【声音】基金行业人工智能大模型应用及建设探索

主要观点总结

本文基于基金行业AI大模型的应用实践，系统总结基金机构建设AI大模型的全业务流程场景及主要功能模块，提出相关解决方案及系统建设要点。文章分为四大部分：前言介绍金融科技的发展及人工智能在基金行业的应用；应用场景及潜在风险阐述基金行业AI的应用场景和技术风险；技术实施路线讲述行业机构AI技术实施路线；行业AI大模型建设实践详细介绍智能研报法规解读大模型、基金全业务流程大模型架构、大模型运营平台工程等。

关键观点总结

关键观点1: 前言

介绍金融科技的发展及人工智能在基金行业的应用，说明基金行业的AI布局还处于初级阶段，前景广阔但同时存在各类潜藏风险和困难点。

关键观点2: 应用场景及潜在风险

详细阐述基金行业AI的应用场景，包括智能投研、智能销售、智能合规风控和智能运营/运维等方面。同时指出人工智能技术在基金行业使用场景逐步广泛，新形式的风险随之增加，主要存在四类技术风险。

关键观点3: 技术实施路线

介绍行业机构AI技术实施路线，包括制度先行、系统基建、由点带面、安全高效等方面的内容。说明人工智能技术引进应建立健全制度流程，以“目标、责任、安全”为宗旨，打造人工智能共同体。

关键观点4: 行业AI大模型建设实践

介绍智能研报法规解读大模型、基金全业务流程大模型架构和大模型运营平台工程等行业AI大模型建设实践。指出人工智能正在重塑资管行业，从量化交易到智能投顾，从风险预警到精准营销，AI技术显著提升基金业务的效率、精准度和安全性。

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