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体育视频网站建设,wordpress获取指定目录的文章,如何做一个网页,怎样做网站的背景图片导读 又是一年收官之时。回看2025#xff0c;大模型应用有哪些重大的发展方向#xff1f;体现在大中型银行业#xff0c;有哪些特点和趋势应该引起我们的重视和思考#xff1f;本文重点包括三个部分#xff1a;银行业典型的大模型应用场景、现阶段深化大模型应用面临的问题…导读又是一年收官之时。回看2025大模型应用有哪些重大的发展方向体现在大中型银行业有哪些特点和趋势应该引起我们的重视和思考本文重点包括三个部分银行业典型的大模型应用场景、现阶段深化大模型应用面临的问题、构筑银行大模型应用能力的核心能力以冷静客观的视角进行了分析总结值得广大同行参考。前言2025年大模型应用有两个大的发展方向一是推理大模型崭露头角Reasoner通过学习和生成思维链能够提高深度思考能力模型开始理解复杂逻辑二是智能体的大面积使用大模型基于原生工具调用实现多种复杂的Agentic应用。在企业应用方面年初国内推出的Deepseek R1推理大模型引起了各个行业的密切关注大大加速了大模型技术和应用的推广。尤其是大中型银行大模型应用场景范围和数量呈现“加速跑”的态势结合智能体等新技术开展了规模化的应用场景建设。一、银行业典型的大模型应用场景银行业的应用场景主要包括五大核心领域的应用正从降本增效工具向价值创造引擎演进。**1、**财富管理与个人金融服务零售业务被认为是“最适合AI探索和应用的场景”已深入到服务的各个环节。1智能投顾与财富助理“AI财富助理”智能圈选目标客群根据多维度用户画像提供个性化产品推荐和资产配置建议。2AI客户经理对客户经理一天工作的不同活动进行解构从客户信息管理、营销准备和方案推荐、客户营销和沟通、交易执行到售后跟踪分析等全流程构建融合“人AI”协同构建数字分身扩大客户经理的客户管理范围和能力提升客户留存率及转化率。3新型智能客服从基于传统知识库问答对QA的方式向大模型生成“对话即服务”演进通过识别对话情绪提供金牌话术提供多种智能查询和业务操作辅助提高客户问题解决效率。4智能手机银行实现复杂多轮对话式的交互从“人找菜单”变为识别意图自动推荐的“功能找人”实现多智能体深度融合的全流程自动引导提高客户的业务办理效率和体验。但是使用大模型技术直接对客还有安全和监管等方面的顾虑因此还处于待监管审批上线试点的阶段。**2、**对公业务与金融市场在对公及金融市场这类专业要求高的领域大模型的价值同样显著。1智能交易助手打造债券、外汇等资产交易机器人自动拉群沟通和询价根据询价结果自动下单提升询价和交易效率。2智能投研助手用大模型解析海量研报及财报提取关键财报数据编写综合分析和投资推荐分析师再根据内容形成投资逻辑和策略。**3、**信贷审批与风险管理风控是银行业务的生命线大模型在此领域的应用正从“探索”走向“深化”。1智能信贷助手对公信贷员可借助大模型辅助整合企业相关的财务数据、行业情况、风险舆情等多种信息生成长篇复杂的信贷调查报告;授信审批员则实现公司客户信息整合、行业分析和风险分析结合多种风险规则生成授信审批报告降低信贷调查和授信审批环节的工作量和耗时。2反欺诈与反洗钱神经网络、机器学习模型的结果结合客户信息由大模型进行研判更精准地识别复杂风险自动生成可疑报告提高人工甄别效率。**4、**内部运营提效大模型正在成为银行内部的“生产力工具”。办公与知识助手通过集成多个业务领域和岗位的知识打造智能知识库快速解答业务问题提供指引和答疑。譬如在运营管理及客服条线将知识库推广给所有一线网点员工和客服人员快速精准地查找到问题相关的综合信息提高形形色色业务问题的解决率。**5、**辅助开发测试1智能编码通过大模型生成代码是银行信息科技开发部门应用较广泛的场景之一。2测试助手使用大模型读取需求内容根据变更点搜索出历史测试案例自动生成对应需求的应用测试方案和案例。二、现阶段深化大模型应用面临的问题大中型银行的大模型应用实施场景已经多达数十个甚至数百个形成火车头示范效应带动行业的智能应用发展。另一方面各银行体量大小和业务情况有差异但基本都遇到人才、算力、效果、知识、研发流程等共性问题。尤其是中小型银行投入资源相对较少要实现大模型应用的规模化在研发落地过程中需面对不少挑战。1、问题一大模型应用研发人才储备不足掌握大模型新技术的应用研发人才储备不足制约大模型从“试点”走向“全域”的核心瓶颈。核心大模型算法人员较少很多银行的缺少专门的大模型算法研究团队在基础能力和平台方面掌控力不够。既懂提示词工程和开发技术的综合型技术人才不足大模型应用研发经验较少模型工程化、产品化能力有限难以支撑行内大规模应用拓展。问题二大模型输出的准确率等指标达不到业务期望随着业务应用场景的扩展和深化对准确性、稳定性要求日益提高模型性能的不足将影响场景从局部试点到大范围推广的进度。“模型幻觉”与事实错误大模型可能生成看似合理但不符合事实或金融逻辑的内容而且往往从研发人员角度看大致正确但在经验丰富的业务人员角度来看则不正确或逻辑有偏差。尤其是投资建议、客服咨询、风险报告等场景幻觉问题可能带来不可接受的风险。领域知识不足通用大模型缺乏对金融术语、监管规则、企业内部流程和规范的深度理解。例如在信贷审批中针对不同的产品、行业需要有大量的评估经验才能较好地评估风险影响。但这些经验往往都是在人的头脑当中未落到具体的文档、知识库甚至是软件系统中。3、问题三业务数据沉淀不够影响场景落地“数据富矿”中的“信息贫瘠”银行虽拥有海量交易数据但多为结构化数值。而大模型擅长的文本、图像、音视频等高质量非结构化数据如客服录音、尽调报告、合同文本、PPT\Excel等富文本却分散或标准化不足抽取成文字知识的成本很高。交互及反馈数据缺失对于需要大量客户交互、反馈数据的场景缺乏用户交互过程、反馈数据的收集模型无法通过学习持续优化陷入“用不起来 - 没有数据 - 无法优化”的恶性循环。复杂业务的经验规则的沉淀不足开发大模型处理复杂业务时往往需要完善和丰富的业务规则、评判标准、判断参考依据这些数据大多数存在业务人员大脑中需要大量业务专家进行数据标注和编写成本高、周期长成为数据准备和项目启动的瓶颈。4、问题四业务需求和研发方式效率不高影响实施许多银行的科技与业务部门仍按传统方式协作业务方难以清晰定义AI需求科技方则对复杂业务逻辑理解不深快速开发。从“瀑布式”到“敏捷探索式”的转变困难传统银行IT项目需要较完整的业务需求流程周期较长且业务人员往往只提初始需求后续难以持续投入。而大模型应用需求往往在迭代中才能明晰完善需要业务与科技频繁且持续融合以周/月为单位收集效果持续迭代需要新的项目组织和流程匹配。业务侧参与深度不足大模型的成功严重依赖高质量的业务数据和知识沉淀上线后收集反馈及时迭代。项目前期需要投入较多人力和时间进行数据标注、知识和经验沉淀、收集评价、结果校验等容易导致模型优化循环停滞最终实现的效果不如预期。问题五智能算力供给不足以支撑应用快速发展算力已成为银行数字化转型的“硬约束”具体挑战包括成本高昂与资源争抢部署大模型的参数数量级不断增长从7B、32B甚至到671B的满血大模型需要大量耗费高性能GPU。譬如部署一个32B参数的模型实例需要耗费1至2卡。随着业务推广时访问并发提高算力不加以共享和精细化管理昂贵的成本将难以承受。供需错配与评估缺失银行IT采购传统上基于稳态业务预估但大模型训练与推理的算力需求是爆发式的。缺乏对算力投入产出比ROI的科学评估体系难以让银行下决心进行大金额采购导致“算力饥饿”。三、构筑银行大模型应用能力的核心能力在AI技术浪潮席卷全球的当下企业级大模型的研发与应用已逐步成为构筑核心竞争力的重要赛道。唯有从人才培养、高价值‌场景发掘创新‌、‌高质量数据与知识供给‌、‌AI平台能力‌等核心维度共同发力方能在AI时代筑起“护城河”和自身的技术优势。1、培养算法应用复合人才多种方式培养形成专业化团队1设立专职团队成立专门的AI研究团队或大模型实验室配备专职算法工程师、模型微调专家和提示词工程师。例如不少股份制银行已成立AI研发团队或研究实验室并启动AI人才招聘。2关键岗位设计在技术团队中设置“AI产品经理”、“AI解决方案架构师”等关键桥梁角色培养既有算法基础又了解业务能有效推动技术在应用场景中落地。3“集中分散”组织模式AI研发团队提供统一算法支撑有效赋能对接多个业务研发团队的模式既能集中技术力量又能快速响应业务需求。4内部培训与实战结合定期组织大模型技术培训、提示词工程工作坊、模型微调实战项目通过“学中做、做中学”快速提升现有团队能力。**2、**场景持续发掘与模式创新锚定价值激活创新势能企业大模型的应用研发需以‌场景持续发掘‌为起点以业务价值创造为目标实现技术与业务的深度耦合。1场景持续发掘双向驱动精准赋能行领导层面重视聚焦企业战略方向确保资源投入使大模型研发与企业长期目标同频。统一全行业务认知激活基层创新活力通过智能体应用提高业务效能让一线成为应用优化迭代的“源动力”。2模式创新技术与场景双向奔赴建立业务和科技双向奔赴对重点大模型项目建立“联合战队”从‌建制、配置着手进行项目开发和角色模式创新。业务人员提出初步需求投入到数据标注、经验规则准备等环节中技术则依托平台高效开发上线部署双方快速验证实现持续迭代优化构建高效研发模式。3产品创新技术价值与业务效益的双修锚定技术成熟度、市场规模、自身痛点和需求精准切入业务场景进行产品和业务设计这个要求业务方领导要对业务场景和数据有深刻间接同时业务的产品经理也要对技术可行性和产品创新有一定的掌握以提出能体验较好、解决痛点、创造效益的产品。**3、**可信高质量数据与知识供给筑牢大模型“知识底座”数据与知识是大模型的“燃料”‌可信、高质量的数据与知识供给‌是模型精准性与可靠性的核心保障。1打造企业级知识湖全链路知识沉淀与复用建立面向全行的知识体系与智能知识库推动建立各业务领域的知识目录清单逐步推进建设行业知识、企业知识、个人经验知识的沉淀积累持续提升知识广度、深度与质量让知识成为企业级资产。2AI数据管理场景数据收集面向行内丰富的结构化与非结构化数据业务数据、运营数据、后台数据等从高价值场景出发推动数据收集实现微调和强化学习所需的数据与知识的有效沉淀为大模型训练微调提供“纯净燃料”。3知识工程能力数据与知识的“炼金术”打造自动化、智能化的知识工程工具在知识加工、数据合成、自动标注等方面为数据整合、经验提炼与知识萃取提效降低业务和研发的人力消耗让零散数据转化为可复用的知识资产。4、企业级AI平台构建全栈技术支撑体系企业级AI平台是大模型研发与应用的“基础设施”需从‌算力、开发、训练‌三维度构建全栈能力。1夯实智能算力建设稳定、安全、可扩展的算力底座构建算力供给体系制定算力评估、申请、审批等方法和规范建立虚拟化、池化、高可用的智能算力池通过训推平台管理确保算力稳定、安全、可扩展提升资源利用率降低算力成本为大模型训练提供“动力引擎”。2建设智能体开发平台低门槛、高效率的开发生态面向开发者与业务人员提供简单、灵活、高效的AI智能体应用开发平台工具打通行内业务系统与多种MCP工具加速AI全面落地让技术应用“触手可及”加速实现从一线触发的微创新。3垂域模型持续调优训练高阶的“迭代优化”通过沉淀业务专家思维和经验、收集场景数据和评价反馈实现模型训练、验证的快速闭环让大模型在重点和高价值的业务场景中能够进一步实现效果提升和性能优化。四、结语企业大模型的研发与应用是技术、业务、生态的系统性工程。唯有以‌场景持续发掘与模式创新‌锚定价值方向以‌可信高质量数据与知识供给‌筑牢知识底座以‌企业级AI平台能力‌构建技术支撑体系方能在AI时代构建不可替代的核心竞争力真正构筑起属于企业的“护城河”。五、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】