2022年5月24日，吉林省农村信用社联合社发布《2022年核心主机及配套存储等设备采购项目》竞争性谈判公告 预算金额：8688 万元 采购需求： 1、硬件设备...
在大模型时代，具有通用能力的大模型成为基础设施，将对金融行业的智能化水平和数字化程度产生深刻影响。...作为服务金融行业的技术公司，恒生电子正在结合自身技术能力和对金融业务的深入理解， 持续打造金融行业大模型和基于大模型的全新数智产品，为金融行业应用大模型提供新动能。...金融行业数智化从量变走向质变 “建设一个好的金融大模型，取决于高质量的数据、优秀的基础大模型、专业的大模型能力、充足的算力。”恒生研究院院长、恒生电子首席科学家白硕表示。...在模型层，通过将准备好的数据和语料结合在一起，做金融数据的预训练，同时也可以做监督的微调，调完之后就可以得到一个金融版的大模型。在金融领域的产品化上，还要持续训练插件。 如何构建更专业的金融大模型？...所以，恒生电子坚定地选择站在巨人的肩膀上，充分吸收现有基础大模型的高质量成果，持续去打磨行业所需要的金融大模型。 对此，白硕针对建设一个好的金融大模型，总结了四个关键因素。 第一，高质量的数据。
这里写目录标题 前言 01 大模型在金融领域的 5 个典型应用场景 02 大模型在金融领域应用所面临的风险及其防范 03 AIGC 技术的科林格里奇困境 04 金融机构使用 AIGC 技术的 4 条可能路径...01 大模型在金融领域的 5 个典型应用场景 当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。...如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。 金融风险管理。...目前，国内外金融机构已经纷纷开始探索将 GPT 等大语 言模型应用在金融领域的各个场景。...对于大多数金融机构而言，自建大模型并不现实。调用通用大模型叠加金融客服领域的数据，可以使模型更加符合金融行业的特点和要求，提高模型在金融领域的适应性和准确性。
「大模型落地赛」火热进行中。数字化水平高、在人工智能应用上走在前列的金融业，自然不遑多让。今天，我们在腾讯金融云新智能技术峰会，带来了全面的解决方案。...这套解决方案，针对金融行业的大模型全栈需求打造：- 算力层：借助云上高性能异构算力，最快4天训练万亿参数大模型；- 平台层：从数据预处理、模型训练到模型部署，一站完成训练推理加速；- 大模型层：支持调用腾讯混元大模型...、20+开源大模型及金融等行业大模型；- 应用层：智能化能力匹配金融机构业务场景，提升客户业务效率。...金融大模型要立足场景和高质量数据，追求效率和成本的最优解。...面对大模型的星辰大海，我们会和伙伴们继续携手，助力每个金融机构快速拥有智能化能力。
1 前言 本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。...3 AI在金融领域的应用概述 3.1 当前人工智能在金融领域的应用 近年来，人工智能在金融领域得到广泛应用，包括交易和投资组合管理（量化交易）、金融风险建模、金融文本挖掘和金融咨询及客户服务。...如下常见金融任务的大模型表现情况： - 情绪分析（SA） - 文本分类（TC） - 命名实体识别（NER） - 问答（QA） - 股票走势预测（SMP） - 文本摘要（Summ） 3.2 大型语言模型...FinBert-20： FinBERT：金融通信的预训练语言模型。 FinBert-21： FinBERT：用于金融文本挖掘的预训练金融语言表示模型。...4.2.2 微调金融LLM评估 微调金融LLM性能可按两类评估：金融分类任务和金融生成任务。分类任务包括情绪分析和新闻标题分类，生成任务重点则是问答、新闻摘要和命名实体识别。
现在很多人容易把区块链和比特币混为一谈，事实上，比特币只是区块链技术的一种小应用，只是借助了区块链基础技术架构开发的一种金融产品。...包括互联网金融在内的金融产业常遭遇四个方面的短板： 第一是诚信体系和信任机制问题。...传统金融交易时间不短提速，但结算时间仍比较长，尤其是跨境交易，往往不能即时到达。 第三个短板是中介服务成本高。...传统金融交易体系重要收入来源是依靠收取交易手续费或者贷款利息；在跨境交易中，更得付出汇率改变造成的成本。 第四是安全性欠佳。传统金融人为参与环节多，意味着人为错漏发生机率也更高。...区块链技术的四大优势表现在四个方面： 首先是免基础信任机制。
与当前“如日中天”的互联网金融相比，共享金融更体现了长期、深层的金融模式与功能变革。...具体而言，就互联网金融的发展来看，最后都可归结为技术与制度两大驱动力和主线。一方面，无论是IT?信息技术?还是DT?数据技术?...时光向前追溯，早期促使金融得以变革的技术与互联网无关，可能是电报、电话等，而源自草根的金融萌芽却一直带有互助共享的色彩，直到被大资本的贪婪所淹没；未来的物联网可能替代当前的互联网形态，主流的信息技术也可能发生难以想象的演变...展望未来，共享金融应该呈现如下五大发展路径。 第一，金融终端的资源与功能共享。...从国家资金流量表(金融交易)来看，在非金融企业、金融机构、政府、住户这四大部门中，其中住户部门是典型资金净流出，也是金融资源交易链条的起点。
性能评测 基础评测 金融一直是轩辕大模型重点关注的领域和主要应用目标，因此我们首先在金融场景评测了XuanYuan-6B模型。...我们使用自己构建并开源的FinanceIQ数据集，该数据集是一份专业的大模型金融能力评估数据集，涵盖了10个金融大类，36个金融小类，总计7173题。评估结果如下表所示。...除金融外，我们也注重轩辕大模型的通用能力，因此我们也在多个主流评测集上进行了模型评测，观察轩辕大模型在知识、逻辑、代码等通用能力上的表现。评测结果如下表所示。...主要特点： “以小搏大”的对话能力：在知识理解、创造、分析和对话能力上，可与千亿级别的模型相媲美 金融领域专家：在预训练和微调阶段均融入大量金融数据，大幅提升金融领域专业能力。...从评测结果来看，XuanYuan-13B具备很强的通用能力和金融能力，其性能甚至可比肩更大尺寸的模型，做到了以小搏大。
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蚂蚁金服、微众银行、京东金融等互联网金融巨头早已开始了有关金融科技的布局，他们通过将金融应用到具体行业当中来实现金融与实体经济的更好结合，再加上他们通过对大数据、智能科技、云计算等新技术进行深度布局，金融行业的金融之外的属性被发掘出来...而传统金融机构通过将新科技应用到金融行业具体流程当中来优化金融行业本身的做法，同样让互联网金融转型成为金融科技的趋势变得更加明显。...基于这样一种商业模式，互联网金融平台需要不断创新金融产品类型，不断提升金融产品收益来获取用户，继而再去为金融项目输送投资用户。...抓住这一次升级所带来的发展机会，远比互联网时代所带来的发展机会要大。从这个逻辑上来看，金融科技时代的来临将重塑整个金融行业，从而为金融行业的不同流程和环节提供新的发展机遇和挑战。...只有真正将金融环节科技化，科技元素金融化，才能真正金融行业的根本性升级。 进入到金融科技时代，行业升级成为主流。
在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...金融服务业正在利用物理网数据方面做出努力。这一波浪潮正是抓住大数据吸引力炒作/发力的好时机，同时金融服务应用的为题也很多。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
AI4Finance-Foundation/FinGPT[2] Stars: 9.7k License: MIT picture FinGPT 是一个开源的金融大型语言模型项目，其主要功能包括提供金融领域的情感分析
本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？...2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...因此，它理解当今的全球趋势并不断提高对金融市场的预测。 总而言之，实时和预测分析显着改变了不同金融领域的状况。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...金融服务业正在利用物理网数据方面做出努力。这一波浪潮正是抓住大数据吸引力炒作/发力的好时机，同时金融服务应用的为题也很多。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。
今天火线资本的合伙人张然做客《私募早餐会》，作为一家致力于人工智能技术应用金融领域的机构，火线资本带来了他们对AI金融落地的可能性解读。...从AI战胜围棋冠军为AI金融带来的曙光，到AI金融落地需要突破的三大难关，张然断定，金融领域一定是人工智能一颗最璀璨的明珠。...2 AI金融想落地 需要突破三个层次 实际上，博弈领域的终极堡垒是金融交易，但是金融交易要取得明显的进展，需要突破三个层次： ▲第一个层次是数据维度。...目前国内有3000多只股票，每只股票有短则几年、长则几十年的数据维度，这是非常大的数据范围，需要数据的清洗、处理、提炼，把相应的金融特征提取出来。...3 AI量化对高端人才需求非常大 挑选优质量化机构与量化产品的三个因素： 1、机构的人才团队。
从过去的一年看，金融大模型已涉及运营、客服、营销、风控、研究以及贷后等多个场景，但金融机构对大模型的应用仍集中在探索、研发或试用阶段。...一边是行业进展轰轰烈烈，另一边是金融业谨慎落地，大模型在金融行业到底发挥了怎样的作用？还有哪些挑战阻碍着大模型在金融行业的大规模落地？...北京商报《2023金融大模型报告》显示，金融业对大模型在金融领域中的应用都非常看好，有95.45%的机构表示看好金融大模型的应用前景，且有超过一半的机构认为金融机构“非常需要”大模型的应用。...因此，金融大模型的发展，要处理好金融业务数据如何融入到大模型中，以及如何控制幻觉问题等模型缺陷问题。...最后，成本也是金融大模型走向商业化落地的重要因素。 金融的本质是风控，大模型在优化金融业务流程和用户体验的同时，也需要降低大模型高昂的迭代和训练成本。
来源：经济日报 编辑：王玥、万政 制图：卢嘉 即便你是金融从业者，可能也很难了解金融圈食物链的全貌。...简单而言，金融圈里的食物就是利息和费用，基本的链条就是资金从“融出方”到“融入方”，其中很多食物都被参与者给吃掉了。了解金融圈的食物链，五分钟变身高大上的“圈内人”！ ? ? ? ? ? ? ? ?...大数据金融专栏简介 大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。...鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入，共同分享交流。
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...因此，它理解当今的全球趋势并不断提高对金融市场的预测。 总而言之，实时和预测分析显着改变了不同金融领域的状况。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
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