阿里云：2024百炼成金-大金融模型新篇章.pdf

百炼成金

大金融模型新篇章

NewChapterofFinancialLLM

NewFinanceNewFuture

作者

张 翅

阿里云智能集团副总裁

新金融行业总经理

简介

张翅先生曾经在蚂蚁金服智能科技团队负责蚂蚁金服

科技产品的开放合作，推动内部技术产品化和金融行

业数字化转型。从17年开始先后负责了从银行、保

险、证券到金融服务等多个重要客户的数字化项目，

深耕金融科技、云原生分布式架构、移动平台、大数

据、人工智能、区块链等数字金融技术领域。在加入

阿里云和蚂蚁金服前，张翅先生先后供职于甲骨文、

Pivotal，领导参与了多个重大项目的建设，拥有丰富

的企业架构设计、IT战略规划、产品研发及团队管理

等专业经验。

FOREWARD

前言

山不让尘，川不辞盈。2024年是互联网进入中国的第30个年头，中国金融行业也走过了金融科技和数字

化的10个年头。科技金融这篇大文章正方兴未艾，智能金融随着大模型日新月异发展突然按下了加速键。如果

将过去一年大模型的发展比作《三体》中描述的“技术爆炸”，正形象地展现出了AI领域前所未有的快速变革。

这种爆炸式增长不仅仅是技术参数的简单膨胀，更是整个技术生态、商业应用以及社会影响层面深刻变化的综合

体现。在这个发展过程中，我们看到了如浪潮般涌现的新技术核心要素与传统IT发展规律的交织：

● 摩尔定律的延伸与挑战：虽然摩尔定律近年来面临物理极限挑战，但通过创新架构（如GPU、

TPU）、分布式计算以及算法优化，让大模型的发展有机会遵循类似的加速发展轨迹，变革性实现计算效率和模

型规模的双重跃升。

● 安迪-比尔定律的演变：在大模型场景下，这一规律体现为模型规模和复杂度的增加，不断驱动着对更

强大算力和存储的需求，同时也激发了云计算的快速发展，以确保基础设施能跟上AI应用的需求步伐。

今年以来，走遍中华大地拜访过上千家金融机构，我们发现，金融行业并不缺乏大模型应用的场景，但是有

限的算力、持续迭代的大模型开源和商业化生态，加之金融行业对数据安全、风险控制、合规性以及精准决策有着

极高的要求，使得金融行业的大模型之路进入前所未有的选择陷阱。金融行业正处于数字化转型和采用云原生技术

的关键时期，这一过程中，大模型的引入无疑增加了额外的复杂性，但也带来了前所未有的机遇。 在过去的一年，

大模型加持的金融代码能力、金融多模态能力、金融信息阅读理解能力、金融信息抽取分类加工能力、金融风险管

理能力在金融行为学、金融市场与投资学、零售金融、公司金融、财富资管、大健康、大投研等等各个金融数字化

领域都有了星星之火一样的尝试。

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。

本文取名“百炼成金—大金融模型新篇章”，“百炼”代表反复锤炼、磨砺，达到精熟完美的大模型工具链，“点金”

象征着创造价值、实现质变的大模型应用集。百炼必定成金，新质生产力会催生新质劳动力，谨以此文抛砖引玉，

希望与业内的各位朋友一同探讨如何积极拥抱并运用大模型技术，以应对和驾驭不断变化的市场环境，实现科技金

融持续稳定的提质增效和创新发展，携手开启金融大模型未来新篇章。

张 翅

阿里云智能集团副总裁

新金融行业总经理

百炼成金｜大金融模型新篇章

RECOMMEND

推荐语

在数字化浪潮中，金融行业正经历着前所未有的变革。《百炼成金-大金融模型新篇章》为我们揭开了AI

大模型在金融领域应用的神秘面纱，深入探讨了AI大模型如何成为数字转型时代的重要驱动力，并详细讨论了其

在金融领域的具体应用。从智能投顾到风险管理，大模型技术正不断推动金融业务流程的智