金融行業(yè)AIGC落地方法論的探索和研究

摘要：如何將大模型的技術(shù)能力應(yīng)用到金融等垂直領(lǐng)域，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)問題。本文從AIGC落地方法論的角度出發(fā)，通過領(lǐng)域應(yīng)用難點(diǎn)分析、場景選擇方法論研究、落地方法和策略研究三大模塊，為金融同業(yè)推動AIGC場景落地提供若干思路和參考。

關(guān)鍵詞：ChatGPT 大語言模型 AIGC 領(lǐng)域應(yīng)用 安全合規(guī)

以ChatGPT為代表的生成式自然語言大模型1快速發(fā)展，開啟了人工智能的新一輪發(fā)展浪潮。大模型將深刻影響人類社會的生產(chǎn)生活方式。金融領(lǐng)域有高度規(guī)范的數(shù)據(jù)積累、扎實(shí)領(lǐng)先的數(shù)字化基礎(chǔ)，并且擁有豐富的理解、感知、認(rèn)知、決策需求場景，行業(yè)專家普遍判斷大模型的優(yōu)勢能力在金融領(lǐng)域的應(yīng)用前景可期。然而，推進(jìn)大模型在金融領(lǐng)域的落地仍需克服一些困難。如何判斷某場景是否適合應(yīng)用大模型、如何具體應(yīng)用大模型、如何保證安全合規(guī)等問題，均有待解決。

大模型解決領(lǐng)域應(yīng)用問題的本質(zhì)及要求

大模型是指具有大量參數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型可以在訓(xùn)練過程中處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，預(yù)測能力更強(qiáng)、預(yù)測準(zhǔn)確性更高。在自然語言、音頻、視頻、圖像領(lǐng)域，均涌現(xiàn)出一些大模型。AIGC2即人工智能生成內(nèi)容，是利用人工智能多種模態(tài)的大模型，根據(jù)給定的主題、關(guān)鍵詞、格式、風(fēng)格等條件，自動生成的各種文本、圖像、音頻、視頻等內(nèi)容。

在本輪人工智能革命中，技術(shù)是原動力，應(yīng)用是牽引力，安全是信任力。如何將大模型的技術(shù)能力應(yīng)用到垂直領(lǐng)域，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)問題，也是眾多企業(yè)探索和研究的方向。……