RM新时代有限公司

近年來(lái)，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型已經(jīng)成為各行各業(yè)的熱門(mén)話(huà)題。

而金融行業(yè)作為一個(gè)高度監管且數據敏感的領(lǐng)域，如何構建一個(gè)安全可靠的大模型顯得尤為重要。

近期，云從科技金融大模型在中國信息通信研究院（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“信通院”）的嚴格的測試和評估中脫穎而出，不僅通過(guò)了《面向行業(yè)的大規模預訓練模型技術(shù)和應用評估方法 第1部分：金融大模型》標準，還獲得了最高級別的4+評分，這標志著(zhù)云從科技在行業(yè)大模型研發(fā)和應用方面取得了重大突破。

同時(shí)通過(guò)測試的還有華為、螞蟻等各領(lǐng)域領(lǐng)先企業(yè)。

作為國家信息通信領(lǐng)域的權威機構，信通院在信息通信、人工智能、大數據、云計算等多個(gè)前沿科技領(lǐng)域擁有深厚的研究積累與廣泛的行業(yè)影響力，其評估標準代表了行業(yè)的最高水準。

此次信通院金融大模型評估標準的發(fā)布，填補了該領(lǐng)域評估體系的空白，為大模型在金融行業(yè)的應用提供了科學(xué)的依據和評價(jià)標準。

評估指標包括金融場(chǎng)景適配性、金融領(lǐng)域AI能力支持度、應用成熟度等多個(gè)方面，涵蓋了銀行、保險、證券等多個(gè)金融子行業(yè)，以及投研、投顧、風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)等具體應用場(chǎng)景。

評估體系不僅考慮到了金融行業(yè)的特殊性，還充分考慮了不同應用場(chǎng)景的差異化需求，確保了大模型的評估結果具有較高的可比性和實(shí)用性。

在信通院的“可信AI測評”環(huán)節中，云從科技金融大模型在多個(gè)維度上都表現出色，在金融領(lǐng)域的場(chǎng)景覆蓋度方面非常廣泛，不僅能夠服務(wù)于傳統的銀行、保險和證券行業(yè)，還能夠滲透到營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)控、客服、投研等更為細分的場(chǎng)景，真正實(shí)現了金融服務(wù)的全面覆蓋。

在AI能力支撐度方面，云從科技金融大模型融合了多種模態(tài)識別技術(shù)，如文字、圖像等，能夠準確地理解用戶(hù)意圖，并生成符合需求的文本內容，同時(shí)還能夠根據需要規劃業(yè)務(wù)流程和執行復雜任務(wù)。

此外，RAG（Retrieval Augmented Generation）技術(shù)的引入進(jìn)一步提高了模型在特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的專(zhuān)業(yè)知識理解和生成能力。

在應用成熟度方面，云從科技金融大模型在語(yǔ)義理解、本地部署、可擴展性和兼容性等方面都有著(zhù)出色的表現，能夠適應各種復雜的部署環(huán)境，為金融企業(yè)的數字化轉型提供強有力的支持。

據了解，云從科技金融大模型在從容多模態(tài)大模型深厚積累和實(shí)踐經(jīng)驗的基礎上，采用了預訓練、監督式微調和基于人類(lèi)反饋的強化學(xué)習三階段訓練策略，能夠在意圖理解、流程規劃和任務(wù)執行等方面展現出強大的性能和效率。

這種多階段訓練的方法使得模型能夠更好地適應不同的金融場(chǎng)景，提供更加精確和定制化的服務(wù)。

在商業(yè)化應用方面，云從科技金融大模型以其效果可控、成本低廉、個(gè)性化定制訓練和高度靈活的私有化部署等特點(diǎn)，成為業(yè)界標桿。

這得益于云從科技自主研發(fā)的智能客服平臺，從容大模型訓推一體機以及國內首款AI原生數據分析產(chǎn)品——DataGPT。這些產(chǎn)品的推出，不僅滿(mǎn)足了金融行業(yè)對于高效率、高安全性和大規模數據處理的需求，還為其他行業(yè)的數字化轉型提供了新的思路和方向。