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投资清华经管联合度小满等发布《2024年金融业生成式AI应用报告》 专家分享大模型在金融科技的cq9电子应用

2024-05-07
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  清华经管联合度小满等发布《2024年金融业生成式AI应用报告》 专家分享大模型在金融科技的应用

  如今,随着大模型在金融领域应用不断加深,大模型为金融行业带来诸多价值的同时,也存在一定风险。近期,在度小满联合清华经管等共同主办《2024年金融业生成式AI应用报告》发布会上,工银科技技术总监孙科伟分享了大模型在金融科技领域的应用,指出金融领域人工智能技术体系的建设涉及六个方面。

  2024年1月24日,清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心共同主办的《2024年金融业生成式AI应用报告》发布暨研讨会在清华大学经济管理学院顺利举行。

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  此次活动邀请到了工银科技技术总监孙科伟,清华大学经济管理学院教授、副院长李纪珍,度小满首席技术官许冬亮等行业专家出席,来自金融机构、科研院所、互联网公司的数十位观众全程参加了报告发布暨研讨会。

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  工银科技技术总监孙科伟以“大模型在金融科技领域的应用”为主题进行了分享cq9电子。

  孙科伟指出,随着大模型的到来,人工智能应用可以分为三个阶段。首先是人工智能的初步投入建设阶段,主要采用采购的方式进行建设。其次是多维尝试布局阶段,采用自研和开发相结合的模式,多元化尝试。最后是深度成熟应用阶段,大型金融机构更倾向于自研,辅以采购。

  在孙科伟看来,金融领域人工智能技术体系的建设涉及六个方面。首先是算力、算法和建模,算力对应技术平台,算法对应最高智慧的结晶。然后是能力构建cq9电子,依托于数据积累和对应用框架的考虑。其中的能力投资、数据和框架都是围绕业务展开的。

  从业务的角度来看,人工智能大模型可以分为四类:基础大模型,行业大模型,企业大模型和任务大模型。而大模型带来的另一个改变是开创了人机协同新范式。孙科伟认为,大模型引入以后,它可以去替代部分人工作,由此带来了一种角色和范式变化的挑战。

  “(我们)需要解决技术稳定性问题、技术逻辑性问题,综合考虑大模型技术在内容生成、多模态、小样本等技术优势及生成不可控风险,坚持问题导向和需求导向。”他解释道。

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  度小满携手清华大学经济管理学院等发布《2024年金融业生成式AI应用报告》,聚焦大模型在金融领域的应用,积极应对大模型带来的变革与挑战,紧跟行业发展步伐,为行业发展提供科技支撑。未来,大模型还将在推动金融行业创新发展的过程中发挥关键作用。度小满等企业也将持续关注大模型,加快技术创新,为行业发展贡献力量。

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