文章主题：金融大模型, 数据开放生态, 非结构化数据
原文改写：🌟金融巨变！🔥大模型引领，数据开放新纪元揭示——深度解析#金融大模型#如何重构行业生态
此篇为报告第三部分《金融大模型重塑数据开放生态》
来源 | 21世纪经济报道
作者 | 李览青 杨梦雪
编辑 | 方海平
新媒体编辑 | 实习生赵熙楠
🌟🔥2023年度热词：“大模型”引领金融革命！🔍💡随着这一概念的爆发性增长，金融界正经历一场前所未有的技术革新风暴。📊📈金融机构和科技巨头纷纷投身其中，探索其在金融领域的潜力与变革力。🔍🔍《大模型重塑金融业态报告》深度解析——三十多家行业翘楚的视角揭示未来蓝图！🌟💼通过深入调研，21世纪资管研究院揭示了大模型如何推动金融行业的重构。从机构的创新布局到领军者的战略见解，每个细节都透露出金融业的剧变。🔍💡大模型将重塑金融服务模式，提升效率与精准度，开启智能风控新时代。💰📈商业价值潜力无限，新的商业模式和竞争优势呼之欲出。🚀💼紧跟趋势，拥抱变革——让我们一起见证金融行业因“大模型”而发生的深刻蜕变！🌟🌐#大模型金融 #技术革新 #商业价值探索
🌟揭示大模型与小巧之谜🔍 – 参数洪流中的艺术与挑战💡在深度学习的世界里，大模型以其庞大的参数量，无疑展现了“暴力美学”的魅力，它们能从海量数据中汲取精华。然而，在数据为王的时代，金融行业的独特性为我们带来了一个微妙的悖论：尽管数据丰富，优质语料库却相对匮乏。
🏆 数据质量关乎数智化转型生死 📊 作为推动行业变革的关键力量，数据已跃升为全新的生产力，引领金融业步入崭新时代。💡 公开透明的数据共享与深度挖掘，正成为金融机构加速数智化转型的引擎。💰 挖掘数据资产价值，不仅提升运营效率，还能解锁创新机遇，驱动业务增长。🌍 以数据为桥，连接未来，金融机构正以前所未有的速度迈向智慧金融的新征程。🌟—原文：原文中提到的数据质量与应用效率对数智化转型的重要性，并强调了数据成为生产要素后带来的影响，以及开放共享和价值挖掘对于金融机构转型的作用。改写后的内容保持了原意，但去掉了具体作者信息、联系方式和广告元素，同时使用了SEO优化的词汇，如”生死”代替”成败”，”引擎”替换”阶段”，并增加了表情符号以增加可读性和情感表达，同时也强调了金融机构利用数据进行数智化转型的积极意义。
🌟金融机构积极推动大模型技术的应用，通过重构企业级知识体系，他们正致力于提升数据纯度与效率。🌈借助于大模型的革新力量，金融行业步入了前所未有的‘后NLP新时代’，数据价值得以深度挖掘和充分利用。🤝内部协同工作加强，信息流动更为顺畅，为业务决策提供了更精准的支持。📈在这个数字化转型的关键节点，金融机构正以创新的姿态拥抱变革，力求在数据海洋中游刃有余。
🌟在监管指引与行业协会的引领下，我们正逐步构建一个稳健且透明的公开数据环境，特别是在金融科技领域，金融数据共享生态系统正蓬勃发展。🌱合规是核心，它为数据流通提供了安全的框架，促进信息的自由流动，推动创新和效率提升。🌐
三大问题推进金融行业
进入数据治理新阶段
🌟🚀掌握未来AI趋势，Transformers引领潮流！🔍传统AI的微小参数与大数据标签已成过去式，我们正步入Transformer架构的大规模模型新时代——”涌现”力量的象征！🎯当海量高质量文本被亿级别参数赋能时，大模型的语言魔力瞬间显现，意图洞察能力与文本生成技艺达到前所未有的高度。📈无需繁复配置，只需顺应这股涌动趋势，Transformer架构将带你领略语言理解的新境界，体验生成文字的创新之旅。🚀SEO优化提示：使用长尾关键词”Transformer架构大模型涌现”、”参数级语言能力提升”和”意图理解高峰”，同时融入行业术语如”自然语言处理”、”深度学习”等，让搜索引擎更容易找到你的高质量内容。💪
🌟在金融机构的AI实践之旅中，训练数据的挑战不容忽视。一位基金科技领域的专家提到，对于代码自动生成，当前模型往往需要20-30个高质量示例才能让代码产生基本可用性，更高级的功能简直是奢望。银行科技部门的同仁也强调，对通用大模型进行微调，海量的专业文本数据是必不可少的，即使是1000亿参数级别的大模型，也需要至少20%的原始量来激活其智能潜能。以调整1000亿token的大模型为例，所需的优质文档数量高达1000万篇，每一篇都蕴含着深厚的专业知识。
🌟金融大数据集锦并非单一机构或厂商的专属任务🌟收集海量优质数据以驱动行业创新，这是一个需要多方协作、共同推进的大工程。🌍无论是金融机构还是科技巨头，都在为构建一个全面、深入的数据生态系统而努力。📊数据安全与合规性是核心议题，确保信息在合法范围内流动，同时保护用户的隐私权益。💼通过共享和整合资源，我们可以解锁金融领域的无限可能，共创未来繁荣。🌐#金融大数据 #多方合作 #数据安全
在21世纪资管研究院的调研中，“割裂”是出现最多的一个关键词。一方面，在金融机构内部，大量的非结构化数据囤积于垂直业务部门，难以打通利用；另一方面，在不同机构、厂商、平台之间，数据生态的割裂导致用于训练的语料不足，特别是在专业知识领域的生态体系尚未建立。
🌟传统的AI赋能模式，往往被业界形象地比喻为‘人力愈多，智慧愈显’，它倚赖人工标注与数据清洗的繁琐过程，通过精准的标记和框定，为机器学习铺设了坚实的基石。金融机构在这方面，凭借对结构化数据的深度解析和挖掘能力，无疑走在了非结构化数据处理的前列。🌟
🌟大数据时代的挑战与机遇：🔥大模型的超级力量在于它能轻松驾驭各类非结构化信息，如📚文本、🖼️图片和🎵音视频，这些都是金融行业海量且复杂的数据宝藏。遗憾的是，这些数据往往深藏于金融机构的业务海洋中，难以被充分利用。🔍然而，随着技术的进步，我们正逐步解锁这个隐藏的金矿。🌟通过创新的模型优化和数据解析，金融机构有望将这些无形资产转化为实实在在的业务优势。🌍
21世纪资管研究院梳理非结构化数据治理的难点发现，在金融机构的数智化转型过程中存在三个问题在大模型时代被进一步放大：
第一，未能形成业务与技术一体化协同的组织机制，业务部门未能充分认知非结构化数据的价值，而科技部门对部分业务信息难以理解或充分解读，导致数据难以归集梳理；
第二，部分机构在基础设施架构中未能形成统一的平台架构，来支持业务部门非结构化数据的留存与进一步分析；
第三，金融机构在数智化转型成效评估方面存在难点的情况下，缺乏相应的激励机制，导致业务部门配合度不高。此外，由于金融行业是高度精准的行业，而大模型的“黑盒”问题导致其可解释性较差，需要大量专家对相关知识进行对齐。
🌟金融领域迎来技术革新！借助🔥大模型力量，金融机构无需再为解析复杂非结构化数据而烦恼。🎨NLP的封装流程简化了，通过💡自监督学习和海量预训练，模型能迅速提升其语言理解和生成技巧。📈在文本分类、情感分析、智慧问答、多语翻译及创新内容生成等广泛应用中，效率显著提升，数据价值挖掘不再难！🚀拥抱科技，让金融更智能！
不过金融机构已经意识到，数据治理层面的种种痛点，并非大模型时代特有的问题，而是自机构数智化转型伊始就存在的系统性问题，相比于新兴技术带来的焦虑，更重要的是在组织、战略、架构以及成本方面的挑战。
🌟随着数据问题日益凸显，我们迎来了创新的数据治理新时代！📊金融机构正积极推动企业级知识库建设，通过梳理数据资产，为各部门解决业务难题，提升精准度。🎯同时，他们明白长期的可持续运营至关重要，因此调整组织架构，制定契合数字化转型的策略，以确保多方协作下的高效数据管理。🚀
数据开放生态亟待形成
在金融数智化转型存在的固有问题以外，出于对数据安全、用户隐私、机构竞争等各方面考虑，金融机构之间的数据流通共享，成为限制行业大模型发展的最大因素。
🌟我国数据产量全球瞩目，虽行业各异、组织分散，但整体数据犹如散珠，亟待整合。大模型的发展呼唤着数据的集中化处理，通过强大的算力和精准算法，实现快速预训练。📊据业内专家透露，金融机构无疑是数据交易的核心驱动力，他们在公共数据的应用上经验丰富，然而在确保安全的前提下，开放共享仍面临挑战。💼
🌟作为一名金融领域的专家，我深刻理解金融机构在拥抱新技术时面临的挑战。💡大型商业银行凭借其海量数据和雄厚的资金实力，往往成为探索新兴技术应用的领头羊，他们的每一次尝试都可能引领行业变革。📊然而，在信贷风控这一核心环节，数据的质量与规模直接影响着机构的盈利能力和市场地位。🏆只有优质、全面的数据才能确保精准的风险评估，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。SEO优化提示：使用金融术语如”大数据驱动风控”、”盈利能力优化”等；增加关键词”大型商业银行”、”新兴技术应用”和”信贷风控”；适当运用emoji符号以提升可读性和情感表达。
🌟政策引领，公私数据融合破局！💡金融领域数据短缺问题，通过精准的公共数据授权运营策略逐步得到缓解。📊数据不再是孤立的资产，而是金融机构资产负债表上的新力量，驱动着全面的数据治理和行业间高效流通。🌱激励机制的创新，让数据资源的价值得以显现，为数据经济的发展注入活力。🌍让我们一起期待，这个由数据驱动的新时代，将金融服务带向更广阔、更智能的未来！✨
🌟2023年度巨献！四川金融科技学会携手央行成都营业部，引领全国首份《2023公共数据金融应用白皮书》出炉！🔍聚焦公私领域交汇点，探索数据金矿的无限可能！inclusive data for finance: 专家如四川省政协常委张晓玫教授，西南财经大学金融学院博导，深度解读这一新兴力量——公共数据。它具备权威性、精准度、高价值和广泛应用性，金融界对此翘首以盼！📈开放公共数据，对大模型，尤其是金融领域的革新至关重要。它犹如催化剂，推动着大数据与AI的深度融合，为金融大模型的发展开辟新纪元。🚀同时，垂直于这一领域的专业模型，其发展前景不可估量！🌱#公共数据金融 #金融科技革命 #未来金融趋势
🌟金融行业正面临数据挑战：虽然众多公共数据资源为金融应用提供了企业层面的支持，但受限于数据安全与隐私保护，个人维度的数据鲜有开放，且我国在这一领域的发展步伐相对较慢，导致整体数据量严重不足。更糟糕的是，现有数据无法满足金融业务对数据精准度和实时性的苛刻需求。”data量与quality”对于训练大模型至关重要，这一点无需赘言。🚀
🌟张晓玫眼中的公共数据金融垂直模型发展仍处于起步阶段，首要挑战在于数据端的优化。💡如何确保在开放和利用公共资源的同时，数据安全和个人隐私得到妥善保护？🛠️建立一套高效且合规的公共数据质量管理体系，以及改进现有的数据配置机制，这些都是亟待解决的实践难题。🚀让我们期待看到这一领域的创新与突破，共同推动其迈向成熟。
🌟北京金控引领潮流！🚀金融大数据专区震撼发布——揭秘超50亿条公开数据，覆盖300万企业巨头！📊💡2023年11月的金融革命，由北京金融控股的创新授权点亮！🔍在这一专区内，海量公共数据犹如繁星闪耀，熠熠生辉，总计超过50亿条，为各行各业提供了深度洞察的宝藏。📈🌐上海数交所也不甘示弱，金融板块建设已迈入成熟阶段——银行、保险、证券等核心业务领域无缝衔接，构建起一个全面且强大的数据生态系统。🌐这两地的数据开放共享实践，不仅展示了金融业对信息透明度的追求，更是数字经济时代下数据价值释放的生动案例。💡未来，随着更多数据要素的解放，我们期待看到金融领域的更多革新与突破！🚀
🌟国有金融科技巨头引领潮流，即将开启数据新篇章！💡在监管的有力推动下，这些大型银行的科技子公司正以创新的姿态，致力于打造一个安全且透明的数据生态系统。他们不仅有能力整合银行业内部海量信息，还将扮演数据服务行业的核心角色。👀隐私计算服务商已紧密加盟，共同探索如何实现数据的高效利用，既保证可用性，又确保其隐秘性。🚀在这个可信可控的框架下，数据不再是孤立的资源，而是驱动行业发展的强大引擎。通过这些科技巨头的力量，银行业将享受到前所未有的数据价值，为未来发展注入强劲动力。🌍记得关注我们，获取更多关于金融科技如何赋能银行业的深度洞察！👇
在依法安全合规前提下，推动数据开放生态的形成，不仅为金融行业以数据驱动智能化服务提供土壤，更是推动数据要素在社会层面的优化配置。特别是在“数据要素x”行动下，发挥数据要素乘数效应实现金融行业的智能化跃升，将直接关系到金融服务实体经济的质量。
在这一命题下，金融行业呼吁进一步细分的数据收益分配机制、安全隐私保护规范，同时，有关部门需要加强基础设施建设，来保障数据资源的流通交易，从而实现整个价值链条的可信，推动形成更为开放的数据生态。
END
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