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原標題：好用的不通用，通用的不好用，金融落地大模型需要“專業型”選手

關鍵字：報告,模型,政策,場景,金融

文章來源：AI前線

內容字數：10710字

內容摘要：嘉賓| 張杰博士 中關村科金技術副總裁采訪| 高玉嫻核心要點：大模型在特定場景下的專業性暫時沒有得到足夠提升；大模型時代的“魔咒”——好用的不通用，通用的不好用；企業落地大模型需要懂算法、工程、產品和業務等知識的六邊形人才；金融應用大模型不需要“全能型選手”，更多場景下需要把不同技術路線和大模型組合在一起；應對“幻覺”問題，可以把碎片化、低頻知識外掛到向量數據庫。金融行業由于在數字化領域的多年持續探索和實踐，數據體量、類型和質量基礎較好，加上擁有豐富的業務場景，為大模型的商業化落地應用提供了溫熱而肥沃的“土壤”。但與此同時，金融行業也有其獨特的行業屬性和監管要求，這使得大模型在金融領域的應用過程同樣充滿諸多不可避免的挑戰。在日前接受 InfoQ 采訪時，中關村科金技術副總裁 TGO 鯤鵬會學員張杰博士介紹，目前，金融行業普遍聚焦在初步引入大模型階段，其中有兩個場景落地較快：一是面向企業內部…

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