当前，大模型正掀起新一轮智能化发展热潮，赋能千行百业。大模型具备优秀的理解、学习、生成和推理能力，其工程化应用包含数据构建、模型算法、模型训练、模型压缩与加速、模型评测、模型运营和安全可信多个环节。金融机构和科技企业正积极探索大模型在金融业的合理应用，已试点应用于智能客服、智能办公、智能研发、智能投研等多个业务场景，进一步推动金融服务的智慧再造，加速AI技术赋能金融业务提质增效。

大模型在金融业应用还处于初期探索和应用试点阶段，仍面临金融应用规范与指南不完善、金融应用场景缺少范式、高质量金融训练数据欠缺、训练算力支撑不充分、算法可信度和安全性不足等诸多挑战。本课题系统梳理了大模型工程化应用的各个技术环节，总结金融机构在大模型技术路线、使用方式和应用场景等方面的实践经验，重点研究金融机构应用大模型时在场景、数据、算力、算法等方面面临的突出问题，并提出相关意见建议，旨在为全行业提供参考和借鉴，促进大模型在金融业快速落地应用。

来源：FITI

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