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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
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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
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