大模型在金融行业的落地探索（2023）（35页）.pdf

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1、-大模型在金融行业的落地探索大模型在金融行业的落地探索祝世虎CONTENTS目录目录数字化转型助力大模型数字化转型助力大模型0 05 55 5金融机构眼中的大模型技术金融机构眼中的大模型技术0 04 4大合作、大创新、大共存大合作、大创新、大共存0202大数据、大模型、大风控大数据、大模型、大风控0101关注问题：后发劣势、可解释性、社会智能等关注问题：后发劣势、可解释性、社会智能等0303数据信托助理大模型数据信托助理大模型0606大模型治理大模型治理0707CONTENTS0101大数据、大模型、大风控大数据、大模型、大风控 数据概念辨析数据概念辨析0101数据数据标签标签特征特征信息信息

2、数据加工数据加工用途加工用途加工人脑人脑1.概念辨析：数据、标签、特征、信息2.信息的贡献度：数据 模型3.数据与大数据的辨析：直接数据与间接数据3.1 3.1 大数据、大模型、大风控大数据、大模型、大风控0101大模型定义大模型定义 自然-机器智能将大模型定义为网络参数规模达到亿级以上的“预训练深度学习算法”大模型通过海量数据的训练学习，具备了强大的语言理解和表达、思维链推理等能力，在文本图像理解、内容生成等AI任务表现出显 著优势和巨大潜力大模型的大模型的“智能类型智能类型”大模型通过文本语言等训练的模型，是一种感知智能，不是决策智能，更不是计算智能 感知智能：基于Bayes公式 决策智能

3、：基于先验概率 计算智能：基于计算公式大模型是一种生产力的提升大模型是一种生产力的提升“电力电力智力智力”我们必须跟随时代潮流，逆潮流必然被淘汰 敌对的人：不屑坚决限制迷茫 友好的人：好奇尝试学习使用大模型与传统模型的未来趋势：由共存到超越大模型与传统模型的未来趋势：由共存到超越 先共存：受制于计算复杂度高、可解释性差等问题，大模型会与传统模型会共存；共存方式：大模型为中控，可解释性可解释性模型为外围 后超越：随着大模型复杂度降低、可解释性增强，大模型将逐步替代传统模型3.1 3.1 大数据、大模型、大风控大数据、大模型、大风控01011要点2要点3要点智能风控：能够精准计量风控风险、利润、客

4、户的最优化管理是一个体系，是为银行战略战略服务客户主标尺风险主标尺智能风控智能风控大风控大风控不是传统的不是传统的“全面风险管理全面风险管理”不仅仅是体系化：不仅仅是体系化：风险传播体系风险传播体系数据模型体系数据模型体系技术实现（下一代）：传播的刻画技术实现（下一代）：传播的刻画I传统风控传统风控传统风控认为风险就是不确定性用流程管控风险用资本抵补来管理风险模型、压力测试等均为工具“场景之外场景之外”风险风险“场景本身场景本身”风险风险“场景之内场景之内”风险风险客户本身风险客户本身风险 客户信用风险 客户欺诈风险场景级别风险场景级别风险 场景经营风险 场景欺诈风险 场景交易风险 场景客群偏

5、差风险 场景特定风险宏观级别风险宏观级别风险 场景集中度风险 场景“逆周期”风险 场景“灰犀牛”风险 场景“战略违约”风险传导机制：还款意愿小小尺尺度度风风险险大大尺尺度度风风险险系统性：系统性：大尺度和小尺度之间存在关系复杂性：复杂性：由小尺度数据特征的动态非线性和随机关联可解释性可解释性：传播因子（阻碍因子）、传播路径SCIembAI跨尺度系统智能介尺度的多模态建模方法CONTENTS0202大合作、大创新、大共存大合作、大创新、大共存大合作大合作0202金融业的金融业的AI公司公司银行与银行与AI公司合作开发公司合作开发适合自己的大模型适合自己的大模型头部头部AI公司公司基础大模型基础大

6、模型金融业金融业/银行业银行业大模型大模型任务任务大模型大模型大数据整合：银行内部大数据的整合银行外部大数据的补充大算力合作：非核心竞争力的专业能力一定要外包云上大模型实现垂直领域的精调模型迁移大模型能力结合行内大数据与知识库以银行的小规模算力打造轻量级推理模型（精调模型）大大合合作作大创新大创新0202智 能 风 控、反 欺 诈、反 洗 钱智 能 风 控、反 欺 诈、反 洗 钱智能OA智能写文稿智能运营其 他 垂 直 领 域 的 金 融 应 用其 他 垂 直 领 域 的 金 融 应 用弱化人类情感投 资 分 析 与 预 测投 资 分 析 与 预 测责任客服 VS 非责任客户保险公司的产品推荐