大语言模型在金融领域应用面临哪些挑战与机遇？

大语言模型在金融领域的发展现状

大语言模型的定义与发展趋势

大语言模型在过去一两年被大家熟知。其常规打法是参数量和训练数据量极大，像GPT参数量达1800个Billion且不开源，DeepSeek参数量671个Billion、训练数据量14800个Billion且开源。新打法如DeepSeek采用特定架构和技术成本低，还有如通义千问开源且表现好。从发展趋势看，中国大模型数量增长迅速，2023年8月到2024年12月从8个增长到302个。并且7Billion参数规模的模型数量最多。

大语言模型的应用场景

大语言模型应用场景分为云侧和端侧。云侧有通用和专业大模型，侧重于通用行业深度应用。端侧如手机和PC大模型，以通用任务为主导，数学推理、多模态理解和AI搜索是重点发展方向。目前通用大模型使用较多。

大语言模型在金融领域的应用案例

投资收益案例

张晓燕团队用大语言模型从中文新闻文本提取信号预测A股股票回报，类似量化基金做法。在2019-2023年年底，无论是市值加权还是等权投资组合绩效，使用大模型都能战胜市场大盘，取得良好收益率。

财务分析案例

现在很多大语言模型用于提取信息进行公司财务分析，这在金融领域是很重要的应用方向，能够提高财务分析的效率。

具体模型应用案例

度小满推出的“轩辕”大模型在金融场景任务中表现优异。DeepSeek在金融领域应用广泛，如北京银行、江苏银行、平安保险、国泰君安等金融机构部署DeepSeek模型提高生产效率，更好服务客户。

大语言模型在金融领域面临的挑战及解决方案

算力与语料挑战

AI发展基于大量数据积累，但到2028年全球高质量语料可能枯竭，中文语料一直不足影响模型准确度。虽在美国限制算力时发展出特色道路，但语料问题仍未解决。

数据安全与道德伦理挑战

金融行业存在数据安全和道德伦理问题。网络攻击上升，金融风险增多，大模型存在偏见、歧视风险和幻觉输出，还可能导致系统性风险，且算法黑箱使决策难追溯，监管责任难确定。

信息传播挑战

大语言模型改变金融传播范式，传播主体去中心化，网络媒体突破传统金融媒体信息垄断，传播路径复杂，人们需自行辨别信息可信度。如加密货币AI炒作会增大市场操纵风险，监管需与时俱进。

人才短缺挑战与解决方案

全球对AI技能人员需求上升，但AI人才极度缺乏。清华大学和五道口金融学院要培养拥抱AI的复合型人才来应对这一挑战。

大语言模型在金融领域的发展趋势

技术创新加速趋势

金融领域大模型技术创新不断加速，发展金融业AI应用的大趋势在上升，专利和需求也在上升。

驱动行业价值增长趋势

过去两三年金融行业深度拥抱人工智能和大模型，大模型适合提供客户定制化服务，如智能投顾资产管理规模到2024年达2万亿美元且未来发展空间广阔。

大小模型协同趋势

大模型参数数量一般在10亿以上，小模型参数数量较少。大模型耗时长且贵，小模型效率高、成本低、速度快且易于部署更新，两者协同将开启金融智能化新篇章。

大语言模型在金融领域有着诸多应用和发展潜力，但也面临着一系列的挑战，需要各方共同努力去克服，以实现更好的发展。

相关问答

大语言模型在金融领域的投资收益应用是怎样的？

张晓燕团队用大语言模型从新闻文本提取信号预测股票回报，在2019-2023年期间，无论是市值加权还是等权投资组合，用大模型都能打败市场大盘获得收益。

度小满“轩辕”大模型在金融场景中有何优势？

“轩辕”大模型在金融场景任务中表现优异，但文中未详细提及优势内容，可能是在信息提取、分析等方面有着独特的表现。

金融领域大语言模型面临的伦理挑战有哪些？

伦理挑战包括模型存在偏见与歧视风险、幻觉输出，可能导致人们做出相同选择产生系统性风险，还有算法黑箱使监管责任难确定等。

如何解决金融领域大语言模型的算力与语料问题？

目前对于算力在被限制情况下找到一些发展道路，但语料问题悬而未决，还没有明确的解决办法。

小模型在金融领域有什么独特作用？

小模型在金融领域效率更高、成本低、速度快且易于部署更新，能迅速反应解决问题，与大模型协同开启金融智能化新篇章。

大语言模型如何改变金融传播范式？

大语言模型使金融传播主体去中心化，传播路径复杂，人们要自己辨别信息可信度，像加密货币AI炒作增加了市场操纵风险。