大模型专题：2024百炼成金-大金融模型新篇章

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报告共计：52页

该报告探讨了大模型在金融领域的应用，包括发展背景、趋势、面临的挑战以及金融级AI原生的要素和蓝图等内容。

- 大模型发展背景与趋势：大模型是数字转型时代的产物，标志着人工智能技术的重大突破，其发展趋势包括与云的结合日益紧密、无处不在成为企业数字化标配、向深度化产业化垂直化方向发展、功能性能力突破性增长以及更重视隐私和数据安全。

- 金融企业拥抱大模型面临的挑战：包括“有限算力+持续进化的算力”的双重制约、开源模型与商业模型的选择困难、模型size的军备竞赛、RAG系统的修行、杀手级通用大模型与百花齐放专属大模型的选择以及大模型广泛应用与应用安全隐患的矛盾。

- 金融级AI原生的要素与蓝图：金融级AI原生涵盖从数据处理到迭代优化的全过程，其六大要素包括可靠性和稳定性、低延时与高并发、扩展性与多样性、安全性与合规性、准确性与严肃性、开放性与兼容性。构建金融级AI原生的蓝图包括智算设施、智算平台、模型服务和应用服务等四个领域。

- 金融级AI原生应用实践：应用场景包括知识密集型数字化应用、全链路数字化应用和多模态数字化应用。技术架构选型需考虑核保规则量多质差、推理逻辑复杂等挑战，可采用金融知识增强+Multi-Agents框架解决。AI原生应用实施路径包括“云上试航”“小步快跑”“平台筑基”“云端融合”四个阶段。

- 总结：大模型技术将重塑金融企业应用，金融级AI原生的发展需考虑金融行业独特性要求，定义其蓝图和要素，阐述相关场景的技术架构选择和落地路径，以推动金融企业数智化创新提速。

以下为报告节选内容

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