人工智能如何重塑金融行业的发展格局?金融大模型又存在哪些局限性?答案或在12月26日举办的“2025金融大模型评测体系发布会”上。
上海市委金融办副主任、一级巡视员葛平举例称,在上海,银行、基金、信托、保险等金融机构及相关组织已普遍将大模型技术嵌入业务环节,应用于诉讼管理等多个方面,推动金融服务模式从效率提升向更深层次演进。但他同时指出,当前大模型在金融领域的应用仍面临幻觉、评测失准、语料污染等问题。如何改变这一现状则成为业内共同的议题。
“金融大模型整体存在5个局限。”库帕思首席运营官施佳樑介绍道,一方面,是实时性与动态适应性不足,金融市场行情、政策法规、突发事件(如“黑天鹅”事件)具有强时效性,而大模型的训练数据存在明显“时间滞后性”。另一方面,是领域知识深度不足,金融领域存在大量专业规则、监管条款和市场逻辑,通用大模型的训练数据多为公开文本,导致对深度专业内容的理解不足。再来是透明性度和可解释性薄弱,金融决策对可解释性要求严苛,但大模型本质为 “黑箱”模型,其推理依赖海量参数拟合,难以追溯结论生成逻辑。
在他看来,有的金融大模型也存在一定的“偏见”,若采用信贷审批等历史业务数据训练,易继承甚至放大数据中的系统性偏见,如对地域或收入群体的歧视倾向。最后在数据安全与隐私方面,金融数据涵盖客户身份、资产、交易等高度敏感信息。若训练与推理环节未部署隐私计算、数据脱敏等技术,极易造成信息泄露,引发法律风险。
这些问题无疑让相关机构或组织感到烦恼。2024年,由上海库帕思科技有限公司、上海人工智能实验室等机构发布的全国首个“以金融业务为中心”的金融大模型评测体系,为行业提供了科学选型与能力对标的重要“标尺”。令葛平欣慰的是,经过一年的探索,今年评测体系全面升级。
《IT时报》记者现场了解到,“2025金融大模型评测体系暨金融评测基准”正式发布。该体系在标准引领、数据驱动、安全可信与生态共建四大维度进行了升级,首次构建覆盖金融全场景的评测基线。
“该评测体系汇聚了4个公开数据集与22个自建数据集,约3.6万条评测数据。”施佳樑进一步解读了评测体系的设计逻辑与应用价值,其坚持科学与鲁棒的评测过程,采用循环选项打乱机制和多样化提示词,并研发金融裁判大模型,实现评测全流程自动化、标准化,为上海金融领域银行、券商、基金、投资等企业或者机构人员提供权威、精准的大模型能力评估,助力机构选型、优化及风险把控。
随着评测体系的应用,金融行业又将迎来怎样的智能化转型?静待2026年的市场表现。
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