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大模型在金融领域的应用

发布日期：2024-04-11 22:36:50 浏览次数： 2251 来源：AI数智汇

大模型的兴起，打开了产业通向数据驱动、智能决策时代的大门。
过去一年，基础大模型、产业大模型和产业大模型应用如雨后春笋般涌现，面向产业的探索亟待深入。在制造、能源、医疗健康、物流、交通、金融、IT服务、文娱等行业都已经出现了产业大模型以及产业大模型应用。相比之下，中国在基础大模型的研发上与当前全球最先进水平还存在一定差距，在内容生成、办公等产业场景的应用深度上也需探索进一步突破。但是，随着基础大模型的业务格局走向稳定，越来越多的企业开始在更多具体的产业场景中寻找商业机会，从制造到医疗、从政务到金融，中国在产业大模型的应用广度、规模效应和灵活度上正在展现出一定的竞争优势。本文将从以下几个方面介绍大模型在国内金融领域的应用情况。

金融专业大模型

1.反欺诈场景应用：利用大模型技术赋能银行的对私客户反欺诈场景，提供对私客户欺诈定位、填补缺失信息、欺诈主要特征筛选、输出评估指标等功能，对于交易中的个体欺诈具有一定的识别能力。

2.银行员工辅助应用：基于大模型技术赋能银行业务，为银行提供会议纪要、电销客户意向判断、销客服辅助、客服催收辅助等功能。通过大模型技术，提高银行文档编写的效率和准确性，减轻工作人员的工作负担，提升合规文档以及会议纪要的质量；实现对客户意向的智能判断和分析，提高电销客户意向判断的准确性和效率，以及客户满意度和销售效率。总体上提高系统告警的准确性和及时性。

3.研报分析处理：利用大模型具备多语言处理的能力，可以支持对不同语言的研报进行分析和处理，为用户提供文档问答、数据问答、文档总结等服务，可以辅助进行数据质量评估和校验，提高研报解析处理的工作效率。还可以根据投资者的需求和偏好，个性化地推荐相关研报和分析结果，提供定制化的投资建议和服务。

4.数据分析应用：利用大模型分析客户的数据，提供自动化客户服务，降低金融机构的运营成本。风险管理与舆情分析，帮助金融机构了解公众对于特定金融产品或事件的情感和观点，更好地保护自身和客户的利益。

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