金融行业AI大模型应用方案【32页PPT】.pptx

金融行业AI大模型应用方案

破除虚妄务实求效

•金融行业是大模型场景探索、应用落地的肥沃土壤，具备信息、数据、

知识、人才密集型的特性，顶层政策与区域性规划持续推进前沿技术在金融业的实践与体系建设。

•大模型是未来金融的商业变革核心驱动之一，重点归集于三大方向：

金融机构在服务客户方面的降本增效、场景变革和产品升级；用户获取金融服

务入口的潜在迁移和变化；金融行业价值链条的重塑。

基于大模型的金融场景

多在试验性探索和点状尝试，金融产业链尚未形成基于大模型的体系化应用共识和领先范式，尚未形成标准化的应用演进模式与明晰的场景ROI判断框架

破除虚妄，务实求效：金融业大模型应用报告

引言

大模型发展现状

行业亟待破局

价值趋势

技术培育

行业基础

3

全球大模型发展趋势研判——

大模型在金融业的场景落地边界——

务实求效：大模型在金融业的价值与应用——

总结与展望——

目录

01

02

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04

05页

10页

19页

29页

4

5

01全球大模型发展

趋势研判

Google：GPT-1OpenAI：ChatGPTOpenAI：GPT-4

OpenAI所发布的ChatGPT和GPT-4是大模型发展OpenAI：GPT-2OpenAI：WebGPTMeta：OPT-IMLMeta：LLaMA

的两大重要里程碑：ChatGPT通过将人类生成的对OpenAI：GPT-3Google：GLaMGoogle：GLaMGoogle：Bard

的能力，而GPT-4则将文本输入扩展到多模态信号…清华大学：GLM言

…

文心一

混元

百度：

腾讯：

多模态模型提升决策与生成内容的精准性

多模态模型可以同时处理包括声音、文本、图像、信号、视频等在内的信息，处理内容更加多元，综合性决策与内容生成更加精准

大模型能力催生场景变革

通过共性学习进行预训练提升模型水平，结合特性学习适配场景特性，并以“大模型+工具平台+生态”的协同模式完成应用场景的落地。

近年来，通过在大规模语料库上对Transformer模型进行预训练，研究者们提出了在自然语言处理（NLP）任务中表现突出的预训练语言模型（PLM），并发现随着参数规模的扩大，模型会进化出上下文学习等新型特殊能力，为区分不同参数规模下的语言模型，大语言模型应运而生。

话引入训练数据，使AI具备了与人类同频顺畅交流2021…2022

WORLD’SDATA

如今：文本（所有语言）

未来：多模态（图像、

语音、视频、3D...）

ONEMODEL

TransferLearning

迁移学习

MANYTASKS

大语言模型

LargeLanguageModel

1全球大模型发展趋势研判

大模型技术发展态势

Transformer模型

预训练语言模型

Pre-trainingLanguageModel

第四波AI浪潮核心驱动

范式变革

单一领域数据集；诸多数据集合诸多模型各成孤岛缺乏纵效；劳动密集型的数据标注

超级海量数据，无需人工标注；具有跨领域知识的“基础模型”，可执行多类型任务

DATASET3MODEL3TASK3

DATASET2MODEL2TASK2

DATASET1MODEL1TASK1

大模型和预训练让人工智能完成跃迁，诱发了技术质变

“百行千模“

参数规模扩大

语料库预训练

Foundation

Model

基础模型

…

6

Knowledge

1全球大模型发展趋势研判

国内外政策环境现状

从2020年开始，美国、欧洲