生成式AI大模型：赋能金融业变革9787511581600

姚前 教授级高工，中国证监会科技监管司司长、信息中心主任。曾任中国证券登记结算有限责任公司总经理，中国人民银行数字货币研究所所长，发表学术文章200多篇，著作10多部，多次获得金融科技发展奖一等奖等奖项，多项专利发明人，主持多项国家标准制定。

杨涛 国家金融与发展实验室副主任，中国社会科学院产业金融研究基地主任，研究员，兼任全国金融标准化技术委员会委员等。主要研究领域包括宏观金融与政策、数字经济与数字金融、支付清算等。已主编出版图书《中国产业链韧性：金融的力量》《金融创新：助力实现共同富裕》《绿色金融：助力碳达峰、碳中和》等。

序一大模型赋能金融科技:思考与展望

序二生成式A让金融服务更有温度

前言

上篇大模型考验治理智慧

01大模型生态建设与合规发展007

一.ChatGPT训练数据来源与处理流程>>>008

二、大模型的升级与进化路径分析>>> 010

三、构建各类模型相互联通的生态>>>011

四、合成数据将成为大棋型训练数据的新来源>>>015

五、大棋型训练数据的合规风险>>>016

六、利用数据托管机制构建大棋型训练数据监管体系>>>017

七、大模型工具链的标准化和安全管控>>>018

八、政策建议>>>019

02生成式A1大模型的金融应用仍需“闯关”022

一、从供给侧看人工智能演变及ChatGPT金融应用>>>023

二、从需求侧看ChatGPT的金融应用机遇>>>024

三、金融业应用人工智能存在的挑战>>>027

四、着力促进数据要素到数据资产的“升级”>>> 029

五、努力提升算力资源与基础设施治理水平>>>032

03走向负责任和可问责的金融大模型伦理治理034

一、走向通用人工智能的大模型与生成空间的形成>>> 035

二、生成式人工智能的长期风险和现实的社会伦理风险>>>038

三、生成式人工智能在金融领域的应用及其主要风险>>>041

四、负责任和可问责的金融大模型伦理治理初探>>>044

04人工智能在金融领域应用的风险暴露与监管挑战051

一、人工智能在金融领域应用中的风险敝口暴露>>>052

二、人工智能技术对现有金融监管体系的挑战>>>054

三、促进人工智能在金融领域应用的对策建议>>>060

……

下篇人工智能还将走多远

11以数据资产图谱技术构建金融大模型的数据供给生态157

一、国家加快推进大数据战略布局>>>158

二、数据体量、数据产权及数据质量>>>159

三、金融行业的数据权益与大模型>>>160

四、大模型时代的价值衡量体系重构>>>167

12人工智能大模型在金融行业的应用展望与建议169

一、人工智能大模型概述>>>170

二、AI大模型在金融行业的应用及前景>>>173

三、政策建议>>>179

13大语言模型在金融知识服务中的挑战与应对181

一、问题产生的背景>>>182

二、问题描述>>>183

三、问题来源与解决策略>>>184

四、案例-金融客服助手>>>188

五、总结与展望>>>192

14大模型在银行客户体验管理和客户经营领域的应用实战193

一、背景:数字化转型中的存量竞争困局>>>194

二、方案:大模型赋能银行建立超个性化客户经营体系>>>197

三、实战:银行全面体验管理场景下的大模型应用实战>>> 202

四、未来:银行大模型应用展望>>>210

随着金融科技的蓬勃发展，金融行业正经历着一场革命性的变革。金融垂直领域模型构建与金融数据的结合成为推动金融科技创新和发展的重要动力。同时，金融垂直领域的大模型应用仍面临挑战。《生成式AI大模型：赋能金融业变革》邀请中国工商银行、清华大学、中国工程院、中国证监会等产、学、研领域的十余位学者，对金融领域大模型的技术、应用、合规、监管等方面进行深入阐释，力图共同构建更强大、安全、可靠的金融垂直领域基础模型，切实为经济高质量发展提供助力。