大模型金融应用实践及发展建议：应对挑战，推动智慧金融创新『附报告下载』 - 热点洞察

今天，为大家分享的报告是《大模型金融应用实践及发展建议》，报告共69页，更多重要内容、核心观点，请参考报告原文。

报告核心内容解读

本报告主要探讨了大模型在金融业的应用实践及发展建议。报告首先介绍了大模型的优秀能力以及在金融业的各个环节的应用情况。然后，总结了金融机构在大模型技术路线、使用方式和应用场景等方面所面临的挑战，如规范与指南不完善、高质量训练数据欠缺、算力支撑不足等。最后，针对这些问题，提出了相应的建议措施，以提升大模型在金融业的应用水平。

1. 大模型的优秀能力：报告指出，大模型具备优秀的理解、学习、生成和推理能力，是新一轮智能化发展的核心驱动力。其工程化应用包含数据构建、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等多个环节。

2. 大模型在金融业的应用实践：金融机构和科技企业正在积极探索大模型在金融业的合理应用，已经试点应用于智能客服、智能办公、智能研发、智能投研等多个业务场景。这些应用进一步推动了金融服务的智慧再造，加速了AI技术赋能金融业务提质增效的过程。

3. 大模型在金融业应用所面临的挑战：尽管大模型在金融业的应用前景广阔，但仍面临诸多挑战。包括金融应用规范与指南不完善、金融应用场景缺少范式、高质量金融训练数据欠缺、训练算力支撑不充分、算法可信度和安全性不足等。

4. 提升大模型在金融业应用水平的建议：针对以上挑战，报告提出了一系列建议措施，包括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算力基础设施以及完善算法优化与风险管控体系等。

本报告对大模型在金融业的应用实践及发展建议进行了深入探讨。通过分析大模型的优秀能力以及在金融业的应用实践，总结出金融机构在大模型技术路线、使用方式和应用场景等方面所面临的挑战，并针对这些问题提出了相应的建议措施。这些建议措施旨在提升大模型在金融业的应用水平，进一步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的过程。