2023大模型金融应用实践及发展建议报告

大模型在金融业的应用与挑战

概述

当前，大模型作为新一代智能化发展的重要驱动力，正在赋能千行百业，尤其在金融业展现出巨大的潜力与应用前景。大模型因其强大的理解、学习、生成和推理能力，正推动金融服务的智慧再造，加速AI技术赋能金融业务提质增效。

大模型技术与产品发展现状

大模型工程化应用涉及多个关键环节，包括数据构建、模型算法、模型训练、模型压缩与加速、模型评测、模型运营和安全可信。国内外主要产品在这一过程中展现出了各自的特色和优势，但同时也面临数据安全、训练算力、算法可信度等挑战。

大模型在金融业的应用与探索实践

1. 技术路线：金融机构和科技企业积极探索大模型在智能客服、智能办公、智能研发、智能投研等业务场景的应用，推动金融服务的智能化升级。

2. 使用方式：金融机构在大模型的部署上呈现出多样化选择，包括私有化部署、行业云部署和公有云部署，以适应不同业务场景的需求。

3. 应用场景：大模型在智能客服、智能办公、智能研发、智能投研等多个业务领域展现出了显著的效能提升。

4. 应用趋势：预计未来大模型将在更多金融业务中广泛应用，尤其是在风险管理、个性化服务、精准营销等方面。

大模型在金融业应用面临的风险与挑战

• 金融应用规范与指南亟需完善
• 金融应用场景缺少范式
• 高质量金融训练数据欠缺
• 训练算力支撑普遍不足
• 算法可信度和安全性有待提升

多措并举提升大模型金融业应用水平

• 加强金融应用的指导与管理
• 有序推动金融应用场景落地
• 积极构建高质量金融数据集
• 产用协同共筑AI算力基础设施
• 完善算法优化与风险管控体系

案例分析

• 邮储银行基于大模型的智能知识问答
• 某股份制银行基于腾讯云TI-OCR大模型的单据处理
• 某股份制银行基于腾讯云金融大模型的智能客服
• 某股份制银行基于中科可控的金融大模型服务平台
• 北京银行AIB金融智能应用平台
• 上海银行基于开源大模型的智能办公助手
• 国信证券辅助运营人员服务客户场景
• 蚂蚁金融大模型应用-支小宝2.0

通过上述案例，可以看出大模型在解决金融业务痛点、提升服务效率、优化用户体验方面发挥了重要作用。随着技术的不断进步和应用的深入，大模型在金融业的应用前景广阔，但仍需克服一系列挑战，以实现更高效、安全、智能的金融服务。