查行业正在延历一堆草南的度平，基业南章字化入皮管比附段。障君互职、技术增不游化和苷政， 行业也在不断地实和应用喆术；限实辑业剪的单字化与口也化在这一进程中，云计算、大上人工自等坡术 正在江政文者金，行生的运方式和：身模式，怕是内大模的出电，为生行业带来了无.可能，指动全行土 向行当化、自动化午化的方向具 大模型功能强大
大模型以其强大的内容创作和人机交互能力，支持文字、图片、视频等多模态交互。同时，大模型还具备 强大的上下文学习能力(n-Context Leaming,简称CD,能够根据上下文信息理解用户的意图和需求。 此外，大模型还具备推理能力，能够通过一系列中间推导过程的思维链(Chain-of-Thought,简称CoT) 实现数学推理、常识推理等复杂任务。零样本学习(Zero-ShotLearning)和生成式AI等技术的运用， 使得大模型能够处理未见过的数据和任务，展现出强大的适应性和可扩展性。
数智化场景应用广泛
大模型在金融行业的应用场景广泛。大模型可以自动化和优化程序，承担商业银行中的行政管理、日常 辅助决策等工作。大模型还可以在信货审批、风险评估、投资阻合管理、市场分析等关键业务活动中发 挥重要作用，提高决策的准确性和效率。此外，在客户服务、个性化产品推荐和员工招聘等活动中， 大模型也能够发挥更加具有创造性和吸引力的作用。
金融行业大模型应用趋势
金融行业大模型的应用正呈现出以下几个趋势：
先内后外、从易到难、场景迁移 金融机构首先会在内部场景中应用大模型，逐步扩展到外部场景，实现金融业务的全面智能化。
大模型与小模型协同进化
随着技术的不断发展，大模型与小模型将实现协同进化，共同推动金融行业的智能化升级。
多模态金融大模型的发展与应用
多模态金融大模型将能够更好地处理金融领域的复杂问题，为金融机构提供更加全面、高效的服务。
AlAgent*成为金融业信息基础设施
AI Agent作为一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，将成为金融业信息基础设施的重要 组成部分，推动金融行业实现智能化转型。
本文来自知之小站
PDF报告已分享至知识星球，微信扫码加入立享3万+精选资料，年更新1万+精选报告
（星球内含更多专属精选报告.其它事宜可联系zzxz_88@163.com）
