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2023金融业大模型报告重磅发布 | 附全文下载
11月9日，在2023金融街论坛“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”分论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图 在金融领域，行业大模型为金融市场带来了前所未有的机遇，从精准营销、客户服务、代码生成等多个场景，助力金融机构在服务和管理方面实现“效率革命”。 - 司晓 腾讯研究院院长以大模型为代表的新一代人工智能技术，正在加速改变人们的生活方式，助力千行百业；在金融行业，借助领先的数字化基础，云基础架构和AI的深度结合，大模型的应用将比其他行业更加超前，更快速更深刻的重塑金融服务的体验 在明确了模型在某一行业的具体应用场景后，企业可以根据实际需求投入相应的资源，以实现最大化的投资回报。第一大问题：如何判定所建场景当使用哪类大模型？ 在将大模型应用到行业之前，需要对技术成熟度、需求频次和场景价值三个方面进行思考。通过对金融机构、大模型服务商、腾讯内部技术团队的调研，本报告形成了金融业大模型应用体。
4.9K00编辑于 2023-11-24 - 来自专栏资讯分享
共赴数智金融的新时代：《2023金融业大模型应用报告》发布
《2023金融业大模型应用报告》（以下简称《报告》），深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图，指引数智金融产业演进。 《报告》力求客观、准确地反映相关趋势，以务实求效的核心基准探明金融业大模型的应用场景。全球大模型发展趋势以大模型为核心驱动了第四波人工智能浪潮。 在大模型能力的加持下，各行各业都选择拥抱这一轮科技浪潮，将迎来范式转换与场景变革。明确大模型在金融业的场景落地边界《报告》明确了大模型在金融业场景的落地边界。 基础大模型定位通用技术基座，行业大模型定位专用行业引擎，技术基座持续为行业大模型提供生命力以满足场景特定需求。 大模型在金融业的价值与应用大模型催生“效率革命”，为金融行业提质增效。
85520编辑于 2023-11-14 - 来自专栏资讯分享
腾讯云联合信通院正式发布「金融行业大模型标准
会上，腾讯云作为推动行业大模型发展的核心单位，联合信通院正式发布国内首个金融行业大模型标准，为金融行业智能化的高质量发展提供了重要支撑，为全面促进大模型安全合规和可信发展提供了重要保障。 随着金融行业大模型进入规模化应用的全新阶段，全面评估模型的应用能效成为该领域的重要方向。 另外，在9月7日举行的2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯云与信通院还共同发布了《行业大模型标准体系及能力架构研究报告》，该报告参考了腾讯云在行业大模型产业应用领域的实践和经验，为金融机构构建行业大模型提供了标准化流程 同时，该行还构建了专属的金融客服大模型，为银行投资、财富管理、绿色金融等业务提供智能咨询、辅助分析和决策等服务。不断为千行百业输送行业大模型解决方案的同时，腾讯云一直以来都在积极参与大模型标准建设。 未来，腾讯云将继续积极推动行业大模型标准制定，加速金融行业应用落地，为金融行业的数字化转型提供有力支持。
1.1K20编辑于 2023-10-11 - 来自专栏钱塘大数据
如何构建金融行业大数据用户画像？
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。 金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型， DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户(在本行资产很少，但是在他行资产很多)，筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户， B：寻找高端资产客户 利用银联数据+移动位置数据(别墅/高档小区)+物业费代扣数据+银行自身数据+汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务 C：需找理财客户 利用自身数据 可以看出移动App已经可以满足人们大部分生活需要，提供了人们的衣食住行、教育、医疗、旅游、金融等服务。移动App包围了人们的日常生活，成为人们消费的主要场所。
2.3K40发布于 2018-03-06 - 来自专栏大数据文摘
大数据金融渐行渐进
金融，作为现代经济中枢，其实也已透出了大数据金融的曙光。 过去的2013年，中国金融界热议最多的或许是互联网金融，更有人指出2013年是中国互联网金融元年。 因此，要准确反映近年新金融趋势，“大数据金融”比“互联网金融”更为贴切。 大数据金融有以下七大特征： 网络化的呈现。在大数据金融时代，大量的金融产品和服务通过网络来展现，包括固定网络和移动网络。 传统金融想也不敢想的金融深化在大数据金融时代完全实现。 大数据金融图景 尽管大数据技术还处于早期发展阶段，但大数据金融已透出了一片曙光。我们结合多方面的文献和事实，试图勾勒出大数据金融图景。 泛金融化。金融供给也许不再是传统金融业者的专属领地，许多具备大数据技术应用能力的企业都会或多或少涉足、介入金融行业。 金融企业与非金融企业间的跨界融合成为常态。同时，金融企业在提供传统金融服务的同时，其服务范围、内容也会泛金融化，会提供综合的、社会化的服务。 多层次的行业格局。
859160发布于 2018-05-21 腾讯云教育行业大模型概要
一、 产品定位与核心亮点 腾讯云教育行业大模型是基于大语言模型技术，面向教育行业特定需求优化的专业模型。其核心技术属性为依托“知识引擎”平台对外提供服务的知识应用构建平台。 场景：通过数智人形象搭载大模型，提供有“温度”、有“速度”的专业招生咨询。 三、 应用框架和功能介绍 功能框架 教育行业大模型是腾讯云知识引擎平台的核心组成部分。 知识引擎是一个基于大语言模型的知识应用构建平台，提供知识问答、知识总结等开箱即用的应用类型及原子能力服务。教育行业大模型作为平台模型层的一个专项选择，服务于教育场景。 牵头国内首个金融行业大模型标准，并作为核心编写单位参与中国电子工业标准化技术协会和中国人工智能产业发展联盟的大模型技术标准制定。 沙利文2024年大模型评测中，腾讯混元大模型能力领先。 五、 总结 腾讯云教育行业大模型通过深度结合教育行业知识与先进的大模型技术，在口语练习、备课辅助、行政问答、科研支持等核心场景展现出显著的产品优势和技术竞争力。
17510编辑于 2026-05-312025 工业大模型应用报告
以生成式AI为主的大模型应用呈现U型分布 2.3. 大模型与小模型将长期共存并相互融合 工业大模型应用的三种构建模式 3.1. 模式一:预训练工业大模型 3.2. 模式二:微调 3.3. 三种模式综合应用推动工业大模型落地 大模型应用探索覆盖工业全链条 4.1. 大模型通过优化设计过程提高研发效率 4.2. 大模型拓展生产制造智能化应用的边界 4.3. 大模型基于助手模式提升经营管理水平 4.4. 大模型基于交互能力推动产品和服务智能化 工业大模型的挑战与展望 5.1. 工业大模型应用面临数据质量和安全、可靠性、成本三大挑战 5.2. • 定量分析： • 样本规模：统计分析 99个工业大模型应用案例；引用中国信通院 507个AI小模型应用案例 作为对比基准。 报告详细对比了预训练工业大模型、微调、检索增强生成（RAG）三种模式的数据需求、优缺点及适用场景。
17210编辑于 2026-05-31【机器学习金融模型】
高频交易策略优化：机器学习驱动的市场微观结构解析 利用LSTM网络捕捉盘口数据时序特征 构建基于TensorFlow的LSTM模型处理逐笔委托数据，输入层接收买卖一档价量变化序列，隐藏层提取微观模式特征
30110编辑于 2025-12-18- 来自专栏钱塘大数据
AI掀起金融革命，50%金融人失业，70%投行面临转型
已经失守的不仅仅是财务人员，看看金融人员的未来。 华尔街失守：摩根大通家的AI将36万小时的工作缩至秒级 银行家向码农低头。曾经汇聚全球顶尖金融人才的华尔街可能率先被人工智能攻陷。 年前瑞银集团的交易大厅： 现在的交易大厅却成了这个样子： 用更高的科技取代成本高昂效率低下的人工劳动是所有行业的一大趋势，估计在两三年后，交易大厅能空出一个足球场来~ 四、数据揭露残酷的现实 2016年全球12家最大投行的分析人员降至 5981人，低于2015年的6282人，科技公司里的金融工作者逐年增长： LinkedIn的数据显示，Google 4.75万员工里，有1200人曾经在全球排名前十的投行工作；至少750名Apple员工来自投行 ；据CEO卡兰尼克说，Uber员工中有一成到一成半来自金融服务业，曾经在高盛工作的员工占5%。 金融数据服务商Kensho创始人预计，到2026年，有33%-50%的金融业工作人员会失去工作，他们的工作将被电脑所取代。
1.9K100发布于 2018-03-06 - 来自专栏智能算法
金融行业大数据用户画像实践
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型， DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户， B：寻找高端资产客户 利用银联数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务 C：需找理财客户 可以看出移动App已经可以满足人们大部分生活需要，提供了人们的衣食住行、教育、医疗、旅游、金融等服务。移动App包围了人们的日常生活，成为人们消费的主要场所。
3K100发布于 2018-04-02 - 来自专栏灯塔大数据
金融行业大数据用户画像实践
进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。金融企业没有固定业务区域，金融服务面对所有用户是平的。 金融消费者逐渐年轻化，80、90后成为客户主力，他们的消费意识和金融意识正在增强。 金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型， DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户， B：寻找高端资产客户 利用银联数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务。 可以看出移动App已经可以满足人们大部分生活需要，提供了人们的衣食住行、教育、医疗、旅游、金融等服务。移动App包围了人们的日常生活，成为人们消费的主要场所。
2K70发布于 2018-04-10 - 来自专栏数据科学与人工智能
金融行业大数据用户画像实践
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。 进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。 金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型， DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户， B：寻找高端资产客户 利用银联数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务 C：需找理财客户 利用自身数据 可以看出移动App已经可以满足人们大部分生活需要，提供了人们的衣食住行、教育、医疗、旅游、金融等服务。移动App包围了人们的日常生活，成为人们消费的主要场所。
3.3K60发布于 2018-02-28 - 来自专栏数据的力量
金融行业大数据用户画像实践
文|鲍忠铁（微信号：daxiakanke），TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。鲍忠铁同时也是36大数据的专栏作者。 金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型， DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户， B：寻找高端资产客户 利用银联数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务 C：需找理财客户 利用自身数据 可以看出移动App已经可以满足人们大部分生活需要，提供了人们的衣食住行、教育、医疗、旅游、金融等服务。移动App包围了人们的日常生活，成为人们消费的主要场所。
2.7K60发布于 2018-06-21 - 来自专栏华章科技
金融行业大数据用户画像实践
文|鲍忠铁，TalkingData首席金融行业布道师，上海大数据产业联盟金融行业专家，金融行业大数据实践推动者。 进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破。 金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型， DMP可以帮助信用卡公司筛选出未来一个月可能进行分期付款的客户，电子产品重度购买客户，筛选出金融理财客户，筛选出高端客户（在本行资产很少，但是在他行资产很多），筛选出保障险种，寿险，教育险，车险等客户， B：寻找高端资产客户 利用银联数据＋移动位置数据（别墅／高档小区）＋物业费代扣数据＋银行自身数据＋汽车型号数据，发现在银行资产较少，在其他行资产较多的用户，为其提供高端资产管理服务 C：需找理财客户 利用自身数据 可以看出移动App已经可以满足人们大部分生活需要，提供了人们的衣食住行、教育、医疗、旅游、金融等服务。移动App包围了人们的日常生活，成为人们消费的主要场所。
3.3K30发布于 2018-08-17 《工业大模型应用报告》核心概览
以判别式AI为主的小模型应用呈现倒U型分布 2.2. 以生成式AI为主的大模型应用呈现U型分布 2.3. 大模型与小模型将长期共存并相互融合 工业大模型应用的三种构建模式 3.1. 模式一:预训练工业大模型 3.2. 模式二:微调 3.3. 模式三:检索增强生成 3.4. 三种模式综合应用推动工业大模型落地 大模型应用探索覆盖工业全链条 4.1. 大模型基于交互能力推动产品和服务智能化 工业大模型的挑战与展望 5.1. 工业大模型应用面临数据质量和安全、可靠性、成本三大挑战 5.2. 工业大模型应用将伴随技术演进持续加速和深化 方法论说明 研究方法：定性分析与定量分析相结合。定量分析基于对99个工业大模型应用案例的收集与统计分析；定性分析结合行业专家观点进行深度解读。 模式路径：工业大模型的构建存在三种主流模式：预训练工业大模型、微调与检索增强生成（RAG）。这三种模式往往综合应用，而非孤立选择，以平衡成本、精度与泛化能力。
17810编辑于 2026-05-31腾讯云教育行业大模型产品概要
一、产品定位与核心亮点 腾讯云教育行业大模型是基于大语言模型（LLM）打造的垂直领域知识应用构建平台，依托腾讯云知识引擎对外输出服务。 该产品在知识引擎的模型层作为可选模型之一，专注于解决教育行业的特定任务。 功能框架 产品基于知识引擎平台构建，架构分为三层： 模型层：混元大模型、精调知识大模型、教育行业大模型、医学/金融行业大模型等。 配置层：知识库管理、应用评测、审核发布、数据看板、运营调优。 信通院认证：入选信通院首批优秀大模型案例；牵头国内首个金融行业大模型标准；作为核心编写单位参与信通院《大规模预训练模型技术和应用评估方法》及中国电子工业标准化技术协会《人工智能大模型 第一部分 通用要求 解决方案：基于开源/混元大模型，使用TIONE大模型工具链进行精调，提供从数据接入到模型服务的全流程支持。
15910编辑于 2026-05-31- 来自专栏腾讯研究院的专栏
政策监管严控 今年互联网金融将迎行业大洗牌
多数互联网金融资深人士表示，种种举措表明，行业迎来大洗牌，政府在加强互金监管，规范和梳理互联网金融行业，既鼓励合法规范的互联网金融平台发展，也在清理不规范的互联网金融平台。 程猛说，“金融与实体经济息息相关，民间资本作为中国金融资本中的一部分，我们一直在自我稳健发展的同时，支持实体经济、小微企业的发展，这才是互联网金融的立足点。 也就是说，互联网金融的本质仍是金融，金融注重的是稳健和安全，只有做好了基础的风控安全，才可以更好地进行服务和产品的创新，而具有独特金融服务创新及风控管理能力的企业将最终获得市场投资人及用户的青睐。 这就意味着，互联网金融生态战略或成主流，数据资产成为未来互联网金融发展的核心优势。 从此前颁发的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中可以看出，监管层更愿意看到传统金融机构与互联网金融相互合作、监督，比如明确要求互联网金融平台必须实行第三方存管制度。
1.2K60发布于 2018-02-06 - 来自专栏读书会
十问农业大模型的当前和未来
例如可以一段话提出某农产品供需方面的需求，通过大模型来寻找和推荐供应商。四、农业大模型落地关键点、如何解决幻觉问题？刘桂才：农业大模型训练的数据要准确。 周取辉：惠农网不会自研底层大模型，而是选择与头部AI模型团队联合，通过私有化部署大模型的方式，结合行业场景及行业大数据, 沉淀出行业大模型。行业大模型的核心是平台积累的丰富行业数据。 如果整体做一个农业大模型来解决农业全产业链的问题，是最理想的，但是谁来做？目前大企业对农业大模型较为关注，每个单位在做自己擅长的。 九、是否需要出台支持农业大模型的政策、标准或规划？许世卫：行业内对农业大模型较为关注，但由于大模型尚在发展中，不同单位认知不一致，大家还在寻找落地案例。 刘桂才：目前尚无农业大模型方面的政策，随着农业行业大模型产品的逐步推出和使用，后续需要出台，例如隐私保护方面。标准也需要在逐步成熟后制定。
87520编辑于 2023-11-16 - 来自专栏孟永辉
互联网金融渐行渐远，金融科技是承继衣钵还是独自远行？
如今，看待金融科技与互联网金融时，人们的这一特点显露无遗。在互联网金融遭遇政策监管、模式困境的当下，全力拥抱金融科技、抛弃互联网金融成为主流。这似乎是一种政治正确。 脱胎于互联网金融，金融科技或将更具想象空间 虽然金融科技脱胎于互联网金融，但是由于新技术与金融行业结合的深度与全面让其比互联网金融更具想象空间。 再加上金融行业本身与人们生活息息相关的属性，最终决定了金融科技时代远比互联网金融时代更加波澜壮阔。 金融科技将重塑百年来传统金融体系，建构新的金融帝国。 传统金融体系将会被新的金融体系所取代，一个全新的金融帝国将会由此形成。 金融科技将使金融行业的属性蜕变，金融或将不再是那个金融。 进入到金融科技时代，金融科技化与科技生活化的双重影响将会从根本上改变金融行业本身，金融或将不再是传统意义上的那个金融。
72910发布于 2018-10-11 - 来自专栏数据猿
恒生电子探路金融大模型
近日，恒生电子和旗下子公司恒生聚源正式发布基于大语言模型技术打造的数智金融新品：金融智能助手光子和全新升级的智能投研平台WarrenQ。此外，恒生电子金融行业大模型LightGPT也首次对外亮相。 作为服务金融行业的技术公司，恒生电子正在结合自身技术能力和对金融业务的深入理解， 持续打造金融行业大模型和基于大模型的全新数智产品，为金融行业应用大模型提供新动能。 刘曙峰举例，信息化时代的招商银行以科技立行，抓住了信息化带来的力量而成长起来。 刘曙峰表示，在金融领域，由大模型供应方主导的“连横”模式会碰到的很多问题，比如数据产权的归属等。在“连横模型”很难实现深度应用时，有必要建立一个“行业大模型”承接垂直领域“合纵”需求。 发布会上，由恒生电子打造的金融行业大模型LightGPT也首次对外亮相。作为专业面向金融行业的大模型，LightGPT较通用大模型更专业、更合规、更轻量。
75730编辑于 2023-09-27
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