前言
近年来，以大模型为代表的新一代人工智能技术与金融行业日益交汇融合，进一步拓展了金融行业数字化转型的广度和深度。面向金融行业特点构建落地路线图体系，挖掘金融要素价值、深入金融场景需求，将有效促进行业最佳实践的推广，进一步助力金融行业高质量发展。
本报告重点围绕金融大模型应用落地的诊断、建设、应用、管理四个阶段开展研究，从发展概述、基础诊断、能力建设、场景应用、运营管理及趋势展望六个章节分别阐述。发展概述章节阐述了大模型技术能力及其在金融业务场景中的应用赋能，分析了金融大模型面临的主要挑战，积极探索最佳落地方案。基础诊断章节剖析了金融机构在数据、人才、资源方面的储备情况，深度挖掘各类能力需求，设计科学合理的建设目标。能力建设章节论述了金融大模型在基础设施、算法模型、应用服务等方面的建设方案，夯实金融科技的坚实底座。场景应用章节分析了技术赋能金融、行业科技监管以及应用效能评估等多种方式，充分激发金融服务的价值。运营管理章节阐述了金融数智化运营管理模式、风险防范机制以及监管治理体系的优化与完善措施，推动金融行业的长足发展。趋势展望章节聚焦数据、技术、应用三个维度对金融大模型进行展望，推动金融数据、金融科技以及金融体系的高质量、可持续发展。
未来，随着金融大模型基础底座不断夯实、技术能力革故鼎新、场景应用走深向实、合规监管趋于完善，金融科技与金融业务将持续深化融合，金融行业将向着更高效、更安全、更智能的方向迈进。当前大模型技术正处于快速发展阶段，金融大模型应用落地路线研究工作还将持续深化开展，报告中如有不足之处还请各方专家读者不吝指正。
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