如今，随着大模型在金融领域应用不断加深，大模型为金融行业带来诸多价值的同时，也存在一定风险。近期，在度小满联合清华经管等共同主办《2024年金融业生成式AI应用报告》发布会上，工银科技技术总监孙科伟分享了大模型在金融科技领域的应用，指出金融领域人工智能技术体系的建设涉及六个方面。

　　2024年1月24日，清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心共同主办的《2024年金融业生成式AI应用报告》发布暨研讨会在清华大学经济管理学院顺利举行。

　　此次活动邀请到了工银科技技术总监孙科伟，清华大学经济管理学院教授、副院长李纪珍，度小满首席技术官许冬亮等行业专家出席，来自金融机构、科研院所、互联网公司的数十位观众全程参加了报告发布暨研讨会。

　　孙科伟指出，随着大模型的到来，人工智能应用可以分为三个阶段。首先是人工智能的初步投入建设阶段，主要采用采购的方式进行建设。其次是尝试布局阶段，采用自研和开发相结合的模式，多元化尝试。最后是深度成熟应用阶段，大型金融机构更倾向于自研，辅以采购。

　　在孙科伟看来，金融领域人工智能技术体系的建设涉及六个方面。首先是算力、算法和建模，算力对应技术平台，算法对应最高智慧的结晶。然后是能力构建，依托于数据积累和对应用框架的考虑。其中的能力、数据和框架都是围绕业务展开的。

　　从业务的角度来看，人工智能大模型可以分为四类：基础大模型，行业大模型，企业大模型和任务大模型。而大模型带来的另一个改变是开创了人机协同新范式。孙科伟认为，大模型引入以后，它可以去替代部分人工作，由此带来了一种角色和范式变化的挑战。

　　“（我们）需要解决技术稳定性问题、技术逻辑性问题，综合考虑大模型技术在内容生成、多模态、小样本等技术优势及生成不可控风险，坚持问题导向和需求导向。”他解释道。

　　度小满携手清华大学经济管理学院等发布《2024年金融业生成式AI应用报告》，聚焦大模型在金融领域的应用，积极应对大模型带来的变革与挑战，紧跟行业发展步伐，为行业发展提供科技支撑。未来，大模型还将在推动金融行业创新发展的过程中发挥关键作用。度小满等企业也将持续关注大模型，加快技术创新，为行业发展贡献力量。

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