报告 | 《大模型金融应用实践及发展建议报告2023》（附下载）

导读

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。

温馨提示：文末附完整PDF下载链接

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日前，清华大学发布《中国地方数据发展报告（2023年）》暨数据发展指数（DDI）。《报告》显示，全国地方数据发展指数（DDI）均值为0.41，北京最高（0.61）。其中，贵州、四川、湖北、广西、安徽等省份处于突破型（均值为0.43）梯队。

《报告》以“可持续数据发展生态模型”为基础，遵循客观性、导向性、实效性原则，构建了中国地方数据发展指数（Data Development Index，DDI），该指数包括数据创新应用、数据要素流通、数据资源建设、数据基础设施、数据治理与安全共5项一级指标，以及16项二级指标，综合评价了全国31个省级地方数据发展情况，并按得分依次分为引领型梯队、突破型梯队、进取型梯队、追赶型梯队。

《报告》认为，我国地方数据发展生态正在形成，发展尚处于起步阶段，整体发展水平不高，呈现“东-中-西”梯度发展格局。“雁阵效应”渐成燎原之势，数据创新应用水平稳步提升，数据要素流通体系逐步完善，数据资源体系加快建立，数据基础设施建设加速推进，数据治理与安全体系初步形成。温馨提示：文末附完整PDF下载链接

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