**金融业正全面拥抱大模型：应用层面需解决三大问题**

随着科技的飞速发展，金融行业正经历着前所未有的变革。全国人大代表、东方财富董事长其实在接受采访时指出，金融业正全面拥抱大模型，这一趋势不仅改变了金融服务的传统模式，还推动了金融业务的深度创新。然而，在实际的业务落地中，金融机构在应用大模型时仍面临三大挑战，需要行业内外共同努力寻求解决方案。

其实强调，金融大模型已经超越了单一场景的应用，开始逐步深度融入金融业务的核心链条。这一转变不仅提升了金融服务的效率，还为金融机构带来了新的业务增长点。例如，通过大模型的应用，金融机构能够更准确地评估信用风险，优化投资策略，提高客户服务质量。这些变化标志着金融大模型正在从“效率工具”升级为“战略引擎”，成为金融机构未来业务增长的重要驱动力。

然而，在金融大模型的应用过程中，如何提升模型的准确性成为了一个亟待解决的问题。金融行业对模型的精确度与可解释性有着严格的要求，尤其是在涉及复杂场景和较长决策链时，多步推理的可靠性直接关系到金融机构的决策质量。因此，金融机构需要不断完善模型的“金融思维链”，使其能够深度理解金融行业的实际规范与业务要求，从而确保在解决问题时能够多层次、多角度地思考，提高模型的准确性和可靠性。

除了模型准确性外，如何实现技术投入的可持续也是金融机构面临的一大挑战。随着金融大模型应用的不断深化，大模型训练、推理阶段对于算力的需求呈指数级增长。这对金融机构的资金投入构成了较大的压力，尤其是在算力基础设施的长期运维与升级方面。为实现可持续的技术应用生态，金融机构需要综合考虑计算资源在数据处理、模型训练、稳定性提升等方面的合理配置，以有效平衡技术引入成本与价值创造。

数据隐私保护同样是金融机构在应用大模型时不可忽视的问题。金融行业涉及大量敏感的客户信息和交易数据，如何确保这些数据的安全和隐私成为了金融机构面临的一大挑战。大模型的训练和应用可能涉及对大量数据的访问和处理，增加了数据泄露的风险。因此，金融机构需要加强数据安全和隐私保护措施，采用加密技术、访问控制、数据脱敏等手段，确保数据的安全性和隐私性。同时，金融机构还需要遵守相关的数据保护法规，明确数据使用的范围和目的，保护客户的合法权益。

其实指出，金融业是对信息的准确性、真实性、权威性有着高标准、严要求的行业。而大模型在实际应用中可能存在输出结果的偏误，这影响了金融机构的决策质量。因此，如何保证大模型回答的准确可用，成为了全行业迫切需要解决的问题。为此，金融机构需要不断完善模型的算法和参数设置，提高模型的鲁棒性和泛化能力。同时，金融机构还需要加强对模型输出结果的验证和监控，确保其符合金融行业的规范和标准。

在应对数据隐私保护挑战方面，其实建议金融机构加强内部合规制度建设。金融机构需要建立健全的数据合规管理机制，明确不同类型数据的使用权限和范围。同时，金融机构还需要加强对数据使用的监控和审计，确保数据的采集、存储、使用和共享符合相关的法律法规。此外，金融机构还可以与科技公司合作，利用先进的技术手段提高数据保护和隐私管理的能力。

在提升模型准确性和技术投入可持续性方面，其实强调了技术创新和人才培养的重要性。金融机构需要加强技术研发和人才培养力度，提高金融机构的技术实力和创新能力。同时，金融机构还需要与科技公司合作，共同开发和应用大模型，降低技术成本和风险。通过技术创新和人才培养的推动，金融机构可以不断提升模型的性能和可靠性，实现技术投入的可持续。

此外，其实还谈到了金融大模型在客户服务方面的应用。通过大模型的应用，金融机构能够实现从“标准化响应”到“个性化交互”的转变。大模型能够根据客户的需求和偏好提供个性化的服务和解决方案，从而提高客户满意度和忠诚度。这一转变不仅有助于提升金融机构的市场竞争力，还为金融机构带来了新的业务增长点。

在助力风控体系建设方面，金融大模型同样发挥着重要作用。通过大模型的应用，金融机构能够将风控体系从“事后分析”转向“事前预警”与“事中监控”，构建动态风险防控体系。这一转变不仅提高了金融机构的风险管理能力，还降低了金融机构的运营成本和风险敞口。因此，金融机构需要加强对大模型在风控体系建设中的应用和研究，不断完善和优化风控模型。

然而，金融大模型的应用也面临着行业竞争加剧的挑战。随着大模型技术的不断成熟和应用场景的拓展，越来越多的金融机构开始布局和应用大模型技术。这加剧了金融行业的竞争态势，使得金融机构需要不断创新和优化大模型的应用策略以提高自身的竞争力。为此，金融机构需要加强技术创新和研发投入力度，不断提高大模型的性能和应用效果。同时，金融机构还需要建立差异化的竞争策略，结合自身的优势和特色为客户提供独特的金融服务和解决方案。

最后，其实指出，金融大模型的应用需要跨行业、跨领域的合作。金融机构可以与科技公司、数据提供商、学术机构等合作共同开发和应用大模型实现资源共享和优势互补。这种合作模式不仅有助于降低金融机构的技术成本和风险，还能够推动金融大模型技术的不断创新和发展。因此，金融机构需要积极参与行业合作和交流建立开放合作的生态系统共同推动金融大模型的应用和发展。