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AI在金融科技领域的应用
1.AI能力方面的军备赛方兴未艾。（1）从投研、投顾、客服、运营、运维到低码、无码开发测试等领域，都有引入AI能力特别是语言处理能力的需求；（2）语言能力强的大语言模型，往往领域相关的知识能力是有所欠缺，需要跟行业、金融机构的自有数据、自有专业化知识服务系统进行对接；（3）金融机构的合规经营有一些重要的边界条件，包括数据上云、数据出入境、数据要素流动方面的一些明确的限制，以及网络管控、供应链安全和关键技术自主可控方面的制度性安排。在这个意义上，期待中国有同样AI能力的自主可控大语言模型的出现并与之顺畅对接。
2.AI能力非常紧密地依赖于算力水平。金融机构作为一个机构，和证券、银行、保险等作为一个金融行业，对于算力的承受力是不一样的，因此在私有部署还是行业集约化部署的选择上，算力成本也是一个重要的因素。
3.大模型本身的可拆分性、可迁移性也是一个重要的考量因素。大模型虽有天文数字量级的参数，但由于其分布式特点，并不能显性地判断出对于一个特定的垂直应用领域来说，哪些参数是可以裁剪的，哪些参数是不可以裁剪的。
总的来说，AI能力向垂直应用领域深度渗透、深度赋能的趋势是不可阻挡的。外部AI大模型的语言能力与垂直领域自身积累的领域知识能力是互补的关系，只有对接才能双赢。
1.AI能力方面的军备赛方兴未艾。（1）从投研、投顾、客服、运营、运维到低码、无码开发测试等领域，都有引入AI能力特别是语言处理能力的需求；（2）语言能力强的大语言模型，往往领域相关的知识能力是有所欠缺，需要跟行业、金融机构的自有数据、自有专业化知识服务系统进行对接；（3）金融机构的合规经营有一些重要的边界条件，包括数据上云、数据出入境、数据要素流动方面的一些明确的限制，以及网络管控、供应链安全和关键技术自主可控方面的制度性安排。在这个意义上，期待中国有同样AI能力的自主可控大语言模型的出现并与之顺畅对接。
2.AI能力非常紧密地依赖于算力水平。金融机构作为一个机构，和证券、银行、保险等作为一个金融行业，对于算力的承受力是不一样的，因此在私有部署还是行业集约化部署的选择上，算力成本也是一个重要的因素。
3.大模型本身的可拆分性、可迁移性也是一个重要的考量因素。大模型虽有天文数字量级的参数，但由于其分布式特点，并不能显性地判断出对于一个特定的垂直应用领域来说，哪些参数是可以裁剪的，哪些参数是不可以裁剪的。
总的来说，AI能力向垂直应用领域深度渗透、深度赋能的趋势是不可阻挡的。外部AI大模型的语言能力与垂直领域自身积累的领域知识能力是互补的关系，只有对接才能双赢。
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