谁将历经千帆成为中国版OpenAI？

一切都是未知数。但不可否认的是，随着各种版本的AI大模型相继落地，AI发展新时代已然开启。而面对这一背景，数据的重要性日益凸显。数据与算力、算法，无疑是关系着大模型技术商业化落地成败的关键。多家媒体也报道称，决定大模型质量和商业化落地的核心要素就是数据。所以，对于既要安全又要发展的金融行业而言，在数据共享尚不充分的大模型起步阶段，如何去建立和拥抱开放的行业生态，去加强AI大模型的落地应用，显然至关重要。针对这一现实需求，长期在数据智能化应用方面深耕的金融科技公司无疑面临着重大的机遇。

金融大模型崛起

数据仍是关键

AI大模型激战正酣，垂直大模型亦跃然纸上，金融领域无疑是其中重要的场景。

今年以来，多家企业宣布推出垂直于金融行业的AI大模型。而随着各类金融大模型的相继推出，显然也释放着一个重要的信息：大模型的发展阶段正从“通用”向“垂直”转化，这也是当前部分已经发布垂直于金融行业大模型公司的一致看法。

对于为什么会从“通用”转向“垂直”，业内看法也较为一致。“通用大模型无法在专业严谨的领域直接商用，特别是金融服务对错误的容忍度很低。而金融大模型要确保领域知识和专业逻辑的严谨性，才能真正落地带来产业价值。”有专家指出，“通用大模型和金融大模型有本质区别，金融大模型需要做决策，要做到不管外部如何变化，达到100%决策安全。金融大模型的核心是要可信、安全、合规。”

面对渐成主流的金融大模型，银行作为金融行业的主体，也正逐步成为大模型技术和算法突破的沃土。工商银行在半年报中表示，面对以AI大模型技术为代表的新一轮产业革命，该行正积极推进体系化建设大模型技术能力。今年3月，工商银行基于昇腾AI发布了首个金融行业通用模型，目前该模型已应用在客户服务、风险防控、运营管理领域。

农业银行也于今年3月推出金融行业首个自主创新的金融AI大模型应用ChatABC。据了解，ChatABC重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力，对于大模型精调、提示工程、知识增强、检索增强、人类反馈的强化学习（RLHF）等大模型相关新技术进行了深入探索和综合应用。

然而，机遇与挑战总是并存。在金融大模型纷纷落地的背景下，如何控制风险，特别是数据方面风险，备受关注。

数据智能化服务

助力金融大模型高效落地

通过分析当下的大模型技术我们可以看到，目前尚处于未完全成熟阶段，而金融行业是一个强监管的行业。所以，当大模型技术应用于金融行业时，要尤为关注安全隐私、科技伦理、可信可解释等方面的风险，关注数据、算力、算法等方面的挑战。

很显然，大模型落地金融，道路并不平坦。所以，具体应该怎么做？业内分析称，“大模型想要在金融行业落地，首先要做的是内部的数据整合，包括客户数据、业务数据和交易数据整合，也包括内外部同源数据的拉练以及匹配。

其次要解决算力问题；最后，是要在垂直领域实现精调模型，把知识库和大模型的能力相结合，以小规模算力打造轻量级的精调模型。

当然，更重要的还是数据。如上述所提及，“决定大模型质量和商业化落地的核心要素是数据。”从金融大模型来看，数据的重要性同是如此。面对这一现状，博彦科技（002649）频频发力，意欲通过专业化、系统化的数据智能化服务去赋能金融大模型的深入落地。

博彦科技基于多年的技术积累和金融服务经验，充分整合资源，为金融机构夯实数据基础，释放数据要素价值，为客户提供从数据采集、数据加工、数据存储、数据治理、数据安全、数据分析到数据应用的数据全生命周期的全栈解决方案。

“大模型在金融行业的落地应用是一个不断演进、探索的过程，数据作为大模型的生产要素，如何做到安全合规以及商业价值的充分释放，至关重要。”博彦科技方面表示，“我们将通过全栈式的数据智能化解决方案，助力金融大模型的高效落地。”

创新升级

赋能金融大模型应用突破

AI 大模型未来发展将趋于通用化与专用化并行。对于这一点，博彦科技早有认知。

所以，近年来博彦科技以金融行业为切入点，通过对大模型的调用及验证，深入挖掘生成式AI在金融行业应用中的潜力，与数据智能、移动金融、开放银行、风险管理、监管合规等服务相结合，逐步形成相关产品和解决方案，将大幅提升银行、保险、证券等金融机构的业务效率，带来金融行业应用的新突破。

所谓“相辅相成”，在不断创新、突破的过程中，博彦科技基于全方位的服务也在不断升级数据方面的应用方案。从数据采集、数据加工、数据存储、数据治理、数据安全、数据分析到数据应用，博彦科技要做的就是要助力银行等金融机构实现业务、技术、数据、运营的有机融合，在赋能金融数智化转型的同时，也在进一步促进金融大模型的安全合规、落地应用。

此外，面对金融数智化对于数据管理和应用的进一步需求，博彦科技也在持续探索更为深入的服务。比如，如何在保障原始数据不出域前提下规范数据应用，确保数据交互安全、使用合规、范围可控；如何建立数据共享机制和办法，明确数据权属关系、使用条件、共享范围等；如何以产品模式输出数据能力，为上层业务应用提供更加高效的服务，打通数据服务体系的价值链，皆是需要解决的难题。

数据中台建设便是其中的典型。博彦科技数据中台集一站式、智能化、平台化、服务化于一体，旨在利用大数据平台的计算、存储和扩容能力，帮助金融机构实现数据高度整合与数字化建设过程中的数据能力复用，并围绕夯平台、治数据、建服务、触场景四大方向，助力金融机构实现从业务数据化到数据服务化的全过程。

基于分布式微服务架构建设，博彦科技数据中台包括数据服务平台、标签服务平台、数据数据提取平台、数据治理平台、数据开发平台、指标服务平台等，持续提升科技服务业务能力，提升数据资产价值，帮助金融机构打通业务与数据资产之间的桥梁。

能够看到，在这场AI大模型引发的技术浪潮中，属于金融科技的深度变革已经开启，博彦科技已全速启航。

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