前言

在当今数字化飞速发展的时代，金融行业也在经历着深刻的变革。金融大模型作为一种新兴的技术力量，正在逐渐改变着金融数据的治理和应用方式。它不仅为金融机构提供了更高效、更精准的数据处理手段，还为金融创新带来了无限的可能。

随着人工智能技术的不断发展，金融大模型在金融市场中的应用越来越广泛。它能够对海量的金融数据进行深入分析和挖掘，从而为金融决策提供有力的支持。同时，金融大模型还能够帮助金融机构更好地管理风险，提高运营效率，优化客户体验。

然而，金融大模型的发展也面临着一些挑战。例如，金融数据的质量和安全性如何保障，如何确保模型的准确性和可靠性，以及如何应对模型可能带来的伦理和社会问题等。这些都是需要我们认真思考和解决的问题。

在这个背景下，我们深入解读网页中关于金融大模型数据治理与应用创新的内容，旨在探讨金融大模型在金融领域的重要作用、面临的挑战以及未来的发展趋势。通过对这些内容的分析，希望能够为金融行业的从业者和决策者提供一些有益的参考，帮助他们更好地应用金融大模型，推动金融行业的创新和发展。

金融数据治理与应用创新的新时代

在当今数字化时代，金融行业正面临着前所未有的变革，而金融大模型的出现无疑为这个行业带来了新的机遇和挑战。本文将深入解读金融大模型在数据治理与应用创新方面的重要作用，以及它如何推动金融行业迈向一个更加智能和高效的未来。

金融数据作为金融行业的核心资产，其规范和生产流程至关重要。近年来，监管文件不断出台，强调了人工智能在金融领域的深入应用，行业趋势也逐渐向引入AI技术倾斜，以促进金融数据生产加工和消费环节的创新，并控制风险。然而，当前的金融数据生产仍存在一些关键要素问题。例如，在传统的数据生产流程中，虽然引入了AI能力，但主要还是以人工为中心，这导致了生产成本的逐年升高，尤其是对时效和数据质量要求的提高，使得人力投入不断增加。同时，数据时效也难以满足需求，尽管通过提升自动化率等方式进行了优化，但已接近瓶颈。此外，数据质量是数据生产的生命线，但目前通过人工审核等方法保障准确率的方式也遇到了挑战，自动化工具无法覆盖所有数据类型。

为了解决这些问题，AI原生下的金融数据生产应运而生。从AI辅助到AI原生的转变带来了巨大的差异。AI原生以AI为中心构造数据管理业务流程、人机交互和产品设计，使AI在整个应用中承担起类似于大脑的角色。在这种模式下，输入输出的内容从预测式判断转变为问答式，交互方式从传统的UI交互转变为自然语言交互，这意味着人们可以更加自然地与系统进行沟通。同时，prompt知识的输入重新定义了人工的价值，人们需要学会如何与大模型互动，利用其能力辅助工作，甚至构建更加智能和全面的多任务智能体。

大模型应用下的RAG和Agent是实现AI原生的重要技术手段。RAG通过对文档进行切片和向量化，增强了大模型的能力，提高了回答的准确率；而Agent则丰富了大模型的能力，使其能够覆盖多种模态和功能点，实现端到端的强AI能力突破。

在AI原生下的金融数据生产架构中，底层数据包括外部、内部和三方采买的数据，涵盖文本、结构化数据和图像等类型。通过搜索引擎对数据进行embedding向量化后，结合人工规则和经验，进入规则库、字段和库表管理知识的导入，以及指标知识导入，再输入到Prompt引擎和记忆单元。同时，接入多种内外部大模型基座，经过AgentGroup的采集、生产、风控和应用等环节，最终形成生产过程。生产出的语料进入产品层，包括基础数据产品、训练语料产品库、标准化AI服务和原子化AI能力输出。

多模态文档理解是金融大模型的重要组成部分。基于OCR的多模态文档理解，结合最新技术进展，能够对清晰的文档进行有效的识别和分析。例如，借鉴达摩院的架构，通过自适应模态实现对图表、文档和图表内图表的识别，对表格进行table to text的重新表达，并与文本一起进行文本向量化，再输入到大模型进行解码产出相应文本。然而，对于中低质量和不清晰的文档，当前的多模态能力仍有待提高。

数据治理领域的AI技术应用是金融大模型的关键应用场景。数据治理在金融行业中至关重要，因为数据已成为第五大生产要素。在大模型时代，数据和大模型相互促进，但当前数据治理存在一些问题，如只看局部不看整体、忽视“最后一公里的问题”以及数据安全性考虑不足等。AI大模型下的数据治理架构包括业务应用数据治理、模型基座、监控平台和全域风控能力。通过引入各种工具和技术，实现数据治理的核心功能，为上层的问答创作、检索推理等关键任务提供支持，进而提升组织效率、降低成本、提升产品竞争力和风控水平。

“湖仓一体”的AI友好型数据存储模式为金融大模型提供了良好的基础。这种模式结合了数据湖和数据仓库的特点，能够解决数据湖缺乏数据治理和优化查询性能，以及数据仓库缺乏处理非结构化数据和快速迭代能力的问题，满足面向AI的原生数据架构设计需求。

企业级私域大模型数据治理应用是金融大模型的重要发展方向。私域大模型能够使数据治理的价值最大化显现贯穿全局，从底层的模型建设到上层的应用，都涉及到数据清洗、打标构造等数据工程动作。在底层AI能力建设方面，需要选择合适的大模型基座，并构建适应公司业务需求特点的Agent框架。金融类企业级私域大模型具有严格的合规性要求、可解释性和透明性以及高度的确定性和一致性。

以数据为中心构造AI应用是金融大模型的重要理念。与以模型为中心的设计范式不同，以数据为中心更加注重数据的质量、多样性和代表性，通过数据工程分析方法，包括数据表达能力、数据服务能力和prompt工程能力，实现从AI原子能力到AI系统能力的突破。

Multi - Agent下的智能投顾是金融大模型的具体应用之一。通过构建基于Multi - agent的智能投顾系统，能够利用领域专家经验和私域公域数据，为用户提供高价值的投资建议。在这个系统中，用户的问题经过prompt引擎和任务编排agent的处理，结合RAG输入和全金融领域的财务数据库，经过细分专家模块的分析和风控agent的总结反思，最终为用户提供具有核心观点、参考价值的投资建议，避免了提供模糊或无价值的回答。

金融大模型的出现为金融数据治理和应用创新带来了革命性的变化。它能够提高数据生产效率和质量，加强数据治理能力，提升金融服务的智能化水平，为金融行业的发展注入新的动力。然而，在推进金融大模型的应用过程中，我们也需要关注数据安全、合规性等问题，确保其健康、稳定地发展。相信在未来，金融大模型将在金融行业中发挥更加重要的作用，引领金融行业迈向一个更加智能、高效的新时代。

参考

https://mp.weixin.qq.com/s/fVh8TxWEUzUzzqM6Riu4TQ