金融行业的AI驱动新阶段：大模型技术的影响力【大模型行业应用落地系列】

主要观点总结

本文介绍了大模型技术在金融行业的应用实践，包括大小银行对大模型技术的布局、大模型基础设施与数据生态建设的重要性，以及大模型技术在金融行业的具体应用场景和未来发展趋势。文章还涵盖了高性能计算、数据存储和处理能力、网络传输能力等技术支持的细节，以及智能客服、风险管理、市场分析、个性化服务、自动化流程、智能化投资决策等金融应用场景的实例。

关键观点总结

关键观点1: 大模型技术在金融行业的应用创新

金融机构通过引入大模型技术，实现了业务价值的提升和未来发展的探索。大模型技术被应用于多个场景，如智能研发体系、金融市场投研助手等，体现了其在金融行业中的领先地位。

关键观点2: 金融机构对大模型技术的不同投入

大型金融机构如工商银行凭借其数据资源和资金实力，能够自建金融行业大模型，并通过微调技术快速赋能业务。中小银行则更倾向于引入公有云API或私有化部署的场景化专属产品，以实现技术的快速应用和业务的创新发展。

关键观点3: 大模型技术的基础设施与数据生态建设

为了支持大模型的推广，构建高性能计算、数据存储和处理能力、网络传输能力等基础设施变得至关重要。这些基础设施的建设为大模型技术在金融行业中的应用提供了强有力的支撑。

关键观点4: 大模型技术在金融行业的具体应用场景

大模型技术被广泛应用于智能客服、风险管理、市场分析、个性化服务、自动化流程、智能化投资决策等金融场景，为金融机构带来了显著的效率提升和业务创新。

关键观点5: 大模型发展的未来趋势

随着大模型技术在金融行业的深入应用，金融行业有望迈入由AI驱动的新阶段。同时，AI Agent等技术的应用将推动金融服务向垂类应用场景深入发展，金融AI安全建设也逐渐提上日程。

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