AI金融助手

（精选报告来源：幻影视界） 随着大模型技术的成熟，从基于数据集的开发转向基于大规模预训练模型的应用工程体系，我们可以想象未来大模型通过API化与云原生环境下的金融业务流程与技术架构的深度整合，从而解决一些从前我们不敢想象的融合问题，比如金融模型应用的成本效率与稳定性，金融知识的准确及专业性、金融合格的严谨可解释性等。不仅如此，云原生和大模型融合的新范式，非常需要新的大模型应用平台降低从特定领域到广泛场景到AI应用的门槛。 《百炼成金-大金融模型新篇章》不仅分析了AI大模型的发展趋势，还深入探讨了金融企业在采纳大模型技术时面临的挑战。作者提出了金融级AI原生的六大要素，包括可靠性、低延时、扩展性、安全性、准确性和开放性，为金融行业AI应用的安全性和有效性提供了重要参考。这些要素对于确保金融行业在利用AI大模型时能够满足行业特有的严格要求至关重要。报告通过深刻的行业洞察、丰富的案例分析以及前瞻性的技术讨论，为金融企业提供了金融大模型应用的路线图和实践指南。相信无论是金融行业的专业人士，还是对金融科技充满热情的学者和研究者，都能从这个报告中获得深刻的洞见和启发。 大模型是 DT 时代标志性产物 大模型是数字转型（DT）时代的产物，标志着人工智能技术的一次重大突破，尤其是在自 然语言处理（NLP）、图像识别、推荐系统等领域。这些大模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、 Meta的 Llama、Google的Gemini，基于Transformer架构，通过消化海量数据集进行预训练， 获得了对人类语言、图像等数据的深入理解和处理能力。在数字转型时代，大模型为企业提供了前所未有的机遇，使其能够通过高效的数据分析和 决策，实现业务流程的智能化、优化客户体验和创新产品服务。从金融行业的智能投顾和欺诈 监测，到医疗行业的智能诊断和药物发现，再到零售行业的个性化推荐，大模型的应用正深刻 改变着传统行业的运作模式和价值链。 大模型发展的趋势趋势一：“Cloud+AI” 大模型与云的结合日益紧密 在信息技术领域，无疑地，云计算和人工智能（AI）大模型的快速发展正日益成为推动现 代社会进步的两大驱动力。特别是在中国和美国，这两种技术不仅诞生并蓬勃发展，还持续引 领着全球技术革命的浪潮。随着时间的推移，大模型与云计算的结合日益紧密，这种融合在推 动着科技界走向新的里程碑。 趋势二：“AI Everywhere” 大模型无处不在，成为企业数字化标配 在当今的数字化时代，大模型技术以其强大的数据处理能力和智能化水平，正逐步成为企 业数字化转型的标配。其广泛的应用不仅仅局限于传统的计算中心，更是与小模型、新终端以 及数据中台结合，共同构筑起一个多元化部署与互联互通的新生态，极大地深化了对数据资源 的挖掘与运用能力。 趋势三：“AI Native SaaS Rise” 大模型企业级市场崛起，向深度化、产业化、垂直化方向发展 大模型技术的崛起已成为推动企业级市场向深度化、产业化、垂直化方向发展的关键动力。 企业正越来越倾向于将这一技术作为核心驱动力，深入挖掘其在特定行业中的应用价值和潜力， 进而实现智能化升级与业务创新。 趋势四：“AI API First” 大模型功能性能力突破性增长 近段时间以来，大模型正在经历功能性能力的快速增长和重大突破，其中多模态、Agent 模式以及 Assistant...

据韩联社7月4日报道，由韩金融委员会主办的“第七次政策金融支持协商会”当天在首尔举行，会上讨论了向人工智能（AI）领域提供3.5万亿韩元的新资金扶持方案，政府相关部门及政策金融机构与会。据当天的讨论成果，KDB产业银行将在其先进产业支持项目“超差距产业扶持项目”中新增AI领域，并于今年年底前提供总额达3万亿韩元的资金。扶持对象为从事AI模型、机器人、自动驾驶、云计算、AI半导体业务的企业，扶持领域包括设备投资、研究开发（R&D）、并购（M&A）及日常运营资金筹备等，这些企业将最高享受1.2个百分点的优惠利率。产业银行还将新设规模为5000亿韩元的“AI崔智秀基金”，以支持AI技术开发及生态系统培育。产业银行计划自筹1500亿韩元，吸引3500亿韩元的民间资金，投资于云计算、AI模型及AI应用领域的企业。 此外，会上对截至今年5月的政策金融供应现状进行了检讨。截至5月底，向五大重点战略领域提供的资金总额为54.5万亿韩元，年度目标执行率为53.2%。据悉，政策金融支持协商会于2022年成立，旨在通过将国家产业战略与政策金融相结合，向重要领域有倾向性的提供政策资金保障。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

　　本文转自：中国新闻网 　　 　　承东启西，连南接北，中部六省位于广袤国土之中部，犹如一道“脊梁”，在全国区域发展格局中占有重要地位。党的十八大以来，中部地区深入贯彻新发展理念，构建新发展格局，推动高质量崛起，谱写出创新驱动、区域协同的新篇章。 　　建行湖南省分行扎根三湘大地，立足实体经济根基，积极融入全省发展大局，持续加大对制造业、科技创新、乡村振兴、绿色发展等领域的支持力度，坚定不移助力湖南在新时代中部崛起中争先出彩，为在中国式现代化建设中谱写中部地区崛起新篇章注入澎湃金融动能。 　　服务“三高四新”，打造科技引擎 　　5月29日，土耳其最大行业展会——工程机械技术展览会(KOMATEK)在伊斯坦布尔展览中心正式开幕。中联重科携旗下7大类30余款产品隆重亮相，呈现一场来自中国的“智”造盛宴。 　　一台精密的工程机械设备，有成千上万个零件。中联重科上游供应商众多，且多为电子元件、五金配件、化工原料等小微制造企业。湖南省分行从实际情况出发，为其量身定制金融服务方案，上线“中联重科E信通”，该产品既能充分满足中联重科供应商多元化的支付结算需求，也为众多小微供应商提供了有力的融资支持。 　　 　　中联重科高空机械设备展示 　　湖南省分行聚焦服务实体经济和产业创新，坚持向“新”而行，向“高”攀登，积极助力湖南省“三高四新”战略实施，持续为科技引擎注入强劲金融动力。 　　助力打造国家重要先进制造业高地。湖南省分行找准信贷支持切入口、结合点，不断调整信贷结构，优化布局传统产业，重点关注优势产业，精准投向新兴产业，积极抢滩未来产业，为湖南省培育产业增长点、抢占未来新赛道、发展新质生产力提供金融支持。 　　支持打造具有核心竞争力的科技创新高地。湖南省分行针对科技型企业轻资产、重智力、强专业的天然属性，打破传统定式，对科创企业的评估重点跳出看过去、看报表、看抵质押物的“老三看”，转向看未来、看人才、看伙伴的“新三看”，建立“长远眼光和长久陪伴”的科技金融服务理念。 　　推动打造内陆地区改革开放的高地。湖南省分行不断加大外汇信贷支持力度，在湖南唯一市场采购贸易方式试点市场——湖南高桥大市场，组织工作人员主动提供金融服务，成为省内首家与市场采购贸易联网信息平台实现系统对接的金融机构。客户可登录市场采购贸易平台查询收汇信息，上传贸易背景信息，实现市场采购模式项下便捷安全的线上收汇。 　　截至5月末，湖南省分行对公贷款突破6000亿元，制造业贷款、战略新兴贷款、科技贷款三大指标均破千亿，为湖南省实体经济发展注入了澎湃动能。 　　倾力惠农富民，赋能乡村振兴 　　新时代推动中部地区崛起座谈会要求，高质量推进粮食生产功能区、重要农产品生产保护区和特色农产品优势区建设，打造一批绿色农产品生产加工供应基地，确保粮食等重要农产品稳定安全供给。湖南省分行深耕“三农”沃土，精准对接涉农主体信贷资金需求，积极推动金融服务走进田间地头，倾力惠农富民，全面赋能乡村振兴。 　　近日，湖南“三夏”(夏收、夏种、夏管)生产繁忙。走进岳阳屈子祠镇范家园村的田间，早稻陆续进入分蘖、拔节期，中稻也陆续开始移栽。范家园村合作社成立之初，流转水田近1600亩开展“小田改大田”。该项目前期需投入大量资金，在合作社为资金不足一筹莫展之际，建行湖南岳阳汨罗支行主动上门了解情况并提供金融服务，仅用5个工作日就为合作社提供贷款资金100万元，为该项目顺利进行提供了有力金融支撑。 　　 　　建行湖南岳阳汨罗支行客户经理到现场进行“小田改大田”前期调研工作 　　6月以来，湘西土家族苗族自治州保靖县多个茶业产销专业合作社一片繁忙，工人们依次分拣、称重、打包、贴单，将茶叶源源不断地发往全国各地。 　　保靖县充分利用地域和资源优势，形成以保靖黄金茶、比耳柑橘和特色烟叶为主的三大特色农业产业。因种植户缺乏有效抵押物和担保人，资金不足成为制约广大农户扩大生产规模的痛点问题。针对这一情况，湖南省分行发挥“裕农种植贷”利率低、线上支取、随借随还的产品优势，为种植户们提供了资金支持，助力保靖全县黄金茶的种植面积扩大至15.5万亩，茶农人均增收8000元以上。 　　 　　建行湖南湘西土家族苗族自治州保靖支行客户经理实地走访茶园 　　株洲炎陵县依托“古、红、绿、彩”特色资源优势和得天独厚的地理环境，大力发展特色民宿产业。建行湖南株洲炎陵支行加大对当地文旅产业支持力度，创新推出“民宿贷”，为民宿业主提供灵活、便捷的金融服务支持，助力炎陵县开创景美民富新气象。 　　截至5月末，建行湖南省分行涉农贷款余额近2千亿元，比年初新增76.18亿元，为农户提供贷款超150亿元，有力支持巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴的有效衔接。 　　助推绿色崛起，描绘新美图景 　　绿色是高质量发展的鲜明底色。新时代推动中部地区崛起座谈会要求，要协同推进生态环境保护和绿色低碳发展，加快建设美丽中部。 　　走进临武县汾市镇寺冲村，青砖黑瓦、荷田深深，一幅生态画卷在眼前徐徐展开。新村旧落之间，一排排太阳能光伏发电板引人注目。 　　寺冲村是2021年湖南省乡村振兴示范创建村、省级卫生村和市级文明村，为了发展绿色经济，该村集体准备建设分布式光伏发电项目，但设备前期安装资金不足。建行湖南郴州临武支行送来金融“及时雨”，为村集体提供了贷款资金支持，保证光伏发电项目顺利建成。截至目前，寺冲村累计发电量超40万千瓦时，累计节煤量超160吨。 　　湖南省分行持续加大对清洁能源、绿色出行、资源循环利用等领域的信贷投入，全力支持湖南省绿色经济发展。放眼三湘四水，湖南省分行支持的绿色项目随处可见。在长沙，建行湖南长沙芙蓉支行长期为以某轨道交通集团为主的企业客群提供绿色信贷支持，轨道交通的快速发展很大程度上缓解了交通出行压力，有效减少了能源消耗与空气污染。在常德，建行湖南常德分行投放近12亿元贷款资金，为湖南省“十四五”重点能源项目——鼎城区十美堂镇和蒿子港镇的风电项目建设提供金融支持。 　　在人民银行湖南省分行首次对全省银行机构开展的绿色金融综合评价中，湖南省分行获评省级银行业绿色金融评价A类机构。截至6月底，湖南省分行绿色贷款余额超1900亿元，全力助绘湖南绿色发展新美画卷。

出狱后的费可（李泽瑞）化身江大新生，巧妙渗透进金融社… 出狱后的费可（李泽瑞）化身江大新生，巧妙渗透进金融社，竟在餐桌上偶遇何珊 #校园生活远非表面那么简单#新剧热议#一段戏引来全程追剧#欲罢不能的情节牵引着心弦# #生活#

格隆汇7月9日丨大禹金融(01073.HK)公告，于2024年7月9日，公司透过买方(公司的间接全资附属公司)以折扣价约680万港元购买面值为100万美元票据。目前，买方拥有面值200万美元票据，总购买成本约1300万港元，并拟以折扣价增持至面值最多300万美元，但这将不会触发成一项重大交易。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

香港《南华早报》7月7日文章，原题：中国科技热潮推动人工智能职业异军突起，金融职业被挤出薪酬金字塔顶端位置 中国快速扩张的人工智能（AI）行业已将金融业挤到一边，成为2024 年第二季度招聘月薪排名第一的职业。中国加快实现高水平科技自立自强，加上业界迫切利用AI行业的全球高人气，正帮助该领域企业超越以往提供最高薪酬工作的银行、基金公司和券商。 在线招聘平台智联招聘的数据显示，在企业竞相开发和试用AI应用程序引发需求暴增的推动下，今年第二季度该行业平均招聘月薪同比增长5.3%，达13594元人民币。基金/证券/期货/投资行业的招聘薪酬下滑至第二位，而就在此前许多季度，这些投资行业还在中国薪酬排名榜上独占鳌头。AI和金融行业的薪酬排名变化，反映了中国国家优先要务和就业市场的转变。科技行业正迅速成为求职者的新宠。 随着世界第二大经济体寻求升级制造业，同时努力绕过西方设置的层层技术和贸易壁垒，中国将大量资源用于提升自身技术实力。这也转化为相关行业的更高薪酬。具体说，今年第二季度招聘月薪排名前20位的工作中，平均月薪超过2.2万元的AI工程师排名第一，明显高于金融行业。人工智能在催生新商业模式、赋能产业数字化、推动数字经济新业态发展方面爆发极大潜力。在此背景下企业纷纷通过高薪抢人才，带动AI行业人才需求和待遇上涨。智联招聘表示，“AI产业是战略性新兴产业，全球激烈竞争抢占技术制高点。作为高端技术行业，AI领域强调大数据、算法等核心技术，人才招聘具有高技术、高学历、高薪资等特点，算法、C语言、嵌入式软件开发、机器视觉等方面工程师和技术岗招聘薪酬水平领先。” 该平台发布的季度招聘薪酬报告展示了中国38个核心城市企业的招聘薪酬水平。这也是人工智能首次在该季度调查中被单独列为一个行业。（作者Frank Chen，丁玎译）▲返回搜狐，查看更多 责任编辑：

Chatgpt | Chat | Gpt | 小智Ai | Chat小智 | Gpt小智 | ChatGPT小智Ai | GPT小智 | GPT小智Ai | Chat小智Ai 丨 ChatGPT和智能化技术的发展，使得其在金融领域的客户服务、风险管理和投资决策等方面得到了广泛应用。本文将介绍ChatGPT和智能化技术在金融领域的应用，并探讨其带来的优势和挑战。 一、智能化客户服务 ChatGPT和智能化技术可以实现智能客服，在金融领域中可以为客户提供更加个性化、精准的服务。智能客服可以通过自然语言处理和机器学习算法，对客户提出的问题进行智能化回答和解决。这种方式不仅可以提高客户满意度，还可以减少客服人员的工作量。 二、智能化风险管理 在金融领域中，风险管理是非常重要的。ChatGPT和智能化技术可以通过数据挖掘、机器学习和大数据分析等手段，实现风险识别、风险评估和风险控制。可以通过建立模型和算法，对风险进行预测和分析，从而提高风险管理的效率和准确性。 三、智能化投资决策 在金融领域中，投资决策也是非常重要的。ChatGPT和智能化技术可以通过自然语言处理、数据挖掘和机器学习等技术，实现智能化投资决策。可以通过建立模型和算法，对市场趋势和投资标的进行预测和分析，从而提高投资决策的效率和准确性。 四、智能化技术的优势和挑战 利用ChatGPT和智能化技术可以提高金融领域的客户服务、风险管理和投资决策的效率和准确性，从而带来更多的商业价值和竞争优势。但是，智能化技术的应用也存在一些挑战和风险，比如数据安全和隐私保护等方面的问题。需要建立完善的数据保护和隐私保护机制，确保用户数据的安全和保密。 五、结论 ChatGPT和智能化技术在金融领域的客户服务、风险管理和投资决策等方面应用广泛，可以提高金融机构的运营效率和客户满意度，从而为金融机构带来更多的商业价值和竞争优势。但是，在应用ChatGPT和智能化技术时需要注意数据安全和隐私保护等问题，建立完善的数据保护机制。 总之，ChatGPT和智能化技术的不断发展，为金融领域带来了更多的机遇和挑战。只有不断地创新和应用，才能更好地适应市场变化，提高金融机构的核心竞争力，为客户提供更加优质的服务。

国金证券近日研报表示，彭博金融GPT发布，行业大模型落地加速，建议关注同花顺、恒生电子、财富趋势、顶点软件和凌志软件。Bloomberg于2023年3月30日发布金融行业大模型BloombergGPT，该模型采用与ChatGPT相同的主流架构Only-Decoder Transformer。金融行业可能成为垂直GPT率先落地的场景。多个应用场景可能受益于金融GPT的落地，包括新闻情感倾向分析及内容生成、金融领域知识问答及股票代码匹配、财务报表分析及会计审计辅助。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

智通财经APP获悉，华泰证券发布研究报告称，3月30日，Bloomberg发布专为金融领域打造的大语言模型(Large LanguageModel，LLM)BloombergGPT，实现了LLM在金融垂直场景的加速落地。从测试结果来看，BloombergGPT在保证LLM通用性能的基础上，更加聚焦金融场景,有效实现了LLM与金融垂直领域知识的深度融合。BloombergGPT的成功，佐证了“开源模型+高质量垂直数据”LLM搭建思路的有效性，金融GPT率先在证券场景落地，同时建议关注后续GPT在银行领域的业务机会。 华泰证券主要观点如下： 模型拆解：核心突破在于构建金融训练数据集 根据论文《BloombergGPT: A Large Language Model forFinance》介绍，BloombergGPT同样基于典型的Transformer架构，与OpenAIGPT模型相同，采用了仅有解码器(decoder-only)的技术路径。对比来看，BloombergGPT的模型参数为500亿，介于GPT-2(1.5亿)与GPT-3(1,750亿)之间。不同的是，Bloomberg为强化LLM对金融垂直领域的专业理解，构建了目前最大规模的金融数据集FINPILE，通过通用文本+金融知识的混合训练，让BloombergGPT在执行金融任务上的表现超过现有的通用LLM模型，在通用场景上的表现与现有通用LLM模型能力基本持平。 模型启示：“开源模型+垂直数据”大有可为 以GPT-3、GPT-4为代表的大语言模型均由大型的专业人工智能团队开发，并且模型训练需要大量算力。BloombergGPT的成功证明了“开源模型+高质量垂直数据”的方案，可以基于垂直领域数据打造同样具有竞争力的大语言模型。大量的高质量垂直领域知识有望弥补模型在规模上的不足，对比BloombergGPT与GPT-3可以看到，尽管BloombergGPT的模型参数相较于GPT-3较小，但得益于BloombergGPT的预训练数据增加了大量的高质量金融数据，并对预训练数据进行了一系列的清洗、标注，BloombergGPT在通用能力与GPT-3基本持平的情况下，实现了金融垂直能力的大幅增强。 金融GPT展望：掌握金融数据的厂商有望复制BloombergGPT路径 基于BloombergGPT的成功案例，该行认为，训练数据是大语言模型能力塑造的关键因素，同时，Bloomberg在论文中明确出于对数据泄露的担忧，BloombergGPT将采取与OpenAI相同的闭源方案，侧面佐证了原始的预训练数据是各家大模型竞争的重要因素。从国内的金融GPT的预期来看，金融IT厂商掌握着丰富的金融垂直知识与现有AI产品布局，基于高质量的金融数据与开源的大语言模型，同样有机会打造专属金融场景的大语言模型，实现大语言模型在金融场景的有效赋能，让大语言模型成为底层的AI操作系统。 风险提示：宏观经济波动影响;应用落地不及预期;本报告基于公开客观信息整理，不构成投资建议。

协会简讯HOT NEWS动态速报 ——“苏皖金融业大模型场景实战沙龙”成功举行 2024年05月13日 星期一5月10日下午，由江苏省数字金融协会、安徽省数字金融科技协会和科大讯飞联合主办的“苏皖金融业大模型场景实战沙龙”在科大讯飞总部成功举行。江苏、安徽两省金融监管单位、银行保险证券等金融机构及相关协会机构、科研院所参加活动。沙龙聚焦于如何借助大模型等技术赋能金融行业，促进金融与科技的深度融合，共同见证金融行业数智化转型的新浪潮，探索长三角一体化下金融业发展新机遇。 科大讯飞副总裁、金融科技事业部总经理沈海波在致辞中表示，大模型在金融行业的应用前景广阔，希望在长三角产业协同的框架下，携手苏皖地区的金融同业，共同探索发展机遇，为地区金融科技的转型升级和可持续发展注入新的活力。 主题分享：关注行业前沿 寻求发展机遇 协会秘书长、合肥工业大学教授曹杰深入剖析了大模型在金融行业多模态数据融合中的应用价值。曹杰通过详细的案例分析和理论阐述，展示了大模型如何有效地整合和分析金融行业中的多种数据类型，在风险控制与欺诈检测、智能投顾与量化交易、金融信息服务与数据分析场景中实现应用的过程。 南京工业大学互联网金融创新发展研究中心主任陆岷峰介绍了当前金融科技的最新发展趋势，以及如何将这些趋势转化为实际的行业优势，分享了其对于如何利用数字化技术和智能化手段来推动金融行业向强国战略目标迈进的见解。 科大讯飞金融科技市场与解决方案部总监姚佶超结合科大讯飞在金融科技领域的实践经验，深入解析了大模型技术在金融行业中的应用潜力及实施策略。姚佶超强调，金融机构部署大模型技术时，应采用以大模型为核心、小型模型辅助的策略，实现不同规模模型的高效协同，以发挥各自优势。同时，必须将安全放在首位，在确保安全可控的基础上，先关注内部流程和系统的优化；此外，构建一个知识体系全面、能够双向增强的大模型是至关重要的。通过不断从业务反馈中优化模型，完善和丰富模型的知识库，从而推动模型的持续改进和能力强化。 实战演示：产品实操展示 窥探应用前景 在实战演示环节，科大讯飞的业务专家们展现了大模型在多个金融场景下的实际应用，彰显了其在金融科技领域的深厚技术实力和创新实践。 在金融通用场景中，科大讯飞咨询经理张志豪展示了如何利用大模型进行贷款调查访谈辅助、银行流水风险预警、自动生成投资建议报告等任务。这些应用体现了大模型在处理复杂金融信息和提高业务效率方面的巨大潜力。 针对金融运营业务场景，金融运营业务部市场总监陈烨坤聚焦于文本客服、坐席助手和AI中台的核心功能做了演示。通过AI中台，金融机构能够实现对不同规模模型的统一管理，包括版本控制、模型训练与评估，以及模型部署和上线，并快速开发多场景的助手应用，从而提升金融服务的响应速度和质量。 在金融营销业务场景，大模型的应用体现在个性化营销方案生成、产品对比分析、营销报告生成等关键环节。金融营销业务部产品经理李伟峰演示了金融展业助手，通过分析客户数据和市场趋势，AI能够识别销售机会，并为营销人员提供个性化沟通策略，助力提升销售转化率和增强客户忠诚度。 办公场景中的应用展示可窥见大模型在智慧办公方面的实用价值，如会议纪要自动整理、语篇规整、会议摘要模板化及会议待办事项生成等。听见科技咨询经理赵冉介绍，这些工具能够帮助员工减轻日常行政负担，让他们将精力更多地投入到创造性工作中。 最后，星火军团软件智能业务部工程师曾晖演示了大模型在代码生成场景中的应用。大模型不仅能辅助开发者快速生成代码段，还能够检测代码中的潜在错误并提供优化建议，极大提高了开发效率，缩短产品上市时间，并有助于保证代码的编写质量。 交流互鉴：互动互学互鉴 促进行业进步 交流讨论环节，现场嘉宾积极互动，共同探讨金融数智化转型的方向和路径，为区域间的协作发展注入了新的活力，为金融行业的数智化发展提供了宝贵的智慧支持。嘉宾们一致认为，未来的金融行业将更加依赖于数据驱动的决策，智能化服务将成为常态。因此，金融机构需要构建更为高效、智能的数据处理和分析能力，以适应这一变革。同时，为了应对复杂多变的市场环境，金融行业还需要加强风险管理，提升服务水平，确保业务的可持续性和安全性。 本次活动中，与会嘉宾还参观了科大讯飞人工智能体验馆、国盾量子、蔚来汽车、安徽创新馆，充分体验感受新质生产力如何在各行各业深入落地应用。 随着人工智能和大模型技术的迅猛进步，金融行业正站在一个新的关键节点上，面临着前所未有的数智化转型的挑战。这一转型不仅仅是技术的升级迭代，更是对金融业务模式、管理体系乃至整个金融服务生态的深刻变革。展望未来，区域生态伙伴之间的紧密协作将成为金融数智化转型的关键，通过共享资源、优化服务，各方参与者充分发挥自己的优势，可快速推动金融行业的数智化进程，实现金融服务的高效、安全和普惠。 -END- 点击下方关注我们了解更多协会资讯