基于知识助手的金融大模型应用实践

大模型发展态势与金融应用趋势

2024年发展态势：多模态大模型、视频大模型发展超预期，私有化基座模型能力提升，大模型工具链成熟，性能进化且成本降低，应用进入爆发阶段，工程化技术准成熟，在金融业务赋能速度加快。

对金融影响变革：金融数字化场景需求显著，大模型驱动AIGC带来发展红利，未来3 - 5年进入应用深化阶段，将实现高价值专业场景规模应用和标准通用场景基本覆盖，带来个性化服务、高效价值传递和合规安全决策智能。

大模型应用面临的挑战与本质特性

关键挑战：包括灵活兼容（需适配多厂家、版本、参数规模模型）、组合创新（与其他组件形成互补分工体系）、人机协作（冷启动需人机协同保障准确度并形成自迭代反馈）、成本经济（根据场景选合适模型降成本）、安全可信（避免幻觉、提升专业性与合规性）、运维自主（领域微调提升准确度，企业自主运维数据）。

本质特性：大模型是语言与世界知识的知识库，具参数化知识表示、长距离语义关联、海量知识等，拥有多种能力，是AGI里程碑但仍需发展，潜在应用场景广泛，构建企业知识中台是切入点。

基于知识引擎的金融大模型应用实践

驱动知识应用新范式：传统AI模式有局限，大模型降低非结构化数据使用门槛，释放知识赋能业务，但知识应用存在痛点，大模型可解决，如多源整合非结构化数据、创新人机交互、辅助知识共享沉淀、提升运营效率等。

总体技术框架：含三个步骤（学、教、用，涉及多模态数据处理等）、两个算法（NLP任务定位与协同增益图、分层LoRA技术提升微调效果）、一个平台（利用通用和领域大模型及相关组件）。

金融场景解决方案与应用效果

场景解决方案：包括投顾助手（提供更专业投顾建议，基于大模型处理多模态数据）、培训助手（大模型推动AI培训变革，如智能陪练提升培训效果）、研报助手（辅助分析市场、客户等数据，生成研报内容）、质检助手（合规质检，大模型和小模型混合训练提升效果）等，还有后期扩展的AI财富助手助力买方财富管理业务转型。

应用效果显著：如投顾助手提升决策效率和准确性，培训助手缩短培训时长、降低违规率，质检助手提高质检召回率和准确率、降低人工成本等。

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