20240315-大公国际-人工智能行业_新质生产力背景下_AI大模型赋能评级行业数字化转型的关键要素_4页_499kb

前沿探索 | 人工智能行业

摘要

本文探讨了在新质生产力背景下，AI大模型赋能评级行业数字化转型的关键要素。文章依据马克思主义生产力理论，从新质劳动者、新质劳动资料和新质劳动对象三个方面分析了评级行业发展的关键要素，并结合国家政策和企业实践提出了相关建议。

AI大模型与新质生产力

1. 新质生产力的核心：技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业转型升级。
2. AI作为代表：人工智能在数字经济时代具有重要地位，能够推动产业变革。
3. AI大模型特点：
   • 具有大量参数，预训练-微调范式为主流。
   • 需要大规模数据进行训练，具备良好的通用性和泛化能力。

AI大模型赋能评级行业的关键要素

1. 同时具备人工智能和评级专业技术的人才

   • 新质劳动者需掌握AI技术和评级行业知识。
   • 企业应构建数字化文化，提升员工观念和技术能力。
   • 国资委推动国有企业加快数字化转型，评级行业需把握机遇。

2. 对标评级应用场景的AI大模型

   • 新质劳动资料是适用于评级领域的AI大模型。
   • 落地方式：引入通用基础模型，通过行业数据微调形成适配模型。
   • 大模型的“认知”需在应用场景中不断更新和优化。

3. 巨量级数据资源

   • 数据作为新质劳动对象，需具备规模和质量。
   • 数据是训练AI大模型的基础，必须保证完整性和准确性。
   • 国家提出健全数据基础制度、推动数据开发开放和流通。

附加要求：数据安全与治理

• 数据安全与隐私保护：避免模型被恶意篡改，保障数据安全，防止泄露。
• 负责任的人工智能治理：在组织内实施AI安全治理，兼顾技术研发与安全合规。
• 政策支持：政府持续推动数据安全与流通，强调AI治理的重要性和安全性。

总结

AI大模型的落地应用需结合三大关键要素：专业人才、适配模型和巨量数据，并重视数据治理与安全。大公国际将积极履行央企使命，推动评级行业数字化转型，助力新质生产力发展。