【中电金信】中国金融大模型发展白皮书-开启智能金融新时代

近日，中电金信发布了《中国金融大模型发展白皮书-开启智能金融新时代》报告。该报告深入探讨了AI大模型在金融行业中的应用现状、挑战、发展趋势以及具体的落地实践，强调了AI大模型作为新质生产力的重要组成部分，对金融行业高质量发展的重要推动作用。报告指出，金融行业在AI大模型的研发投入和应用方面走在市场前列，面临数据治理、模型治理、合规应用等挑战，同时也展望了大模型技术创新和行业应用场景的拓展趋势。这份报告为金融行业从业者提供了宝贵的行业洞察和战略指导，是理解金融大模型发展和应用的宝贵资料。

AI大模型引领金融行业变革

金融行业正在经历一场由AI大模型技术驱动的变革。这些智能模型不仅提高了生产效率，还优化了资源配置，降低了成本，为金融行业的高质量发展提供了技术支持。全球科技公司正加速布局AI大模型技术，中国和全球企业在未来GenAI投资上几乎平均分配在生产力提升、跨行业职能应用和垂直行业专属应用三大场景。

金融行业的特殊性在于其对数据处理、模型推理准确性及响应速度的高要求。金融行业大模型的应用正从简单到复杂加速推进，未来几个月内，支付清算、智能投研、内部研发等将成为金融机构主要的落地场景。金融机构应根据自身资源能力选择不同的大模型应用路径，并打造多样化的能力要素。

AI大模型技术的发展，预示着金融行业将进入一个全新的智能化时代。多模态技术、AI智能体以及大小模型协同应用和大模型生态资源共享平台的构建，成为金融机构落地大模型的主要趋势。这些技术的应用将使AI大模型能更深刻地捕捉复杂场景背景、细节和情感，使其更快的感知和适应场景，并能应用于更加复杂的金融场景。

金融行业大模型的应用路径多样，金融机构可以自主开发和预训练金融大模型，也可以基于通用大模型通过参数微调、提示词工程等方式优化基础模型。此外，金融机构还可以通过API按需接入各类大模型，或与战略合作伙伴协同推进GenAI的场景落地。

金融机构在推进大模型落地时，需要综合考虑数据价值链管理、模型的选择与部署、AI平台搭建、以及AI治理等要素。数据价值链管理的核心目的是提升数据质量、数据可用性以及确保数据的合规获取，有利于金融机构面向不同的应用场景快速构建高质量的数据集，并为后续金融大模型的规模应用奠定坚实的基础。

模型选择与部署时，金融机构需评估大型模型开发与金融业务场景之间的匹配度，了解模型在实际场景中的应用方式及应用价值。AI平台的建设，将提高模型构建及编排效率、应用开发部署效率。而AI治理则涉及模型治理、风险治理、以及满足负责任的AI的要求。

展望未来，大模型技术创新与发展趋势将使大模型的参数规模显著增长，多模态模型和AI智能体将在金融机构中深入应用。开源服务与开放生态将成为主流趋势，软硬件、工具之间的协同也将优化降低大模型开发和应用成本。

在行业应用场景的拓展上，随着大模型在预训练及推理过程中算力成本的降低以及模型性能的提升、模型架构的优化，其在管理和业务决策类场景中也将发挥出更大的应用价值。大小模型协同也能驱动金融机构在更加多样复杂的场景中的应用。

这篇文章的灵感来自于《开启智能金融新时代 – 中国金融大模型发展白皮书》。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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