【中国建设银行-马上消费-斓码科技】金融大模型落地路线图研究报告(2024年)

中国人工智能产业发展联盟近日发布了《金融大模型落地路线图研究报告（2024年）》，该报告深入探讨了金融大模型在金融行业的应用落地，从技术能力、基础诊断、能力建设、场景应用、运营管理到趋势展望等多个维度进行了全面分析。报告指出，金融大模型技术正成为推动金融行业数字化转型的重要引擎，通过变革传统人工智能的研发方式、数据处理模态、任务类型及适用场景范围，实现模型能力的显著提升。这份报告为金融机构提供了宝贵的参考和指导，其中包含了丰富的行业洞察和技术应用案例，对于理解金融大模型的现状和未来发展趋势具有重要价值。

在金融领域，大模型技术正掀起一场革命。这项技术不仅改变了金融服务的面貌，还为行业带来了前所未有的机遇与挑战。《金融大模型落地路线图研究报告(2024年)》深入剖析了大模型技术在金融行业的应用现状、挑战及未来趋势，为金融行业的发展提供了宝贵的参考。

大模型技术以其强大的数据处理能力和多模态感知能力，正在金融行业中扮演着越来越重要的角色。它能够处理文本、图像、音频等多种类型的数据，捕捉数据中的价值，为金融决策提供坚实的数据基础。这种技术的应用，使得金融机构能够更精准地判断和决策，自动调整参数和结构，保持竞争力和适应性。

在金融服务领域，大模型技术的应用已经展现出巨大的潜力。例如，在智能营销领域，金融机构利用大模型技术进行客户分析和个性化营销方案生成，提高营销效果的同时降低成本。在智能风控领域，大模型技术提高对海量异构金融数据的处理能力，实现对风险因素的高效识别预警，提高风控能力与合规管理水平。

然而，大模型技术的发展也面临着一系列挑战。金融数据的质量和治理是一个重要问题。金融数据资源面临数据质量难以保证、数据治理困难等问题。金融机构需要大量的高质量数据来进行训练和预测，但金融数据的质量常常受到数据源的限制。此外，算力支撑不足也是一个问题。金融大模型规模快速发展，已达到万亿级参数规模，亟需建设规模更大、效率更高的大模型算力集群。

面对这些挑战，金融机构需要制定明确的发展战略，全面分析在数据资源、人员储备以及战略规划等方面的就绪情况。这包括对数据规模、数据质量、数据敏感性的现状进行系统性剖析，评估金融领域的人才储备情况，以及制定科学的战略规划。

报告中提到的中国建设银行企业级金融大模型建设体系，就是一个成功的案例。建设银行运用金融大模型在多轮对话、逻辑推理、文本生成、情感搜索等方面的优点，已成功研发投产AI助手、AI工具箱、向量知识库三大基础应用，提升了金融服务的智能化水平。

金融大模型技术的发展，也对金融监管提出了新的要求。监管机构需要利用大模型技术提升监管效率，丰富传统金融领域，提升监管科学性和预见性。通过大数据模型和人工智能算法，监管机构能够实现对海量数据的深度挖掘与智能分析，及时发现异常行为和潜在风险。

展望未来，金融大模型技术将继续推动金融服务的创新和效率提升。金融机构需要释放金融数据要素价值，全方位培育新质生产力。这包括建立健全数据使用机制体系，以及构建多源、异构金融数据的金融数字底座。

同时，金融机构也需要加强金融垂直领域应用场景探索，促进绿色金融和普惠金融深度融合。大模型技术在绿色金融和普惠金融领域的应用，将有助于提升金融服务的公平性和包容性。

这篇文章的灵感来自于《金融大模型落地路线图研究报告(2024年)》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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