文章主题：金融领域, 丸子, 阿丑, 公元2023年
ALL IN 金融领域
为金融人提供可控可信高效副驾驶
文因互联金融领域大模型
··五问五答··
金融大模型，是金融数字化转型的加速器吗？
丸子
美貌的幸运猫咪，从小在怀里长大，拥有心想事成魔法
阿丑
聪明博学的猫咪，在这个看脸的世界，活成了领域专家
1.是什么
——公元2023年——
通用大模型厮杀白热化
谁能筑起领域壁垒，谁能在江湖得到一席之地
深入理解场景，深入理解业务，深入理解人性……
一场PK赛，继续开启
敬请期待… …
2.多少钱
关于大模型的成本，具体问题具体分析
OpenAI 100亿美金砸下去，砸出了一条技术路径，以及，让大家意识到，这事儿是真的「贵」！
自建肯定是贵的
但专业领域的模型也有专业领域的优势，无需那么多的数据和训练量，且核心目的也是提升业务效果
综合权衡下来，成本能大大降低
除此之外，工程实践、运维管理等技巧，也能继续降低成本， 我们的目标是：不用千万大几百万，让金融机构也能拥有专属大模型！3.有什么用
读，NLU（大模型生成数据）强领域理解能力，服务于海量复杂文本信息处理，比如资管合同抽取中托管估值、投资监督场景抽取、公告抽取摘要生成等场景应用；
查，BA（大模型生成知识）辅助信息分析，运用专业领域知识，开展多维度业务分析与智能审核，比如规范性核查、标准表述核查、文本一致性核查、风险信息核查分析等场景应用；
写，AIGC（大模型生成洞察）提供背景知识、写作思路、内容大纲，自动生成初稿，比如评级报告撰写、研报观点生成、债券募集说明书底稿生成等场景应用。
围绕读、查、写三个核心场景，都可以用大模型来做升级迭代
4.很麻烦吗
每一个场景，都是在已经训练过的模型基础上进行微调。从数据准备来说，业务场景相关的文件足够，要花较长时间的是，梳理业务场景中的业务逻辑，这部分作为语义数据准备。比如，细分的合规场景，2000份文档的语料训练。
5.数据可控可信怎么保障
文因大模型，为金融人打造的智能副驾驶，有以下几个特点：
懂金融。全量金融语料训练，完善的预处理机制，拥有全量金融语料，能深度理解表格内容，并事先完成文档语义化，提高数据的质量和准确性，满足了金融行业数据专业性和合规性；
懂场景。适配金融场景，基于场景优化，拥有100+的能力插件，根据不同的业务需求和场景特点，灵活选择和配置相应的插件；
懂质控。拥有质控保障交付质量，自有质控核查功能，可进行交叉验证及数据溯源，防止数据被篡改或伪造，杜绝大模型的“胡说八道”，保障了业务的可用性及用户满意度；
支持私有化部署与信创。私有化部署，保障数据可控可信，可支持在各种数据集上进行训练和测试，从而保证模型的准确性和稳定性。
我们提供专业的咨询以及落地服务，陪着一起梳理和落地，如果你周六下午有空，也欢迎来参加产品成果汇报会，会上有具体的场景和效果演示。
时间：2023年7月29日 14:00-17:00
地点：上海良友大厦·陆家嘴金融科技城
金融领域, 丸子, 阿丑, 公元2023年
AI时代，拥有个人微信机器人AI助手！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
搜索微信号aigc666aigc999或上边扫码，即可拥有个人AI助手！
