中国金融大模型发展白皮书：开启智能金融新时代.pdf
## 《开启智能金融新时代——中国金融大模型发展白皮书》核心内容总结
本白皮书由国际数据公司（IDC）与中电金信联合发布，旨在探讨金融行业大模型的发展现状、应用场景、关键能力与未来趋势。
**一、 大模型发展概述**
* **新质生产力与AI大模型：** AI大模型已成为新质生产力的重要组成部分，能提高生产效率，优化资源配置，降低生产成本。
* **国内外AI大模型发展现状：** 美国、中国等科技公司正加大大模型技术的创新及应用，中国在生成式AI应用方面起步较晚，但在各个领域都积极布局。
* **AI大模型应用发展整体现状：** 全球诸多企业已在金融、电商、能源等行业“试水”，中国企业投资或测试POC的企业达95%。
**二、金融行业大模型概述**
* **金融行业大模型应用的特殊性：** 金融行业属于信息密集型、风险规避及强监管行业，对数据质量、推理准确性、响应速度，以及在风控、合规、安全层面的要求都更高。
* **金融行业大模型应用落地面临的挑战：** 包括应用成本、应用场景选择、应用路径选择等问题，以及数据质量、推理准确性、响应速度等方面的挑战。
**三、大模型催生效率变革：金融行业务实求效**
* **金融行业生成式AI通用类应用场景梳理：** 包括内部运营类场景（文案、代码等）、信息和业务处理类场景（智能知识抽取、政策研报等）、管理和业务决策类场景（信贷审批等），以及未来管理和业务决策类场景的应用比例会增加，而保险机构在该类场景的应用进程相对更快。
* **生成式AI在金融行业场景应用流程梳理：** 包括技术方案、项目管理、风险评估、ROI分析、工程化落地（如模型选择、技术路线、数据准备等）等。
**四、金融行业大模型的应用路径与关键能力**
* **金融机构落地大模型的应用路径：** 包括金融机构自主开发和预训练、基于通用大模型/开源模型，叠加金融服务领域数据、通过API按需接入各类大模型、与战略合作伙伴协同推进。
* **金融机构选择或部署大模型时的关键能力要素：** 包括数据价值链管理（数据采集、存储、标注、数据精益、训练数据生成、数据验证、数据保护、数据监控、数据管理、数据分析等）、模型的选择与部署、AI平台搭建、以及AI治理等要素。
**五、金融行业大模型的发展趋势**
* **大模型技术创新与发展趋势：** 多模态技术、AI智能体、通过大小模型协同应用和构建大模型生态资源共享平台。
* **行业应用场景的拓展趋势：** 大模型在金融领域中的应用将涵盖智能营销、智能风控、智能运营、智慧管理等多个方面。
**六、关于中电金信**
* 中电金信作为金融数智化转型的领导者，提供全面的技术平台、应用软件和专业技术服务。
* 在人工智能方面，中电金信重点围绕人工智能平台、金融大模型、计算机视觉、知识图谱等领域展开布局。
* 中电金信的AI服务案例包括为股份制银行构建模型运行管理平台、助力头部城商行构建AI人工智能融合中台，以及助力省级城商行金融大模型项目。
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