近期，国产大模型发展势头迅猛，无论在开源领域，还是在商用领域，均呈现出追赶国外顶级大模型的良好势头，为金融服务领域带来多方面的创新和优化。针对国产大模型如何助力债券市场健康发展、守住不发生系统性风险底线的话题，中国经济网记者采访了中债资信首席信息技术总监唐益。记者：大模型服务对债券市场全环链风险管理有何意义？唐益： 通过大模型进行风险信息关键数据自动提取和分析，进一步提升预警的及时性和准确性，这是国产大模型最重要的研究方向。对此，应该充分利用大模型对于自然语言识别处理的能力，不仅可以实现风险分析环节必备材料的自动化、智能化创作，比如根据数据分析的结果自动撰写分析报告，还可以实现对于扫描件、PDF等非结构化信息的处理，将其中的关键数据信息识别、抓取、存储和呈现出来，助力预警效率进一步提升。除了进行风险信息管理，开展主体画像分析也十分必要。针对包括发债主体、投资人在内的广大市场机构，通过大模型能够收集其舆情数据、行为数据、风险分析数据等信息并进行更加系统、更具深度和更为多元的分析，构建形成完整、直观的主体画像，从而更好发掘市场需求，并提供针对性服务，进一步提升参与者与债券市场的活性与黏性。大模型从信息收集、提取、分析到解答，全环链满足风险管理需求。记者：智能对话应用将如何应用到债券市场服务中？唐益：智能对话助手是当前大模型最为成熟的应用方式之一，应该充分利用大模型的强大检索能力和语言组织能力，结合金融机构自身在债券市场积累的丰富知识库内容，向市场成员提供更为方便、实时和互动性强、体验感好的线上咨询服务和培训服务，在释放人工资源的同时，进一步提升市场服务质效。有了国产大模型的高效助力，债券市场发展的潜能会在未来充分释放。由于大模型有近乎专业人士的语言理解能力，因此可以迅速且全面的从内外部资料中抓取主体的风险相关信息；大模型知识全面、可同时对无限多的个体提供一对一的服务；此外，大模型逻辑推理能力强，能从文本中发现并抽取与该主体有关的信息，例如上下游企业、供应链关系等。这些信息原先需要由人工整理，非常费时费力，标准化程度低因此不大可以持续。记者：大模型数据在实际应用中有哪些问题？唐益：国产大模型发展速度很快。最近，百度、科大讯飞等企业相继推出了最新版本。值得注意的是，一些大模型会话中输入的数据是无法删除的,会被后续训练使用、分享和存储,使得数据处理者丧失对其掌握数据的控制力,造成数据范围的扩散和用途的不可控，可能会导致泄露商业秘密，泄露私人数据等，此类问题需要引起注意。（中国经济网记者 李凡）来源：中国经济网