浙江大学-人工智能行业智能金融：AI+驱动的金融变革.pdf
这份文档是关于智能金融的演讲PPT，主要内容涵盖了新一代人工智能技术在金融领域的应用与发展，并探讨了其面临的挑战。
首先，PPT介绍了新一代人工智能的核心概念与发展，包括自然语言处理模型（从统计语言模型到大语言模型）、Google Transformer 架构以及GShard等巨型 Transformer 网络。并展示了人工智能领域的发展现状，包括从2017年到2025年期间，语言模型架构、Scaling-Law 及训练优化、以及推理能力的探索。
接下来，PPT重点阐述了人工智能的三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能，并分析了认知智能的优势和挑战。通过对比，展示了不同模型在数学、编程、英语等方面的表现。
然后，PPT深入探讨了新一代人工智能在金融领域的应用，包括金融领域知识增强的大模型和金融任务增强的大模型，以及可信金融大模型的研究框架，并分析了中国金融大模型市场的发展趋势和部署情况。
PPT还详细介绍了几个金融智能应用案例，包括：
1. **可信数据空间赋能可信行业大模型**：探讨了可信数据空间的概念，以及如何通过“三大核心能力”构建可信数据环境。
2. **隐私保护大模型**：介绍了联邦大模型（FedLLM），并提出了通过LoRA压缩通信参数、自动化敏感数据检测、动态水印技术等方法来解决隐私保护问题。
3. **基于大模型的金融营销短信文案生成**：阐述了如何利用大模型优化金融营销短信，提高转化率。
4. **营销领域大模型**：介绍了“小鱼管家”金融营销应用的构建，包括建档回填助手、备忘录 ASR 识别、客户信息回填 KYC 等功能。
5. **\*\*银行新决策模型赋能信贷决策**：展示了如何利用大模型提高信贷决策效率，并构建专家智能体和自主智能体。
6. **投研问答与投资尽调助手**：介绍了利用大模型提升投研效率的方法。
7. **监管规则智能推理**：介绍了如何通过大模型构建商业银行智能监管规则库。
最后，PPT展望了未来人工智能在金融领域的发展前景，包括可信数据与可信模型的相互促进，以及以 LLM 为中心的操作系统蓝图的逐步成型。
此外，PPT还强调了人工智能面临的挑战，如：可解释性、幻觉问题、价值对齐、隐私保护、攻防对抗、合规伦理和算法共振等，并提供了相应的解决方案。
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