2023大模型金融应用实践及发展建议报告-FITI_69页_3mb

该白皮书由北京金融信息化研究所有限责任公司发布，系统分析了大模型在金融业的应用现状、挑战及应对策略。大模型具备强大的理解、学习、生成和推理能力，但工程化应用需涉及数据构建、模型算法、训练、压缩加速、评测、运营及安全可信等多环节。金融机构已试点应用于智能客服、智能办公、智能研发、智能投研、智能营销、智能运维和智能风控等场景，但面临应用规范不完善、场景范式缺失、高质量数据不足、算力支撑薄弱及算法可信度低等挑战。

当前大模型技术发展分为开源应用、产学研联合研发和商用采购三种模式，大型机构多采用三路并行策略，中小企业则多处于测试阶段。部署方式包括私有化、行业云和公有云，其中私有化部署更受青睐但成本高昂。金融机构主要采用API调用、提示工程、模型微调和二次训练等方式降低应用门槛。应用场景涵盖智能客服知识问答、办公自动化、研发支持、投研分析、营销辅助、运维优化及风控管理，但需解决数据安全、算力限制及技术适配等问题。

应用趋势显示，金融机构将分阶段推进大模型落地，优先选择高价值低风险场景。大小模型协同、多模态技术融合及AIAgent技术将成为发展方向。大模型需与知识库、知识图谱等结合，提升行业适配性。然而，算力不足、预训练引擎选择复杂及落地支撑体系不完善仍是主要瓶颈。

针对挑战，提出五项解决方案：一是健全金融应用规范与标准，建立全流程管理体系；二是推动场景标准化，探索典型范式；三是构建高质量金融数据集，加强数据治理；四是协同发展AI算力基础设施，优化国产化资源池；五是完善算法优化与风险管控体系，提升透明度和安全性。案例显示，邮储银行“灵犀”系统通过私有化部署与国产算力结合，实现知识问答自动化；某股份制银行利用腾讯云TI-OCR大模型提升单据处理效率；北京银行AIB平台覆盖多场景，助力员工效率提升；国信证券探索智能生成话术和客户分析；蚂蚁集团支小宝20通过多维度优化，实现金融知识全面覆盖与安全控制。

白皮书强调，大模型应用需平衡创新与合规，建立分级分类治理体系，推动技术与业务深度融合，同时需加强金融科技伦理治理，防范算法歧视、数据滥用等风险。当前行业正通过多方协作推进技术落地，但需解决数据流通、算力供给及安全可控等核心问题。