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目录
度小满金融大模型技术创新与应用探索 ................................................................. 3
LLM 在马上消费金融的应用实践 ..........................................................................24
大模型在金融领域落地思路与实践 ........................................................................43
业务理解和逻辑推理是金融大模型运转的动力 .................................................75
大模型时代 AI 技术在金融行业的创新应用 ..................................................... 90
大模型与图机器学习协同的用户行为风控 ....................................................... 102
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度小满金融大模型技术创新与应用探索
导读:大模型时代已来临,每个组织以及每个人的知识体系都需要重塑,思考如
何更好地利用 AI 工具提升效率,以应对未来的变化。而始终不变的是,我们要
持续学习,时刻保持好奇心,以不变应对未来更多的变化。本文将分享度小满在
金融行业对大模型技术的探索与实践。
主要内容包括以下几大部分:
1. 从通用大模型到金融大模型
2. 金融大模型的训练技术创新
3. 金融大模型的评测方法创新
4. 金融大模型的应用实践创新
5. 总结:金融大模型迭代路径
分享嘉宾|杨青 度小满 技术委员会执行主席、数据智能应用部总经理
编辑整理|王振甲
内容校对|李瑶
出品社区|DataFun
01
从通用大模型到金融大模型
1. 大模型涌现超预期能力,有望为金融行业创造价值增量
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金融行业具有三大特性:
数据驱动:金融是一个关于数据的生意,所有的决定都需要通过分析数据来
做决策。
高度知识化密集产业:金融是一个高度知识化密集的行业,有非常多的专业
领域知识,不在这一行业中的人是很难知道的。另外,金融内部也有理财、
保险、信贷等不同的细分领域,知识结构复杂密集。
业务流程极其复杂:金融是需要非常多人工去协作的一个产业,业务流程极
其复杂。
这三个特性其实跟大模型本身的逻辑理解记忆等能力是非常匹配的。所以我们一
直认为金融领域是一个天然的大模型的最佳应用场景。我们也希望通过探索为金
融行业带来更多的价值增量。
2. 通用模型难胜任金融任务,大模型落地金融面临挑战
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我们为什么需要一个金融行业自己的大模型呢?因为当前通用模型的能力还存
在缺陷。主要包括以下三个方面:
金融知识挑战:金融行业有自己领域内的专业知识,比如 KS、MOB、COB
等专业术语,通用大模型可能不了解。
金融能力挑战:大模型目前还存在幻觉问题、计算准确性问题、遗忘问题等。
金融行业是数据驱动的业务,对数据准确性要求比较高,通用大模型存在的
这些问题无法满足金融行业的需求。
应用成本挑战:通用模型的成本相对较高,我们希望通过行业模型去降低应
用成本。
基于以上三个挑战,我们认为做金融领域的行业大模型是非常有必要的。
3. 面对成本挑战,专项增强的领域模型更显高性价比
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_xl_
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