国金认证实验中心专家：金融大模型的困局和破局点

主要观点总结

本文是对关于金融大模型的研讨会内容的记录和整理，探讨了当前中国金融大模型的发展状态、金融业在选择大模型应用时的难题以及大模型成本、能耗、安全性等方面的问题。国金认证专家表示，金融机构对大模型的应用持积极态度，但面临算力底座、技术选型、应用场景、能耗和安全性等挑战。国金认证正在通过建立一系列的标准，帮助金融机构在大模型的高效、安全应用方面提供帮助，并强调要结合行业自身数据的特点，合理运用安全技术。

关键观点总结

关键观点1: 金融大模型的发展状态及挑战

金融机构对大模型的应用持积极态度，但面临包括算力底座、技术选型、应用场景、能耗和安全性等在内的挑战。

关键观点2: 大模型的能耗问题

大模型的能耗问题是一个综合性问题，需要关注大模型的能源消耗、部署模式以及应用效果。金融机构需要综合考虑使用大模型的投入产出比。

关键观点3: 金融大模型的数据合规与安全使用

金融机构在使用大模型时，需要合规、安全、有效地使用数据。需要结合行业自身数据的特点，合理运用安全技术，识别数据的保护要求，确保数据的合规使用。

关键观点4: 金融大模型的应用场景挑战

金融大模型在员工助手和代码生成方面的应用实践相对较好，但在金融信贷、风控等金融业务场景的应用相对谨慎。这需要加强探索，实现用大模型为行业赋能。

关键观点5: 国金认证的举措

国金认证将通过建立一系列的标准，帮助金融机构在大模型的高效、安全应用方面提供帮助，并继续发挥行业级检测认证机构的职能，以标准为引领，驱动新技术平台发展，促进AI技术在金融领域的融合。

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