，應(yīng)評(píng)估金融大模型覆蓋的營銷、風(fēng)控、客服、投研、投顧、文檔處理、知識(shí)管理等通用場景，以及銀行、保險(xiǎn)、證券、基金、資管等專用場景的豐富程度。場景適用性上，應(yīng)評(píng)估大模型與金融業(yè)務(wù)需求的匹配度、場景覆蓋度以及用戶接受度，同時(shí)結(jié)合場景評(píng)估大模型在提升業(yè)務(wù)績效、降低運(yùn)營成本、優(yōu)化客戶體驗(yàn)等方面的應(yīng)用效果。用戶體驗(yàn)上，應(yīng)評(píng)估場景的交互體驗(yàn)、界面設(shè)計(jì)、響應(yīng)時(shí)間、服務(wù)穩(wěn)定性、個(gè)性化推薦與設(shè)置等，同時(shí)還應(yīng)評(píng)估應(yīng)用服務(wù)的用戶支持渠道、問題解決速度，并定期進(jìn)行用戶滿意度調(diào)查。系統(tǒng)集成與互操作上，應(yīng)評(píng)估大模型與金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)有系統(tǒng)的集成能力，以及3.強(qiáng)化模型安全風(fēng)控體系建立穩(wěn)固的金融大模型安全風(fēng)控體系，應(yīng)強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全、模型安全、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)安全及倫理安全，確保金融大模型應(yīng)用安全可控可信。數(shù)據(jù)安全上，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏、加密、匿名化處理以及分類分級(jí)管理，應(yīng)根據(jù)金融行業(yè)規(guī)范和業(yè)務(wù)特性設(shè)計(jì)分級(jí)體系，對(duì)不同級(jí)別的數(shù)據(jù)采取不同的保護(hù)措施，確保數(shù)據(jù)不被泄漏和濫用。模型安全上，金融大模型應(yīng)具備對(duì)抗攻擊防護(hù)能力、加密措施和安全監(jiān)測能力，金融大模型在商業(yè)機(jī)密、隱私數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)合規(guī)及倫理合規(guī)方面應(yīng)具備防范機(jī)制。系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)安全上，實(shí)施網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行安全加固，實(shí)施嚴(yán)格的身份驗(yàn)證和授權(quán)機(jī)制，對(duì)模型運(yùn)行進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，從硬件、軟件、框架、操作系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)热轿粚?shí)施安全防御保護(hù)。倫理安全上，應(yīng)遵守科技倫理和金融倫理，堅(jiān)持“以人為本、科技向善”，構(gòu)建金融大模型的全生命周期倫理治理框架，從開發(fā)、應(yīng)用、部署到持續(xù)監(jiān)控和改進(jìn)等各個(gè)階五、構(gòu)建金融大模型管理體系（一）優(yōu)化數(shù)智運(yùn)營管理模式，逐步實(shí)現(xiàn)降本增效提質(zhì)金融應(yīng)用方通過優(yōu)化數(shù)智運(yùn)營管理模式，實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略規(guī)劃協(xié)調(diào)、技術(shù)市場適應(yīng)性和產(chǎn)學(xué)研用合作，以大模型技術(shù)為核心，推進(jìn)降本增效提質(zhì)。注重管理制度與流程優(yōu)化、持續(xù)的技術(shù)評(píng)估與升級(jí)以及行業(yè)合作，確保競爭優(yōu)勢和市場響應(yīng)速度，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的高效、1.協(xié)調(diào)戰(zhàn)略規(guī)劃與業(yè)務(wù)發(fā)展推進(jìn)數(shù)智化運(yùn)營管理模式的過程中，戰(zhàn)略規(guī)劃與業(yè)務(wù)發(fā)展協(xié)調(diào)至關(guān)重要。在戰(zhàn)略規(guī)劃與目標(biāo)設(shè)定上，金融應(yīng)用方應(yīng)制定明確的戰(zhàn)略規(guī)劃，確定大模型技術(shù)在業(yè)務(wù)發(fā)展中的作用和目標(biāo)。通過設(shè)定清晰的短期和長期目標(biāo)，以確保大模型技術(shù)的發(fā)展與整體業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相一致，從而實(shí)現(xiàn)有效的資源分配和優(yōu)先級(jí)排序。在管理制度與流程優(yōu)化上，金融應(yīng)用方應(yīng)建立和完善管理制度。規(guī)范優(yōu)化技術(shù)研發(fā)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、應(yīng)用開發(fā)以及能效評(píng)估等各個(gè)環(huán)節(jié)的流程和方法，以提高大模型的迭代速度和市場響應(yīng)能力，同時(shí)確保質(zhì)量和合規(guī)性。在協(xié)調(diào)機(jī)制與實(shí)時(shí)控制上，金融應(yīng)用方應(yīng)建立完善的協(xié)調(diào)機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)跨部門、跨團(tuán)隊(duì)的協(xié)作，確保大模型管理體系的有效運(yùn)作。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)開發(fā)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，以便快速識(shí)別問題并采取措施，保持業(yè)2.技術(shù)的進(jìn)步與市場適應(yīng)性在推進(jìn)數(shù)智化運(yùn)營管理模式的過程中，技術(shù)進(jìn)步與市場適應(yīng)性是確保金融機(jī)構(gòu)長期競爭力的核心要素。在持續(xù)的技術(shù)評(píng)估與升級(jí)上，金融應(yīng)用方應(yīng)建立持續(xù)的技術(shù)評(píng)估機(jī)制，以跟蹤最新的技術(shù)發(fā)展和市場趨勢。通過定期的技術(shù)研討會(huì)和行業(yè)會(huì)議，金融機(jī)構(gòu)可以及時(shí)了解新興的數(shù)據(jù)分析工具和算法優(yōu)化技術(shù)，從而不斷升級(jí)金融大模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和處理能力。在系統(tǒng)的可擴(kuò)展性與靈活性上，金融機(jī)構(gòu)的大模型運(yùn)營管理體系應(yīng)具備高度的可擴(kuò)展性和靈活性，以適應(yīng)市場環(huán)境的快速變化。金融大模型系統(tǒng)應(yīng)能夠根據(jù)不同產(chǎn)品線的需求快速調(diào)整模型配置，集成新的技術(shù)組件，以適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)需求。在數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)上，金融應(yīng)用方應(yīng)采用數(shù)字加密技術(shù)、匿名化處理和訪問控制等措施，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)能3.產(chǎn)學(xué)研用合作與行業(yè)聯(lián)盟推進(jìn)數(shù)智化運(yùn)營管理模式的過程中，產(chǎn)學(xué)研用合作與行業(yè)聯(lián)盟的建立是推動(dòng)金融創(chuàng)新和確保技術(shù)合規(guī)的關(guān)鍵策略。在跨界對(duì)話機(jī)制的建立上，金融應(yīng)用方應(yīng)與政府、監(jiān)管機(jī)構(gòu)建立對(duì)話機(jī)制，及時(shí)了解政策動(dòng)向和監(jiān)管要求，確保金融大模型管理體系與國家法律法規(guī)同步。在學(xué)術(shù)界的深入合作上，金融應(yīng)用方應(yīng)與高校和研究機(jī)構(gòu)等建立密切的合作，獲取前沿的研究成果和理論支持。通過深入?yún)⑴c金融大模型的基礎(chǔ)研究或資助研究項(xiàng)目，共同開發(fā)新的算法或優(yōu)化現(xiàn)有模型，促進(jìn)學(xué)術(shù)成果的商業(yè)化應(yīng)用。在行業(yè)合作伙伴的協(xié)同上，各金融應(yīng)用方應(yīng)合作促進(jìn)技術(shù)和市場信息等資源的共享，在確保金融大模型管理體系合規(guī)性和先進(jìn)性的前提下，加速金融大模型技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，提高整個(gè)行業(yè)的服務(wù)效（二）積極完善風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，動(dòng)態(tài)監(jiān)測保障穩(wěn)定運(yùn)金融大模型的穩(wěn)定高效對(duì)市場秩序和機(jī)構(gòu)競爭力至關(guān)重要。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)完善相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，實(shí)現(xiàn)金融功能監(jiān)測及應(yīng)用服務(wù)監(jiān)測。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，從而1.完善相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制金融應(yīng)用方應(yīng)致力于完善風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，以確保金融大模型的健康、安全和可持續(xù)發(fā)展。在構(gòu)建完善的政策體系上，金融應(yīng)用方在注重技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用的同時(shí)，應(yīng)更加重視針對(duì)金融行業(yè)的人工智能政策和治理體系的制定和遵守。通過構(gòu)建全面的政策體系，確立合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)規(guī)則以及數(shù)據(jù)權(quán)益保護(hù)措施，金融應(yīng)用方能夠規(guī)范金融大模型的發(fā)展，并制定研發(fā)、訓(xùn)練和部署的詳細(xì)指南。在加強(qiáng)監(jiān)管與風(fēng)險(xiǎn)管理上，金融應(yīng)用方應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)管，制定安全要求和最佳實(shí)踐，實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)管理和倫理審查評(píng)估，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，保障金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性和客戶的利益。在跨學(xué)科和跨行業(yè)的合作與創(chuàng)新上，金融應(yīng)用方應(yīng)鼓勵(lì)跨學(xué)科和跨行業(yè)的合作與創(chuàng)新以提升金融大模型的質(zhì)量和多樣性。通過在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信貸審批和市場分析等關(guān)鍵金融領(lǐng)域，有效整合深度學(xué)習(xí)模型，提高模型的可解釋性、穩(wěn)定性和適用性，并提升金融服務(wù)的質(zhì)2.監(jiān)測金融系統(tǒng)的功能活動(dòng)對(duì)金融系統(tǒng)各項(xiàng)功能活動(dòng)的監(jiān)測和分析是確保金融大模型穩(wěn)健運(yùn)作的核心環(huán)節(jié)。在金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營情況監(jiān)測上，金融應(yīng)用方應(yīng)對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的利潤表、資產(chǎn)負(fù)債表、非經(jīng)營性損益表等財(cái)務(wù)報(bào)表的監(jiān)測。在金融市場的運(yùn)行情況監(jiān)測上，金融應(yīng)用方應(yīng)對(duì)金融市場的交易數(shù)據(jù)、交易價(jià)格、客戶信息等進(jìn)行監(jiān)測，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)并響應(yīng)金融系統(tǒng)中存在的異常事件。金融應(yīng)用方應(yīng)對(duì)市場動(dòng)態(tài)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變化及交易行為模式保持敏感，確保金融大模型能夠適應(yīng)市場的不斷變化。在金融風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)監(jiān)測上，金融應(yīng)用方應(yīng)對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的種類、程度和趨勢進(jìn)行監(jiān)測，根據(jù)金融數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，采取相應(yīng)的監(jiān)測與預(yù)警措3.監(jiān)測應(yīng)用服務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)金融應(yīng)用方對(duì)應(yīng)用服務(wù)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測是確保大模型高效運(yùn)作和提供卓越用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵。在服務(wù)流程實(shí)時(shí)監(jiān)控上，金融應(yīng)用方應(yīng)對(duì)金融服務(wù)流程進(jìn)行細(xì)致的實(shí)時(shí)監(jiān)控，以確保金融數(shù)據(jù)資源的質(zhì)量，同時(shí)持續(xù)跟蹤模型的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性，有助于快速識(shí)別交易延遲或系統(tǒng)中斷等性能瓶頸，確保金融服務(wù)的連續(xù)性和可靠性。在關(guān)鍵指標(biāo)評(píng)估上，金融應(yīng)用方應(yīng)通過關(guān)鍵指標(biāo)來量化評(píng)估服務(wù)的運(yùn)行效果，包括交易處理時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率、客戶請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間和系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)間等。在監(jiān)管合規(guī)性上，金融應(yīng)用方應(yīng)密切關(guān)注（三）建立健全監(jiān)管治理體系，合力助推金融長足發(fā)展建立健全監(jiān)管體系對(duì)金融大模型健康發(fā)展至關(guān)重要，金融應(yīng)用方需在監(jiān)管下確保合規(guī)、數(shù)據(jù)安全、保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，促進(jìn)市場公平。借鑒先進(jìn)治理經(jīng)驗(yàn)，提高模型的透明度，確保模型的可解釋性、公正性，建立問責(zé)機(jī)制，以增強(qiáng)信任、激發(fā)創(chuàng)新，推動(dòng)技術(shù)與1.國外金融大模型治理方案國際社會(huì)正在努力完善全球性的人工智能治理方案，以確保人工智能技術(shù)的負(fù)責(zé)任使用，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)管理之間的平衡。立法層面，在國外金融大模型治理領(lǐng)域，美國、歐盟和英國的監(jiān)管治理經(jīng)驗(yàn)為全球提供了寶貴的參考。通過出臺(tái)相應(yīng)的措施和政策法規(guī)進(jìn)一步加強(qiáng)了對(duì)大模型安全性和可靠性的要求，通過嚴(yán)格的紅藍(lán)攻防測試和隱私保護(hù)措施，推動(dòng)構(gòu)建公平、開放的大模型生態(tài)系統(tǒng)。科創(chuàng)層面，國際清算銀行表示，人工智能正在改變經(jīng)濟(jì)和金融系統(tǒng)，各央行迫切需要“提升自身能力”，以應(yīng)對(duì)這種技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。德國、美國、英國等發(fā)達(dá)國家在科創(chuàng)金融方面的成效相對(duì)較好，包括由政府主導(dǎo)、依托強(qiáng)大的多層次市場化資本體系、資本市2.國內(nèi)金融大模型監(jiān)管治理政策我國正依托其雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，積極融入大模型科技的創(chuàng)新潮流中。我國正積極把握人工智能發(fā)展機(jī)遇，深化大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用?？萍紕?chuàng)新方面，金融監(jiān)管部門進(jìn)一步細(xì)化科技金融發(fā)展的舉措，加大激勵(lì)科技創(chuàng)新發(fā)展力度。中國人民銀行、金融監(jiān)管繞培育支持科技創(chuàng)新的金融市場生態(tài)，提出一系列有針對(duì)性的工作舉措。此外，金融監(jiān)管總局發(fā)布《關(guān)于加強(qiáng)科技型企業(yè)全生命周期金融服務(wù)的通知》，對(duì)做好科技創(chuàng)新金融服務(wù)提出要求，以推動(dòng)完善有利于科技型企業(yè)發(fā)展的金融政策環(huán)境。科技金融體制方面，金融領(lǐng)域相關(guān)政策的陸續(xù)出臺(tái)，為實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)、因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供服務(wù)保障。黨的二十屆三中全會(huì)審議通過的《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的決定》提出，構(gòu)建同科技創(chuàng)新相適應(yīng)的科技金融體制，加強(qiáng)對(duì)國家重大科3.金融大模型標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估體系建設(shè)聚焦金融領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展所需，金融大模型標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估體系正在逐步成熟，為金融行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。標(biāo)準(zhǔn)研制方面，聚焦金融學(xué)術(shù)知識(shí)、金融業(yè)務(wù)知識(shí)、金融技術(shù)應(yīng)用能力、金融安全能力以及金融智能體能力等多個(gè)維度，建立標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估體系，確保金融大模型在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性與針對(duì)模型化、能力化、工程化、產(chǎn)業(yè)化、領(lǐng)域化以及落地應(yīng)用等需求，目前已形成《面向行業(yè)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型技術(shù)和應(yīng)融智能體》等多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)。基準(zhǔn)測試方面，金融大模型基準(zhǔn)測試是評(píng)估和優(yōu)化金融大模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包括模型開發(fā)、應(yīng)用落地和模型管理等階段?；鶞?zhǔn)測試貫穿金融大模型的全生命周期，確保了模型的高效性、準(zhǔn)確性和可靠性，對(duì)于推動(dòng)金融人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用具有重要意義。中國信息通信研究院已正式發(fā)布“方升”大模型基準(zhǔn)測試體系，體系全面涵蓋測