技术动态 | 知识图谱与大模型双轮驱动：金融行业智能化产品与架构的演进之路

主要观点总结

本文是恒生电子股份有限公司AI产品经理李明明关于金融知识图谱领域的分享，包括金融场景的困局与破局、大模型技术带来的新范式、产品功能与设计的演进、落地挑战与未来变化等方面。文章还介绍了嘉宾的介绍及OpenKG的相关信息。

关键观点总结

关键观点1: 金融场景的困局与破局

介绍了金融知识图谱在落地智能化产品过程中遭遇的关键难题，如性价比、准确率等核心问题，以及随着技术的快速演进，特别是大模型兴起后，金融知识图谱领域出现的新发展范式。

关键观点2: 大模型技术带来的新范式

探讨了新范式如KG+LLM的一些方向，包括大模型在知识图谱构建、知识表示、推理及运用过程中的作用，以及大模型对传统NLP算法的替代性。

关键观点3: 产品功能与设计的演进

分析了AI或大模型在金融领域落地时需要考虑的三个核心因素：准确率、成本、速度，并举例说明针对不同场景，大模型和知识图谱各有其优势。

关键观点4: 分享嘉宾介绍

对嘉宾李明明进行了简单介绍，包括其技术背景、专业领域及在AI产品经理领域的经验等。

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