大模型技术如何构建金融领域的创新生态？

前言

近年来，人工智能技术不断迭代与突破，助力各行各业加速迈向智能化，其中在金融领域的运用逐渐加深，为银行、保险、基金、券商等金融机构实现数智化转型提供引擎动能。而大模型时代的到来，则为金融智能的发展引入了新的挑战和机遇。
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金融智能加速大模型创新应用

2023年是中国大模型的元年，2024年则被认为是场景落地的关键年。
其中，金融业作为数字化、全球化程度最高的行业之一，又属于信息密集型行业，是大模型技术的最佳应用场景之一。

2024年全国两会政府工作报告要求深入推进数字经济创新发展，制定支持数字经济高质量发展政策，促进数字技术和实体经济深度融合，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。同时，《金融科技发展规划（2022-2025 年）》提到，要抓住全球人工智能发展新机遇，深化人工智能技术在金融领域的应用。一系列政策，都在指引我们把握大模型技术浪潮，提升金融科技的全球竞争力。

大模型技术发展至今，前沿的行业垂类大模型涉及的领域以金融、教育、广告营销为首，还包括了媒体影视、电商、游戏、医疗等。2023年，金融机构纷纷掀起“百模大战”，随着金融行业数字化转型的加速，越来越多的科技企业参与布局行业大模型，例如海通证券与商汤科技联合发布业内首个面向金融行业的多模态全栈式大模型；平安银行探索自研BankGPT平台，研究构建大模型在个性化营销内容创作、交互式数据分析、非结构化数据洞察等场景中的应用落地；蚂蚁集团发布了结合大模型技术的应用产品支小宝和支小助…

从行业目前的实践来看，大模型在金融领域的应用，已经从“技术底座”转向了“场景应用”。过去一年多，大模型已在内容生成、智能营销、获客销售以及风险管理等业务领域开始发挥价值，涉及运营、客服、营销、风控、研究以及贷后等多个场景。区别于传统模式，大模型技术在提高金融服务效率、降低金融风险、改善客户体验等方面发挥着重要作用。

“金融行业经过了十多年数字化的改革，在前大模型时代，人工智能发挥了巨大作用，来到AI生成式技术的时代，我们有更高的期待。”蚂蚁集团副总裁、财富保险事业群CTO王晓航在此前发表演讲时提到：“以投资理财行业为例，中国有7.2亿的投资者，但是达到认证高水平的财务规划顾问仅有20万，要实现高质量服务的普及，仅靠专家远远不够。而大模型时代打破了突破瓶颈的机会，通过压缩世界金融知识、强大的推理、自然语言交互和理解能力，非常有希望让高质量的专业金融服务以数字化的形式得以普惠，触手可及。”

当下，大模型技术在金融领域的应用前景广阔，但回归到应用本身，仍然面临着诸多挑战。金融行业的专业性、严谨性、合规性等特点，要求大模型技术必须解决专业性不足、情境理解能力不足、定制化需求满足困难、合规要求满足难度大等问题。同时，数据隐私和安全性、模型解释性等方面的问题也亟待解决。

金融业，正加速走向大模型创新应用期。

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍