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上海财经大学张立文:金融大模型需要与小模型优势互补
张立文认为,尽管金融大模型在处理广泛数据和复杂任务方面具有优势,但在特定领域的专业性和精确性上可能不如小模型。因此,他提倡在合规和细致的业务方向上,大模型可能更适合发挥作用。在实际应用中,大模型可以作为技术底座,为金融大模型产品的构建提供底层技术能力、算法和基础参数等支持。同时,要架起模型层与应用层的桥梁,解决特定领域应用能力短板问题。
张立文认为,在金融科技领域,大模型与小模型的结合应用正引领着行业的创新浪潮。生成式大模型,能够处理和分析海量数据,生成投资报告和市场预测,而小模型则专注于特定场景任务,确保大模型输出内容的准确性和逻辑性。这种结合不仅提高了金融服务的效率,还增强了风险管理和欺诈检测的能力。再加上AI Agent系统的引入,实现了决策的智能化,提升了交易自动化的速度和效率。这些技术的融合应用,正在重塑金融业务的各个方面,从营销到投资管理,再到后台管理,都在经历着由AI驱动的变革。
因此,张立文表示,通过结合大模型的泛化能力和小模型的专业性,金融机构能够提供更精准、更个性化的服务,但同时也需要在创新和监管之间找到合适的平衡点。