文章主题：关键词: 案例, 发展建议, 智能技术
看到一份由北京金融信息化研究所组织头部的银行、券商、科技公司编写的《大模型金融应用实践及发展建议》文档，发布于2023年11月。算是比较新鲜，近60页的篇幅：
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技术路线：金融机构在大模型技术选型时，通常采用开源大模型应用、产学研联合创新大模型研制和商用大模型采购三种模式。大型金融机构倾向于三路并行，而中小金融机构多停留在调研和测试阶段。
部署方式：金融机构根据业务需求和技术要求，选择私有化部署、行业云部署或公有云部署。私有化部署提供更好的数据安全保障，但成本较高；行业云和公有云则在成本和灵活性上有优势。
使用方式：金融机构主要采用API调用、提示工程、模型微调和二次训练等方式，以降低研发门槛，解决场景数据少、模型精度低等问题。
应用场景：大模型在金融业的应用场景包括智能客服、智能办公、智能研发、智能投研等，旨在提升金融服务效率、降低风险和成本、创新金融产品和服务。
应用趋势：金融机构将逐步从内部应用转向对外输出，优先选择风险低、适配难度小的场景进行试点，逐步迁移到更复杂的业务场景。
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加强金融应用的指导与管理：制定适用于金融领域的大模型管理体系，明确责任和义务，参与国际标准化工作，推动AI算力基础设施和行业语料库标准化建设。
有序推动金融应用场景落地：金融机构应梳理需求，探索大模型与业务融合的前提条件，优先落地业务价值高、风险可控的场景，并建立评估工作机制。
积极构建高质量金融数据集：金融机构应建立数据使用机制，提升数据集规模和质量，研究数据偏见和滥用风险管控机制，推动公共语料库建设。
产用协同共筑AI算力基础设施：产业机构应加大AI芯片研发，提升硬件安全可控水平，推动软硬件生态建设，金融机构应完善算力中心规划，合理利用算力资源。
完善算法优化与风险管控体系：提高大模型算法透明度，建立用户参与和反馈机制，推进算法、模型和工具全流程体系建设，金融机构应建立风险管控机制，保障数据安全。
案例实践：金融机构应结合自身业务特点，如邮储银行的“灵犀”智能知识问答系统、腾讯云TI-OCR单据处理、中科可控的金融大模型服务平台等，进行实践探索，以实现大模型技术的快速落地应用。
关于怎么用，两个核心问题：1、使用方式上，基本上穷举了（API调用、提示工程、模型微调和二次训练），参考意义不是很强；2、部署方式上，虽然也穷举了三类，但给出了显著的观点：金融机构当下选择私有化部署为主。
🌟当然，我们的话题将聚焦在那些令人眼前一亮的智能化应用场景上，它们不仅旨在降低成本，提升效率，更致力于带来实质性的业务增长。别忘了，智慧并非只是笑话中的调味品，而是企业转型与升级的关键引擎。让我们一起探索如何通过尖端科技驱动的创新，实现真正的价值飞跃吧！🚀
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