但是，这么多年过去了，彭博的金融终端见证了一波波的挑战者们来了又去。 时不时的，一波新的金融数据创业公司冒出来，用公开或隐蔽的方式尝试抢夺彭博金融终端的业务。...在金融领域， 人们依赖数据去下很大的赌注， 所以数据的准确性和可靠性是必不可少的——这就意味着，人们对于使用新的金融交易终端产品（尤其是创业公司的产品）心存戒备。...金融数据服务的机会在哪里？...处于早起创业阶段的ThinkNum认为金融模型应当共享给所有人，希望成为金融模型圈的“GitHub”。 2、采取应用商店模式。...Quandl，一个金融数据搜索引擎，通过网路爬虫、众包和社区的贡献，已经积累了超过 8 百万条金融和宏观经济数据。
只是呢，与通常的数据服务不一样的事，传统的分析模式，可能由开发人员导出报表进行分析，又或者是由拖拉拽的方式（低代码）来让业务人员操作。现代化的分析模式，则是围绕于 DSL 来构建数据自助服务。...基于他们的一些经验，以及系统现代化的趋势，便提炼了「金融 Python 即服务」模式 —— 让业务人员能自助对金融数据分析，以及快速扩展的分析能力，即实现数据自助服务。...而为了支撑业务人员使用 Python，又对公司的人才策略提出了挑战，金融公司所需要的是金融工程人才，才能将创新发挥到极致。...金融组件集。提供交互式分析和数据可视化组件，并封装这些组件，提供快速嵌入的能力。 金融可视化算法集。封装金融领域特有的数据算法。当然了，如何让构建的算法性能更高？也是一个非常有意思的问题。...领域层：持续丰富的金融服务与中间件平台 从国内对于中台的喜爱来说，人们似乎喜欢把它称之为金融中台。但是，我更喜欢称之为领域层，毕竟面向的是金融与数据分析领域的，而且它还是一个领域驱动的事件架构。
信用算力自2016年开始实施微服务改造，通过消息队列（Message Queue），后文简称MQ，来规避微服务存在的缺陷，实现金融级数据服务。以下是一些使用场景和心得。...用户服务的开发人员压力非常大，因为需要调用非常多的服务，业务耦合严重。如果当时账户服务正在执行发版操作，那么初始化账户动作会失败。...因为金融行业对于数据一致性以及服务可用性的要求非常高，所以任何关于技术的选项都显得尤为重要。...总的来说，MQ 是一个互联网架构中常见的解耦利器，在这3年中，信用算力在微服务中一直使用 MQ 来为金融客户提供高质量的数据服务。...文章缩略图 © Photo by Frank Albrecht on Unsplash / RocketMQ x 金融 / Photo by Joshua Hoehne on Unsplash
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。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...图片 在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...04 插件接入：处理定制场景问题 图片 定制化场景主要指代业务范围之外的查询需求，需要将音乐内容数据与法律、政治、金融、监管等方面信息结合提供问答服务。
本文作者：TMT研究部-张凤 2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”...大数据服务的现在及未来：智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。HCR慧辰TMT研究部认为，大数据服务未来将有以下四种模式： 一是形成数据资源和计算资源提供平台。...PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来，使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低，更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。...另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商，企业可以将数据服务完全外包给第三方机构，第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术，提高准确率，同时产生推动行业发展的效果。...现阶段在教育、金融领域的垂直应用以及在未来智能营销、智能制造等交叉行业的应用。
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。
WCF 数据服务默认使用IIS 作为 Data Service 宿主，很显然这是个极好的选择，我们可以利用 IIS 强大的基础功能。
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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。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...图片在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式* * *在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...04 插件接入：处理定制场景问题图片定制化场景主要指代业务范围之外的查询需求，需要将音乐内容数据与法律、政治、金融、监管等方面信息结合提供问答服务。
有状态服务或者说数据服务，上线遇到问题很棘手，回滚无济于事；而且数据加载通常都很慢，部署时间长；最终导致不敢修改代码，谨小慎微；服务质量也是能忍就忍，不愿意深度优化。...在我负责顺风车LBS以来，感受愈加强烈；区别于无状态服务，数据服务的几个方面需要格外关注。（此处假设数据服务类似redis基于内存，数据量大到需要磁盘存储，关注点会有所不同。）...对应数据服务，把锁分散在各层，尽量减少锁等待。 ? 以一个多级hash+跳表结构为例，操作跳表时，锁粒度已经可以非常细。 持久化方法 内存数据和binlog哪个先写？binlog文件多久刷盘？...struct Data { Header header; int dsize; void* data; }; 最后 还有两个无状态服务也会面临的重点，功能边界划分和线下环境搭建：内部数据服务不同于开源项目...自研数据服务听起来非常高大上，高性能数据存储、分布式架构设计、解决业务痛点，对外宣传的一把好手；实际上只要根据业务场景，合理分析，完成稳定高效的数据服务非常简单。
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。
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