CHINABOND2023October73金融科技债券以ChatGPT为代表的生成式自然语言大模型1快速发展，开启了人工智能的新一轮发展浪潮。大模型将深刻影响人类社会的生产生活方式。金融领域有高度规范的数据积累、扎实领先的数字化基础，并且拥有丰富的理解、感知、认知、决策需求场景，行业专家普遍判断大模型的优势能力在金融领域的应用前景可期。然而，推进大模型在金融领域的落地仍需克服一些困难。如何判断某场景是否适合应用大模型、如何具体应用大模型、如何保证安全合规等问题，均有待解决。大模型解决领域应用问题的本质及要求大模型是指具有大量参数的机器学习模型。这些模型可以在训练过程中处理大规模的数据集，预测能力更强、预测准确性更高。在自然语言、音频、视频、图像领域，均涌现出一些大模型。AIGC2即人工智能生成内容，是利用人工智能多种模态的大模型，根据给定的主题、关键词、格式、风格等条件，自动生成的各种文本、图像、音频、视频等内容。在本轮人工智能革命中，技术是原动力，应用是牵引力，安全是信任力。如何将大模型的技术能力应用到垂直领域，是当前人工智能领域关注的热点问题，也是众多企业探索和研究的方向。大模型在解决领域应用问题时具有非常大的潜力，但也面临着一些挑战。解决这些难点和挑战需要在多个方面不断努力、开展合作，譬如数据隐私和安全、数据不平衡、模型的可解释性、模型的部署和扩展、模型的可获得性等。（一）领域应用的本质是复杂决策目前ChatGPT较好地实现了机器与人类的开放式对话。然而，大模型的实际应用场景依赖机器的复杂决策能力，复杂决策是领域应用的根本特点。复杂决策意味着需要考虑诸多因素，包括但不限于数据的质量、规模、类别、分布等。此外，决策的准确度还依赖对综合任务的拆解能力、精细严密的规划能力、对宏观态势的研判能力等。这些能力之间相互交织、相互影响，决策的难度也随之增加。高兰兰贾晨马文嘉徐烨欧建波摘要：如何将大模型的技术能力应用到金融等垂直领域，是当前人工智能领域关注的热点问题。本文从AIGC落地方法论的角度出发，通过领域应用难点分析、场景选择方法论研究、落地方法和策略研究三大模块，为金融同业推动AIGC场景落地提供若干思路和参考。关键词：ChatGPT大语言模型AIGC领域应用安全合规金融行业AIGC落地方法论的探索和研究74债券2023.10金融科技债券因此，在实际应用场景中，AIGC需要结合人类专家的知识和经验，以更好地应对复杂决策（见图1）。例如，在金...
