一、大模型在金融行业中的应用意义
1. 响应“数据二十条”，助推金融行业数据要素治理规范化、安全性及价值实现
多模态数据包括文本、图像、视频和音频等多种格式，这在金融领域具有宝贵的应用价值，例如用于分析市场新闻舆情、预测事件趋势和提供投资分析。但其存储、安全管理和应用都遭遇挑战，如数据的异构性、安全性及合规性问题，这些问题会削弱数据的价值和效用。
大语言模型（LLM）作为新型的智能工具，通过海量文本数据训练，能实现多种自然语言处理任务，包括语言理解、摘要、转化及多模态数据处理。它为金融行业提供了一个有力工具，助力实现多模态数据的规范、安全和价值化处理。
行业大模型为金融数据处理、存储及安全管理提供了新的视角。大模型的普及和建设会促进多模态数据的规范化处理，也会促进数据的安全性和合规性的发展。统一的数据处理和存储标准不仅节约资源，还保障了数据的有序使用。非结构化的数据如文本或图像，都需进行规范化和标准化，保证数据的一致性。
对于将会广泛应用于金融业务的大模型，数据安全是关键。需要建立统一的数据安全标准，确保数据的完整性和隐私。随着模型的普及，这些标准将对整个行业的数据管理带来深远影响。
行业大模型已经证明了其在多个NLP任务中的实用性。当数据处理和存储标准化时，其在金融领域的使用将更加广泛。与传统数据相比，大模型输出结果更具多样性，促进金融创新。
因此，大模型的建设必须依靠对多模态数据要素进行有效地获取、处理、管理和呈现等操作，进而推动金融行业的数据要素规范化、安全合规及价值实现，从而响应“数据二十条”号召，提升整个金融行业的数据驱动能力和业务价值，赋能整个金融行业的数字化发展和创新性应用。
2. 降本增效的创新性业务实践，促进金融行业高质量发展
行业大模型基于大量语料库及尖端深度学习算法构建，展现了强大的泛化和迁移学习能力，使得其在多种金融业务场景中表现出色。迁移学习策略进一步提高了其在新业务或场景中的泛用性，并有效降低了训练成本。此外，大模型操作简单，用户无须深厚技术背景，仅需通过自然语言即可实现其功能。且模型自身还具备基于用户反馈的自我学习与优化功能。这些特性使其在金融行业中易于推广，促进金融机构间的数据共享、创新和知识协作。此外，从智能法律解答到智能客户推荐，大模型的应用场景之广泛，极大地促进了金融行业的智能化进程，并为金融市场带来创新与降本增效的新机会。
二、金融行业大模型的技术支持生态
1.模型支持
构建基于公开语料进行训练及微调的金融基线大模型。该模型旨在为终端用户，如交易所、公私募基金、券商等金融市场参与者，提供精准、高效的大模型服务。
创建公开语料训练和微调的金融模型，为交易所、基金和券商等提供高质量服务。模型整合大量金融数据，包括企业数据、交易信息和法规，反映金融的专业和复杂特性。考虑实际金融场景如深度查询和决策支持，对模型进行微调以保证其在真实业务中的有效性。用户可以选择通过云或本地部署来调用或微调模型。
2.数据支持
通过与外部合作伙伴合作提供一站式数据服务，包括数据清洗、存储和查询。利用厂商的金融资料，确保数据的准确性和规范性。可以接入各种数据库，满足高效查询需求。随着金融市场的变化，模型会不断迭代，需要在数据方面支持一整套简化的训练和管理流程。
3.算力基础设施支持
构建稳定的算力架构以满足实际应用需求，为模型训练和优化提供支持，同时确保数据的安全性。部署专门的集群为金融机构提供模型服务，并确保数据与计算的隔离性。再创建金融知识库，并基于此构建和微调专业金融模型。
三、星环无涯金融大语言模型
虽然大语言模型已在飞速发展，但通用大语言模型仍存在缺乏领域知识和知识推演能力等问题，在专业领域为企业提供服务仍有较大的能力缺陷。星环科技作为大数据软件服务提供商，已在金融领域获得了丰富的经验和数据资源。星环科技还研发了能够处理多模态数据的向量数据库，并为多家主要金融机构提供服务，积累了大量的行业经验，从而为构建符合金融市场的大模型奠定了基础。
在技术层面，星环科技采用了多种方法来训练Financial-Specific-LLM，利用大模型的事件驱动和深度图引擎，实现了对金融事件的实体关系抽取、证券标的映射和产业链分析，从而拓展了应用场景。因此，星环无涯Transwarp Infinity金融行业专用大模型能够从事件、时序和截面等多个角度进行量化投资研究。利用LangChain模型为开发者提供了更广泛的应用程序支持。
星环无涯能够处理金融领域的多种任务，如政策分析、新闻解读和事件推理。此外，它还具备对各类市场事件的分析和推演能力，帮助用户进一步生成事件驱动量化因子。总的来说，星环无涯大模型利用多模态感知、事件驱动和深度图计算，提供了多维度的投资研究视角。
四、发展建议
在金融大模型的构建中，各参与方共同推进行业创新，合力推动数字化和智能化的进程。研究显示，行业大模型对数据治理、安全管理和业务实施都产生了积极影响。金融，作为数据流量大且更新快的领域，通过大模型实践推动了数据创新，为我国数据安全和价值探索提供了新方向。同时，大模型丰富的应用背景和用户友好性为金融行业开启了新的智能化时代，连接了技术与业务，并为科技创新树立了新的标杆。
