大模型应用在金融业务领域的发展_大模型与业务结合

大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书

前 言

导 读

MATIN CLOUDNET

大模型技术带来了AI的新一轮技术变革和产业应用。构建大模型在金融领域完善的开发框架和应用框架，可助力现有金融业务进行数字化转型。但其应用也面临着诸多风险，需要进行进一步防控。除了针对通用的大模型幻觉风险的防护围栏，还需要针对金融领域的应用进行隐私风险防控、大模型攻击防御、可解释性增强、可溯源性增强以及有害内容防控，从而更好的助力传统金融业务。除此之外，金融领域大模型治理框架的搭建、评测集的构建和人才体系的培养则有利于促进大模型在金融领域的生态体系构建。

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大模型引领发展

通过提升金融服务的效率和质量，大模型可提升我国金融机构的核心竞争力。首先大模型的自然语言理解与内容生成能力可以与用户进行多轮问答对话，提升金融客服的服务效率。其次，通过大模型进行智能数据挖掘处理，金融机构能够更快速准确地获取市场趋势的洞察，做出更明智的决策。同时，大模型可以迅速了解各国的法律、监管规定和市场动态，为金融机构提供国际化的业务洞察和决策支持，帮助中国从业者更好地理解和适应国际市场的业务需求和规则。

我国大模型和数字金融已有较好的产业发展基础，宜抓住此轮大模型科技变革机遇，进一步提升我国数字金融国际竞争力。根据《金融科技发展规划(2022-2025年)》,目前应要抓住全球人工智能发展新机遇，深化人工智能技术在金融领域的应用。因此，我们应把握大模型技术浪潮，提升金融科技全球竞争力。

除此之外，一些传统金融机构也通过基础大模型的应用提升业务竞争力，大型国际投行Morgan Stanley已将GPT-4应用在财富管理领域打造内部智能助手从而辅助其财富管理顾问快速搜索所需资讯，高效地为客户提供服务。

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大模型的安全应用

大模型在金融领域的实践需要考虑多方因素，除了大模型技术框架对现有金融业务的效率提升以外，金融业务的专业性、严谨性及合规要求对大模型在金融领域的应用实践也提出了更加严格的风险防控措施要求。

大模型在金融相关业务应用中有几大类风险维度及相应防控措施，其中包括针对全流程的隐私风险防控以及模型攻击防控；针对数据收集处理、适配与参数微调以及推理过程的可解释性增强；针对推理过程和生成内容的可溯源性增强及针对生成内容的有害内容防控。

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大模型中的人才培养

随着数字智能技术的不断演进，新兴的大模型技术已经和金融领域的多种业务深度融合。它的深度应用使得金融机构能够更好地理解市场动态、预测风险、优化决策，并提供个性化的金融产品和服务。在不断演进的技术和业务环境下，培养兼具适应性和创新力的金融+大模型复合人才变得尤为紧迫。

人才的培养和储备离不开完善的教育体系和人才培养体系，传统金融人才和计算机人才的培养已经不能很好地满足金融垂直领域对大模型人才的需求，因此需要对传统人才教育体系进行调整与创新，以优化人才知识结构，更好地匹配新场景的需求。

同时在大模型的设计开发、垂直领域的大模型应用等环节建立“产学研用”多元主体一体化的合作模式，通过多样合作交流、构建持续性的学习机制，促进人才培养，实现互动共生、互利共赢。

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大模型隐私安全问题

数据大模型的隐私安全至关重要，泄露问题不容忽视。为防范攻击，需加强防御机制，结合分布式存储和边缘计算，确保数据在传输和处理中的安全性。麦田云网深知，数据大模型的隐私安全、泄露问题、攻击防御与分布式存储、边缘计算的关系紧密相连，因此投入大量资源自研分布式存储和边缘计算技术，以应对日益严峻的数据安全挑战。

麦田云网的分布式存储系统，采用先进的加密技术和多副本机制，确保数据在存储过程中的机密性和完整性，为数据大模型提供了坚实的后盾；麦田云网的边缘计算技术，将数据处理和分析的能力推向了网络边缘，减少了数据传输的延迟和带宽消耗。这不仅提高了数据处理效率，还降低了数据传输过程中的安全风险，为数据大模型的实时分析和应用提供了有力支持。

结合分布式存储和边缘计算，公司为数据大模型的安全保驾护航，为客户提供了更加可靠、高效的数据服务。在未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，公司将继续加强研发和创新，为数据大模型的安全和隐私保护贡献更多力量。

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