“智能金融”指人工智能（AI）和金融行业的深度融合。与传统的判别式AI小模型相比，生成式AI大语言模型的问世标志着AI与金融融合发展面临新的转折点。当前，大模型已被国内各类金融机构引进，作为提振内部生产力的工具，但尚缺乏面向客户的应用场景。为积极、稳妥推进大模型在金融行业的应用并释放其巨大潜力，本文为金融...
郑海伟介绍，用友这两年在垂类大模型领域下了很多工夫，投入了很多资源做垂类大模型的训练，并介绍了用友在金融行业、在财税管理等垂类领域的应用成果。据介绍，用友已发布的人工智能解决方案框架是，底座由大模型+垂类模型构成，大模型平台是跨模型，可以支持国内现在的自主知识产权的一些大模型。垂类模型+小模型做的...
未来大模型在金融行业的应用,可从如下四个方面开展: 一是做深大模型技术支撑能力。金融机构应根据自身规模,按照资源节约、资源集约共享、成本效益最优的原则,围绕大模型的算力、算法和数据三方面,开展人工智能和大模型的企业级技术能力建设。 ...
金融行业中应用大模型技术的六种商业模式 在金融行业,可以存在六种应用大模型技术的商业模式,这些商业模式都可以解决大模型中心化模式导致的用户数据安全问题和用户数据利益权属的问题。 第一种:一体化的大模型商业模式。在这种模式下,企业将预训练和微调...
随着人工智能技术的飞速发展,大模型正逐步成为全球关注的焦点,预示着未来科技的重大变革。在金融领域,大模型的应用场景日益丰富,落地路径也逐渐清晰,为金融机构带来了前所未有的机遇与挑战。
钛媒体国际智库发布《2024人工智能专题——金融行业大模型应用报告》(下称《报告》),《报告》对金融机构及科技企业在金融大模型进展进行观察,详述大模型在 银行、保险、证券行业的落地场景,并通过包括浦发银行、网上银行、阳光保险、华福证券等多个案例呈现当前大模型在金融业务不同场景的使用情况,通过案例 理解金融大...
金融行业在大模型的应用方面已经取得了显著的发展,重塑了金融圈的基础设施、技术能力、数据生态和业务场景,但是也面临着诸多的调整,例如训练与推理方面存在算力利用率不足,数据安全、个性化服务、数据幻觉及多模型,全周期的管理等问题。 社区近期组织了“金融行业大模型落地应用场景及如何提高算力资源利用率”同行探讨,...
金融业数字化需求强烈，大模型率先赋能 金融业作为数据密集型行业，是大模型应用落地的最优场景之一。金融行业沉淀了海量数据，例如金融交易数据、客户信息、市场分析、风控数据等，其中包含大量非结构化数据（如客户的证件扫描等）。这既占用了大量的存储资源，又无法将数据标准化进行分析利用，造成了极大的资源浪费，还...
应用层:提供金融任务的实践教程和演示应用程序,包括机器人咨询服务、量化交易和低代码开发。⑤ 优势国外首个金融行业垂直类开源大语言模型。主要给金融研究人员和从业者提供可访问和透明的资源,来开发自己的的FinLLM或潜在的应用程序。解决金融数据获取难、处理难的问题,旨在开源领域实现互联网规模的金融数据民主化。
360发挥在人工智能领域的技术积累和大模型训练先发优势,以场景驱动、问题导向、统筹规划、集约建设为原则,与金融行业私域知识库紧密结合,从数据接入层、金融智脑层、能力层、应用层四层级打造金融行业大模型,为银行、保险、证券、基金、信托等金融机构提供智能化创新应用支持,推动金融行业智改数转,成为智能化的生产力...