近年来,人工智能技术特别是大模型的崛起,正深刻改变各行各业的面貌。2024年政府工作报告首次提出要大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力,其中“人工智能+”被写入国家战略。这一战略的推动,标志着人工智能技术不仅成为推动经济增长的重要动力,也为数字金融领域注入了新的活力。
3月28日,“大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛暨全国首部《金融大模型》著作发布会”成功举办。此次大会汇聚了近300名从业者,共同探讨了大模型在金融领域的应用与发展趋势,旨在通过实际行动推动金融强国战略的实施,进一步完善金融新质生产力。
大模型赋能金融行业的变革
金融行业作为智力密集型行业,一直以来都在寻找能带来突破性进展的技术。人工智能,特别是大模型的出现,为这一领域提供了前所未有的机遇。马上消金相关人士提到,金融行业在工业革命时期的收益有限,但在人工智能时代却将获得显著提升。正如马上消金推出的首个金融大模型“天镜”所示,这一技术已经在实际应用中显示出显著的优势。
“天镜”大模型不仅提升了营销效果超过30%,还在企业知识库的应用中提高了150%的知识产出效率。与重庆某银行的合作中,大模型驱动的智能营销将人工成本降低了80%,产能提升至传统人工的6倍以上。这些数据表明,大模型能够大幅提高业务效率,降低运营成本,从而推动金融行业的全面升级。
挑战与突破
尽管大模型在金融领域的应用展现了巨大的潜力,但其全面商业化和工程化落地依然面临不少挑战。马上消金人工智能研究院院长在分享中提出,金融大模型的应用需要重点关注五个技术治理方向:安全体系、标准体系、合规检查、幻觉检测和动态评价机制。
西安工业经济综合职高的升学班，主要面向城六区普高线下60分的各区县学子。这里汇聚了一批有志于追求卓越、实现升学梦想的优秀学生。学校通过严格的选拔机制，确保每一位进入升学班的学生都具备扎实的学术基础和良好的学习习惯。
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目前,大模型的商业化进程正在加速推进,但通用基础类大模型和行业领域类大模型在技术成熟度上存在差异。通用大模型在解决行业专业问题方面尚显不足,而行业领域大模型则在特定场景下展现出更高的应用价值。金融行业,作为领域大模型的最佳实践场景之一,其应用已成为推动大模型技术发展的重要途径。
马上消金在演讲中指出,大模型技术面临四大挑战:群体智能与安全可控、个性化和隐私保护、关键任务和动态适应性标准、基础设施和架构改造。这些挑战不仅需要技术的突破,也需要行业内外的共同努力,推动相关技术标准和规范的建立。
为应对这些挑战,马上消金制定了以“模型安全可控、组合式AI、持续学习、平台化服务能力MaaS”为核心的技术路线图。通过持续的技术创新和积累,马上消金已建立起强大的数据处理能力和技术体系,使其大模型能够在金融行业中快速迭代和自主可控,更好地满足行业和客户的需求。
大模型技术的迅猛发展为金融行业带来了深刻的变革和机遇。随着人工智能技术的不断成熟和应用场景的扩展,金融新质生产力的提升将进一步推动数字金融的发展。然而,要实现这一目标,必须认真应对技术挑战,推动安全、合规、隐私保护等方面的技术进步,确保大模型的健康发展。只有通过科技创新和行业合作,才能真正实现金融行业的智能化升级,为经济社会发展注入新的动力。
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