人工智能大模型即服务时代：重塑金融业智能化服务

1.背景介绍

随着人工智能技术的飞速发展、机器学习技术的广泛应用、大数据分析能力的提升等现象的出现，各行各业均已在不断寻找突破口，并逐步构建起了基于云端的人工智能服务平台。

传统金融业的主要经营业务仍然是以人工识别、评估、风险控制、信用管理等为主，而这些经营业务正在受到新一轮技术革命带来的机遇和挑战。例如，基于机器学习、大数据等技术实现的风险评估模型、反欺诈系统等，或许将成为重塑金融业整个经营方式的关键一环。

基于此前人工智能、大数据技术在金融业的应用得到普及和发展，如今新的技术革命似乎已经席卷金融业。因此，以人工智能大模型（AI Big Model）作为重塑金融业的新基础设施，重新构建金融业的智能化服务体系已然迫在眉睫。

正如阿里巴巴集团董事长马云所言，“我认为，有两个关键词可以说服金融业的领导层和高管们，一条是‘大模型’，另一条则是‘服务化’。” 所以，基于“大模型”和“服务化”，我们今天将从以下五个方面重点阐述如何构建“人工智能大模型即服务”时代的金融业智能化服务体系。

1. 构建统一的金融数据标准化体系

2. 提升金融服务的交付效率

3. 优化数据科学家的技能培养

4. 降低大模型的部署成本

5. 改善用户体验

2.核心概念与联系

1) 大模型

首先，我们需要知道什么是“大模型”。所谓的“大模型”就是指对某些特定的业务场景进行专门设计的预测模型，一般来说，“大模型”是利用海量的历史数据进行训练，从而建立对特定业务场景的预测能力。

“大模型”的构建，有两种方式，一种是将历史数据的特征࿰