必看：大模型如何在金融领域落地？（建议收藏）_金融大模型落地

金融行业在应用大型计算机模型方面，比其他行业要快得多。这是因为金融行业已经积累了大量的数据，这为大型模型提供了丰富的信息来源。这些模型可以在金融领域做很多事情，帮助提高工作效率。

比如，这些大型模型可以分析投资者的情绪，预测股票价格。它们还能通过学习过去的金融数据，来预测未来的市场趋势，帮助投资者和金融机构做出更好的决策。此外，这些模型还能帮助处理复杂的任务，比如分析交易信息，识别风险并提出防范策略。

但由于金融行业的专业性、严谨性、合规性等特点，当我们想把人工智能大模型技术在金融世界里落地运行时，却需要有五大难题需要克服。

一、大模型在金融领域的应用挑战

1、金融知识不够

金融世界有很多特别的规则和术语，就像一个秘密俱乐部。大模型虽然很聪明，但它不是金融专家，所以它有时候很难理解金融里那些复杂的概念。

2、理解情境有困难

金融世界里，同样的事情在不同的时间或环境下可能意味着完全不同的事情。比如，一份财务报告可能对一家公司来说是个坏消息，但对某些投资者来说却可能是个好消息。大模型需要学会在不同情境下正确理解这些信息。

3、执行复杂任务有难度

金融交易中有很多复杂的命令，比如设置一个只有在股价达到特定水平时才买入的订单。这些命令需要非常精确，如果大模型不能正确执行，那它在金融世界里就帮不上忙。

4、不能满足个性化需求

不同的金融机构和场景有不同的需求。比如，有的需要关注最新的市场动态，有的需要安抚投资者。大模型需要能够根据不同的需求进行调整，才能更好地适应金融世界。

5、遵守规则很重要

金融世界有很多严格的规则，比如防止洗钱、保护客户隐私等。大模型在设计时可能没有考虑到这些规则，所以在实际应用中需要确保它能够遵守这些规则，以保证金融操作的合法性。

二、大模型在金融领域的落地应用

这就像做一道菜，需要两个主要的步骤：

1、定制模型

首先，金融机构需要把一个普通的大型模型，通过训练和调整，**变成一个专门为金融行业设计的模型。**这就像是用一个通用的食谱，根据我们特定的口味进行调整。

2、构建应用系统

然后，金融机构需要围绕这个定制的模型，搭建一个完整的应用系统。 这个系统会包括金融专业知识库（就像一个装满金融知识的大书柜）、金融专业工具库（像是一套金融分析工具箱）、智能体（可以理解为金融助手机器人）和安全合规组件（确保一切操作都安全合法的保护措施）。这样，金融机构就能在各种金融场景下使用这个系统，比如贷款审批、风险评估、投资分析等等。

三、金融领域的大模型开发技术框架

一个完整的大模型构建和应用流程如下图所示：

大模型开发技术框架

                                                          ——《大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书》
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1、数据收集和处理

需要搜集金融领域的大量数据集，包括公司公告、金融新闻、投资研报以及高质量的金融指令等数据。就就像是准备食材和清洗食材的过程。在开始烹饪之前，我们需要收集所有需要的食材，并且确保它们是干净、新鲜的。

2、领域适配训练

重点关注大模型的适配性训练，以此来调整模型对金融术语、概念和上下文的理解，使其更好地适应金融行业需求，同时，还要兼顾低成本下的适配技术要求。这一步就像是教一个厨师如何根据特定的口味来调整食谱。在这个过程中，我们让计算机模型学习金融行业的语言和术语，这样它就能更好地理解金融领域的信息。

3、性能优化

在金融场景中的大模型响应速度是非常重要的，需要在成本固定的前提下，重点考虑如何提高大模型的推理效率，以此来更好的改善用户的体验。就像是调整烹饪方法，以确保食物既美味又高效地制作出来。在模型中，我们通过优化来确保它运行得既快速又准确。

4、处理幻觉问题

在金融场景中具有高准确率的要求，因此，大模型必须要解决幻觉问题，不能发生决策性风险。这相当于检查食物中是否有任何不健康的成分。在模型中，我们需要处理那些不准确或错误的信息，确保模型提供的信息是真实可靠的。

5、实现复杂推理的能力

金融场景中的复杂推理能力，通常要涉及构建推理链条、智能体等技术。这就像是让厨师能够创造出新的、复杂的菜肴。在模型中，我们让它能够进行复杂的思考和推理，解决更复杂的问题。

四、金融领域大模型的应用框架

当金融领域的行业大模型完成开发后，就要以此大模型为核心，结合金融专业知识库、工具库、智能体以及一系列的安全合规组建，共同构建出一个可以满足金融领域安全需求的应用系统。

大模型应用框架

                                                          ——《大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书》
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应用框架中各模块的主要功能如下：

1、应用请求方

好比是去餐厅点菜的顾客。 在金融领域，这可以是直接通过电脑或手机界面向大模型系统发出请求的普通用户，也可以是其他需要用到大模型服务的金融应用程序。

2、输入内容安全组件

好比是餐厅的食品安全检查员。 当顾客（应用请求方）点菜（提出服务请求）时，食品安全检查员会先检查点的菜（服务请求内容）是否安全，如果发现问题，比如有不健康的食材（安全合规风险），就会阻止这道菜上桌（拦截请求）。

3、大模型

这是整个金融应用系统的大脑。 它负责分析顾客的点菜需求，并决定是否需要查阅菜谱（金融知识库）或使用厨房工具（金融工具库）来完成这道菜。然后，它会综合所有信息，做出一道菜（生成响应内容），回馈给顾客。

4、智能体

好比是厨房里的高级厨师，能够独立处理复杂的菜品。 它能够分解任务，规划步骤，并执行制作。同时，这位厨师还能通过不断学习和经验积累，让自己的厨艺更加精湛。

5、金融知识库

这相当于一个巨大的菜谱库，提供了最新、最专业、最可信的金融食谱（专业知识），帮助大模型在金融专业性上做得更好。

6、金融工具库

这就像是一套高级的厨房工具，通过特定的接口（API）提供给厨师使用，以提高做菜的效率和质量。

7、输出内容安全组件

好比是餐厅的菜品质量检验员。 在菜品（大模型生成的内容）准备上桌前，检验员会再次检查菜品是否安全合规，如果发现问题，会进行调整（安全改写），或者干脆不让这道菜上桌（拦截）。

五、金融领域大模型发展中的人才培养

1、人才需求分析

面向金融垂直领域的大模型人才要求

（1）算法侧人才负责大模型核心研发， 主要包括对金融专业语料库等数据进行处理，其技能需求包括大模型训练调优、自然语言处理等深度学习技术。

（2）架构侧人才偏向工程， 其技能需求包括 Web 开发、分布化部署等计算机技术。

（3）应用侧人才聚焦于金融具体场景任务， 需要具备广泛的金融领域知识，深入了解金融市场运作机制、金融产品和风险 管理等业务需求，同时拥有较强抽象建模与应用能力，能够将大模型深度学习技术应用于具体实际的金融业务场景，对将大模型技术和金融领域知识复合的能力要求更高。

大模型相关专业招聘需求

2、人才教育体系的调整与创新

（1）人才培养应该强调跨学科的教学设计。 为了培养具备综合素养和跨学科思维的人才，对面向金融业务的大模型人才培养应该 在传统金融教育的基础上强化与机器学习、计算机科学、数据科学、经济学、心理 学、管理学、人机交互等相关学科进行紧密合作，在教学设计上强调多学科交叉和 融合。

（2）人才培养应该鼓励教学内容创新，培养具有深厚专业知识和交叉能力的复合型人才。 高校应积极迭代授课内容，推动跨学科合作，为培养出面向金融行业的大 模型人才打好坚实的知识基础，学科课程体系设置满足专业化和多元化，在开设金 融学、深度学习、数据处理等跨学科课程的同时，开设综合应用类课程，有效将交 叉知识进行跨学科整合。

（3）人才教育应该鼓励教学模式创新，培养具有实践动手能力、科研创新能力、 能够快速适应变化环境的人才。 大模型的落地是个工程问题，在技 术飞速迭代的背景下，对人才工程实践能力和创新意识提出较高要求。在教学中， 引入更多业界真实案例，更多通过团队项目、竞赛等形式，鼓励学生解决实际问 题，增强实践能力。支持开放性、探索性研究，加强创新思维教育，培养面对复杂 金融问题时，运用跨领域的知识和技能提出新颖解决方案的能力。

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