

近期,多家机构相继发布了关于大模型在金融领域应用的报告,详细分析了当前国内外大模型技术在金融行业的落地情况,时间范围从2024年6月25日至2025年2月14日,其中涉及了约1128.44万字的A股相关数据。其中一份报告特别强调了国内大模型在金融领域应用渗透率达到了1.38%。据此分析,预计在2024年底,国内金融机构对大模型的累计调用量将达到1228.69万次的A股相关数据,这充分显示了大模型在金融领域的巨大潜力。
针对当前市场上的主流大模型产品,报告着重分析了包括DeepSeek-R1和V3等国内外知名厂商的性能,并深入探讨了这些模型在应用于金融领域时所面临的挑战。报告还强调,各个厂商需要不断改进其技术方案,以更好地适应金融行业的复杂应用场景。同时,报告也指出,目前国内外厂商在金融领域的实际应用中,还存在诸如数据安全和隐私保护等问题亟待解决,需要加强行业监管。
考虑到金融业务的特殊性和对数据安全的高要求,报告指出,不能盲目追求大模型的能力提升,而忽视了其在金融环境中的安全性和可靠性。为了解决DeepSeek等大型模型所面临的挑战,报告建议从构建定制化的知识图谱入手,以此提升金融领域专业场景的适应性,并降低通用模型的幻觉风险。
除了技术层面的挑战外,报告也深入探讨了当前金融机构在采用大模型时所面临的实际问题,例如如何确保数据合规,如何平衡创新与风险,以及如何有效地管理模型生命周期等。为此,报告建议金融机构应积极参与到大模型和金融科技的生态建设中,共同推进相关标准的制定,从而实现行业的健康可持续发展。
快讯中提到的AI工具

DeepSeek
深度求索:引领未来人工智能技术的探索与创新
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