【ChatGPT系列话题】金融行业大语言模型应用落地_大语言在金融中的应用

易观：ChatGPT和GPT-4陆续发布，引发了我们对于大模型在各个行业可能应用方向的想象与探索，包括今天我们重点提到的金融行业。在金融行业，大模型有非常多的应用场景，包括投研、产品研发、授信审核等，例如使用Copilot，帮助程序员来写代码，或者来做代码检测与测试等，也可以使用大模型的多轮对话能力，最大限度提高客户服务的质量，从而提升用户体验等。

金融行业真正推进大模型的落地的过程中，需要考虑如下四个挑战，最后一个挑战最重要，影响也最长远。

第一个，可信度的挑战，我们在赞叹ChatGPT能力的同时，应该都有注意到，它在跟我们对话的过程中，暴露出来了一些问题，例如回答不够准确，甚至错误的情况，例如针对同一个问题，也有可能出现截然相反的回答，而金融行业是一个对于模型的可解释性和鲁棒性等，要求非常高的一个行业。大语言模型当下输出结果的可解释性目前是相对封闭、不透明的，同时，其稳定性也仍然受到数据、算法、训练等方面的干扰，出现非鲁棒性的特征。这些都是在可信度方面，金融行业落地大模型应用非常重要的挑战。

第二，业务理解的挑战，目前的大语言模型实际上是基于通用知识库进行训练的，但是进入到金融的业务场景当中，无论是信贷、财富管理