【白皮书市场研报】大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书-上海财经大学&蚂蚁集团&BCTC-2024.docx

上物财俗丈才WMM*MMV*Wa*OM0钧蚊团Antgroup大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书Ol概述1.1 大语言模型技术发展概述语言建模(1.anguageModel)可分为四个发展阶段，分别为统计语言模型、神经语言模型、预训练语言模型、大模型语言模型。其中最早的统计语言模型基于统计学习来预测单词，而后演进成为神经语言模型基于神经网络方法慎测单词。在神运网络语言模型中，通过使用神经网络,将单词映射为向量作为网络模型的输人来估计单词序列的慨率。循着注意力机制被引入，注意力层(Attention1.ayers)在文本中速立了词之间的相关性，使得模型在生成下一个单词时，考虑到整体语句的意思，从而建立了TranSfOrnIer架构，提升了模型理解和生成语言的能力。但演着参数的增加，需要大量人力来标注数据，因此OPenAl提出了预训炼语言模型(GenerativePre-TrainedTransformer),通过无监督学习在大规模无标签语科库上进行预训练任务,在预训练中模型学会了基于前一个单词预测后一个单词。除此之外，模型还可以针对特定的任务基于更小的数剪集进行微调，提升在特定领域的性能。塞于此，通过不断叠加数据增加模型参数规模以及优化模型的提示工程，不仅可以解决更夏杂的任务，同时也拥有了更强大的文本涌现能力,，从而演进成为大模型语言模型(以下简称“大模型大模型浪潮爆发后,国内各企业黔推出自研大模型,大模型应用迎来了医勃发展的阶段。据测算,我国2030年基于大模型的生成式人工智能市场规模有望突破千亿元人民币。与此同时，国内垂直行业领域的大模型也成为各个行业头部企业未来的发展趋势之一，其中前沿的垂类大模型涉及领域包括媒体影视、电商，广告营销、游戏、医疗、教育及金融行业。比如在金融领域，大型科技企业如华为推出了盘古金融大模型，而蚂蚁集团则在外滩大会发布了金融大模型"AntTinG1.JT并应用于蚂蚁集团内部产品“支小宝”和“支小助”。金融行业大模型在所有行业垂直大模型中落地速度相对较快。金融领域拥有天然的大量数据积淀，从而为大模型应用提供了良好的数据基础。同时金融领域大模型的应用场景较多，基于这些不同的场景，大模型有助于从不同角度提升原有从业人员及机构的工作效率。比如大模型情绪分析的功能可帮助从业者基于投资者情绪状态预测股票的价格：大模型精确度的提升可帮助从业者预测市场走势，大模型可基于过去大量的金融数据学习预测未来市场趋势帮助投资者和金融机构做出更合理的决黄：而复杂任务的处理可协助从业者将大模型用于交易策略上，通过分析大量交易信息.大模型或可识别交易中的风险参数并给出风险防控策珞。1.2 大模型引领中国金融领域科技的国际化发展因此，通过提升金融服务的效率和质量.大模型可提升我国金微机构的核心竞争力。首先大模型的自然语言理解与内容生成能力可以与用户进行多轮问答对话，提升金融客服的服务效率。其次,通过大模型迸行智能数据挖抠处理,金融机构能够更快速准确地获取市场挂势的洞察,做出更明智的决策。同时，大模型可以迅速了解各国的法律、监管规定和市场动态，为金融机构提供国际化的业务洞察和决镣支持，帮助中国从业者更好地理解和适应国际市场的业务需求和规则。海外金融科技公司已经在积极探索和持续深化大模型在金融服务领域的应用。Bloomberg已推出BloombergGPT.一个基于500亿参数训练的应用于金融领域自然语言处理的大模型。据研究，当前此大模型在金殿任务包括金融资讯分类任务（FPB）,预测特定领域的金融新闻及话题（FiQASA）,股指推理（ConFi11QA）等特定任务上的表现大幅领先于现有的近似规模的开放模型“BloombergGPT的推出说明海外在大模型金融科技应用方面已经取得了一定的成果。除此之外，一些传统金融机构也通过基Wuetal,<BtoombergGPTA1.arge1.anguageModeiforFina11ce>础大模型的应用提升业务竞争力，大型国际投行MorganStanley已将GPT-4应用在财富管理领域打造内部智能助手从而辅助其财富管理顾问快速搜索所需资讯，高效地为客户提供服务。与此同时头部对冲基金Citadel也拟在全公司各条业务线中应用ChatGPT,提升业务运作效率。而我国大模型和数字金融已有较好的产业发展基础，宜抓住此轮大模型科技变革机遇，进一步提升我国数字金融国际竞争力。2023年中央金融工作会议提出将数字金融上升到国家战珞部署的新高度,而大模型等新技术将进一步扩展金融科技的发展空间。根据金融科技发展规划（2022-2025年消，目前应要抓住全球人工智能发展新机遇，深化人工智能技术在金融领域的应用.因此，我们应把握大模型技术浪潮，提升金融科技全球竞争力。新，直到超于梗定.当负洸器性能较高时,此种检测方法在不同模型间表现出段好的迁移能力主动检测基于检索的方法这类方法中.模型所寺者在模型生成文本时构St生成内容数据球,女需要检温时通过检索数据您,将待检测样本与数据苫进行匹配，计算相他段落的文本相似度.如果相似度趣过闻值,就判定待检利文本是模型生成的.此种检漏方式能较好地忘时复逑攻击，但再要更新和维护大规模数据库，部署成水和难度大.此外，这种方法也可能涉及到用户数据的隐私保护等问题。基于水印的方法此类方法中，模熨在生成文本时嵌入特定的文本木印.有效的文本水印应具备照蔽性和鲁棒性。麴蔽性指嵌入文本的水印应不影响文本的赘体可读性和主要含义，能通过件定的算法识别出来,但人类无法察觉.鲁棒性指水印应具备悦干扰能力,除*经过对文本的大幅修改，否则管单的文本扰动地以去除水印.文本水印技术又可分为基于规则的水印方法和基于统计的水印方法两类.若于规则的水印方法中.对生成的文本依督预定义的规则进行相应处理，以加入水印.该力法通过替摸、插入、刮除成单词发形等操作.使再生成文本具内朴定的模式或结构.其在文本中不可见，但能被计算机识别.而基于统计的水印方法则透过调度解碣过程中输上文本的概率分布出入水印,并引用统计方法进行检测.其中一不典型方法是水印方案，在水印手如阶段,文本生成的每一步都会基于前一个单词的Iogit向费来生成哈老«,此哈将值用于将候选单词列表划分为两个部分：红色列表和域色列表.并在下一步生成过程中增加单词来自操色列表的概率.在水印性测阶快，Rl计算文本中来源于红色和缄色列表的单词所占比例,弁通过境计显著性检脍来确友文本中是否古有水印。表3-7溯源检测方法3.1.6.1有害内容识别有害内容可分为两种类型,一种为显式有害内容,即使用明显不合适词语的有害内容.一种为隐式有害内容，即使用委婉语,拐尊抹角，讽刺，隐喻,成语等来输出有害观点的有害内容。显式有害内容大多可以通过关版词匹配的方法进行检测，而隐式有害内容的识别难度更大.以下内容介绍了基于二分类器的识别和基于大模型的识别两种常用的自建模型来识别有害内容的方法：一方面，时于基于而分类器的有害内容识别,其中最重要的是训练数据集的构建。常用的数据集构是方法有网络收集、专家标注、众包标注和大模型标注。比如，OffensiveTwitter数据集利用Twitter数据通过关键词匹配的方法迸行标注，TOXIGEN数毋集使用GPT3进行标注，1.atentHatred和BAD数据集使用众包方法标注隐式有毒内容。另一方面，针对金融领域某些特定的有毒内容如金融违规内容或未持牌情况下的荐股荐基内容，可以通过训炼专用的内容风控大模型对其进行识别。而训炼内容风控大模型和常规大模型一样主要可基于大量的人工打标样本，结合提示工程和监督微调完成。在模型训练的数裾标注方面，一般而言有毒内容包含不同类型的标签，如针对未持牌的主体在金融领域大模型的应用，则不可涉及违规荐股荐基、违规提供投资组合珑议等持牌业务。在模型推理阶段，为了提高风险命中准确性，传统的提示工程可替换为基于多步推理假架的提示工程进行。比如通常基于模型的提示为”请判断以下内容中是否有不符合金融价值观、荐股荐基、不当投资组合内容”，但通过多步推理框架的提示工程可拆解为几个步骤，如下图所示，通过递进的推理得出最终命中有毒内容的绪果以及具体标签：模型训练在旗型训嫁阶段.有多种方法用于有害内容消除,研究“提出了DAPT和ATCON苒种训缄方法.DAPT在原颈训炼旗生的基础上班外在无毒数据子集上进行训炼，而AT8X方法则时训炼禺中的样本随机员于|t。XiC|或者nontOKiCI的防媛i行训练,而在髀码阶段基于nontoxic的前援进行解码。此外，用于梗型价值观对齐的手段也有助于花毒内容滑除，比如本文第二部分根到的。人然齐技术中的RlJIF(Reinforcement1.earningfro®IlunanFeedback)和RAfrT(RfardAlignedFineTuning),同时在模型开发过理中定期进行红皮攻防并进行数据由测、优化也可分助发现媒熨对有害内容的漏洞，从而进一步巩因安全防控.槎型推理在梗组推理阶段，可读先设定一系列案名单词语，使得它们在生成时的微率降低.工作提出为词汇表里每个词学习一个二维向量，用来代表有毒相无需，捶着用这个向It来增力推理时无春词的生咸慨率.然而这两件方法粗无法消除隐含有赤内客.可控文本生成技术也可用于有毒内容消粉.PP1.M方法在模型生成过程中,利用毒性分类器计算帏度更新模型的隐藏状态，模型后处理在蛾空后处理阶段,可通过嵌入式的内容安全昉控工具来实现力毒内容的二次发核及消除。但一航的内客审核工具法于传统的内容送检更转.审核滞后性较淘.不适配大模型实时生成的内容,因此可考虑嵌入内容风控大模型.以大悔型治理大悔型.比如大槿型在金融钱域的应期中,史提金融合规性,因此开发金融金类的内容风控大模型劝目标大模型进行审核,世极违规内容,并在产IS隹路上弹出兜底琴亲，也可在一定程度上总少遑规内容的透出.表3-9有咨内容消除方法3.2大模型风险治理框架借鉴大模型的风险治理是个非常复杂的体系，除了微观风险防控层面可以参考3进行采GBhrngCla,<Re11-oiotyPromptsEvaluatingNeUfalTOwCDegencfauonnIangUaQCMocW$)用具体安全措施缓解大模型风险外，站在整个宏观行业层面还需要建立大模型相应的监管治理框架，为大模型的整体发展方向划定安全边界，确保整个行业的安全、健康发展。3.2.1 美国关于人工智能的治理美国作为在人工智能前沿探索的国家之一，以往也发布了1.系列针对人工智能的法规，包括G算法问责法（草案拜、人工智能应用的监管指南、人工智能道筏原则及人工智能权利法案蓝图3。2023年10月.美国总统拜登发布了关于安全可靠的人工智能的行政命令用于防控人工智能系统的潜在风险。其中提到的几点或可用于国内大模型的监管混架借将。一是设定严格的红蓝攻防测试标准，并将这些测试结果提交至监管侧审核来保原其内容风险可控。在大模型在金融领域应用的监管中，针对有毒内容的生成，也可通过设置严格的红蓝攻防标准并递交测试结果至监管机构来进行管控。二是在隐私保护方面，除了开发并应用一系列的隐私保护技术，监管侧还会评估机构在开发模型时，如何收集和使用市场上流通的信息。针对大模型在金融领域应用的隐私安全问题，也可对训练数据收集过程进行规范，从而减少隐私风险漱口。三是在促进公平、开放的大模型生态方面，美国政府将逋过向小型人工智能开发及应用企业提供获得人工智能技术援助和资薄的机会，从而制助他们实现人工智能突破的商业化，从而促进公平、开放和具有竞争力的人工智能生态系统。而对于大模型在金融领域的应用发展而言，其生态较为复杂，包括金融技术服务提供商，数据服务商，金融机构，金融从业人员，机构客户等角色。而对于相对小型的金融机构而言，数据沉淀及技术沉淀相对不足，自研大模型应用相时困难。因此,随着大模型的在金融行业的普及，可考虑设立相关机制保障小型金融企业应用大模型前沿技术的机会。3.2.2 欧Jtt关于人工看能的治理欧盟在2023年12月正式就由2021年提议的人工智能法案达成临时协议。VvX智能法案监管目的不仅包括保障公共权力,规范发展可信人工智能，也为了支持人工智能创新，完善欧毁内部的人工智能市场机制，保藻人工智能产品及服务在成员国的自由流通及使用，防止成员国对人工智能研发及应用的过度监管.在监管方面，欧盟对人工智能采用了分类分级的风险监管思路。针对不同人工智能产品的风险分为多档，基于不同的风险程度给出不同的监管方式。对于具有不可接受风险的人工智能系统包括操纵人类行为企图的人工智能，包含某些社会评分体系应用的应用，预测警务的应用以及在工作场合进行情感识别的应用等.针对此类具有不可接受风险的人工智能系统，按照法规禁止其使用。对具有高风险的人工智能系统需要通过合规评估且设置一系列保障措施方可使用。其应用目前包括八个领域：自然人的生物特征识别和分类：重点基础设施的管理和运营；教育和职业培训；就业、工人管理和个体经营机会；获取基本私人服务以及公共服务和福利；执法；移民、庇护和边境管制管理；司法和民主程序。对于风险有限的人工智铉，需要参照欧盟通用数据保护条例遵守流程及服务信息透明公开的原则来使用。而对于低风险的人工智能，无强制法规，仅鼓励主动通过合规评估及建立保障措施来应时。对于国内大模型在金融领域的应用而言,欧盟的监管思路或值得借鉴。由于国内金融类牌照众多，大模型在金融领域可展业的范围依据其牌照的不同有较大差异，因此分级分类监管可有效控制风险溢出.3.2.3 英国人工智能治理方案2023年，英国基于以下几条大原则，发布了旨在带来更清晰和一致的人工智能监管大模型评测044.1通用大模型评测框架随着人工智能技术的不断成熟，大语言模型在金融领域的应用蓬勃发展，大模型评测工作的重要意义得以凸显出来。测评基准时于通用大模型至关重要。通用大模型的评测根袈可分为评估领域、能力难度、数据分类、题型分类、构建方式及评测方法六个层面：评测层面具体描述评比领域决定了评更根桀的应用范国.不同的领域，如金融、医疗或法分，拥有不同的数据特性.任务畲求和合规要求。因此，评测梃架必先能够适应朴定粗城的唯一密求和挑战.一个优秀的领域令用济测桂架,对于奉引相关领域模型迭代优化.起着至关定住的作用.知识施力：衡量墩盘对广泛妞识的了解也度,关注于槎型在不同教向层次的学科知识掌握情况，从义务教育、高等教育以及职业教肓等角度，通过对各级学科进行分类，构卑完赘的学科能力评测方案.S色力：该维度针对模型的逆属分析与问题解决能力，模组的推理能力不仅涉及敛学计算加逻辑判断，迁包括对复杂问息的因果推断和程序代码的生成与debug能力.翟嬉施力：评计模里对于焙定文本的深入理解程度，包考对文字含义的托S.主旨的抽取、语境的解读以及创意写作.评测时可以通过巽供文章摘要.批判性间法分析.以及围绕特定主题的创意写作任务来衡量模型的理解能力。能力：三注模型在理解和生成语言方面的能力，包若对字词的精准辨识、分类.含义整律以及斫词创造；对语句、段落的语法培构进行解析和牯谋纠正；以及传一种语言窃译为另一种语言的依力，通过设计佃致的语工具黄用：测试模级能否正确使用转定工具或眼务来完成任务，如查询效屈序.俄用APl接D等，这反映了模31的实用性和交互能力.构走方式升于FDFaAMM.可以采用OCR技术进行电子化於理.随后通过人工干颈进行清洗和校正,以硝保构建出高册量的评测题目。相比于可能被慢型笈训炼过的网页文本格式试题,PDF格式的数据更能保障评估结果的客观性，以遨免数据寻雄的潜在影响.计于枕注的IWH»*烹»,可以利用语言模型的转换功能，将这线内容腔化为填空题.问答题以及选择题等形式.签于生成式大模里可能产生的幻宜问题,直接利用大模型生成黑目可能无法殖保其有效性.因此，利用教科书和专业费料作为基础，借助模熨本身的语言理解能力构建译测JS目是一种非常杳效的方案。比外，奇家构造的评估集也是评测工具箱中的重要组成部分.这类评估集能够有效避免数据泄Ii问照，并且人类青冢能第创通众多独杼而Ii有桃战性的评佳货需.然而，奇求构造评估集也面临理帙有不、创徒和更新成本高吊的舄限性。针对业务敷*的总目构电.可以透过精心设计的提示（PrO叩t）和规则将业务数据转化成具体的if测物型,以此评估模制在实际业务巧境中的适用能力.M1F：客现评估通过量化指标来衡量模型在野定任务上的表现，是小评测方法模型时代主流的评估方漆，常用的评估指标包括：准确率.Fl分数.ROUGE指标.METEOR分数以及PaSSgk指标等.主观那估：在实俺大空语营樽型的讦估时.”粹依赖于客配指标并不能定全捕提到模型的诺能力及其在安殳性方面的细微差别.因此，采用以人类评价者的主观感知为基础的评估方法，能峰更全面地衡量模组的综合性能.主观评卷则依靠人类专家根据姓脸和叉断来迸行，它涉及刻模型性能的个人Je知评价和比较.旨在识别模驯的优势和潜在的改进空向.主观评比常考察内容的流畅度.爱然一致性和农合标准性等因素，提供更全面和濯人的评估视角.弥补了客观许估可能存在的不足.尽管如此,主观评估过程往往耗时且人力成本收高。对于人工评估，使用CPT-4进行评估可作为箕替代方法(团队内部评估过，GPT-4作为人工评估替代方案，与专业达标人员讦估相关度高，且效率大大提升.除了使用GITl辅助评估，业界迳曾以众包方式让不同的大模型进行匿名随机的对抗测评.这种评级基于国际象供等竞技游戊中广泛使用的Elo评分系统(Elo是一种计算玩家相对技能水平的方法,通过两名玩家之同的评分差异可以侦测比赛的结果.ChatbotArena评利法准和著名的中文通用大模型筹合性评测基准SuperC1.UE中都应用了这种评估方法。上下文学习JIMMt僮：针对大型模型特有的新场景适应能力和逻辑椎理能力，研究领域巳发展出具有代表性的评估方法如“上下文学习”(In-Context1.earning)和“思维佳推理”(ChainofThought.CoT)等.在Zero-sh。IIeHrning能力的评估中,关键在于考察模型在未授特定任分训嫁的情况下的表现能力。模型被要求侬戟于其在颈训探阶段习律的知识与推理技巧,直接应对新款任务的挺衣，该评佶手段突出了模型的普适性,以及其对未知场景的适应与处理能力.对于FeW-ShOtlearning,评估必住于模筌在接触有限的任务招关样例(通常1-5个)后的表现.比评估方法测认了模系在极少量信息支持下对新任务的快速学习与适应性,反映了澳集在小样本学习环境中的惧测效率.而ChainofThought(CoT)推理的评估松栗,则是要求模型在输出量终答案前,展示其一系列的中间推理步骤，这种方法不仅衡量了答案的正确性.而且深入评价了模型处理问题的逻辑和推理珞径,CoT椎建尤其适用于那些需要复杂多步骤推理的问题,为评估嘿里的军辑能力提供了木效途径.1-1通用大模型评测框架4.2大模型在金融领域的评测概述大模型在金融领域应用的评测与逋用大模型评测之间存在一种深刻的关联性。首先，金融能力的评测建立在通用能力的基础之上。这些基础能力海盖语言理解、指令执行、逻辑推理、数学计算以及内容生成等多个方面。在金融评测进行之前,模型必须要在通用评测中证明其在这些领域中的能力，确保有足够的底层支持来执行更为复杂的金融任务。在此墓础之上，金融大模型评测要求模型不仅要拥有通用能力，还要具备专业的金融知识和技能。这1.层次的能力扩展需要模型在理解广泛的金融慨念和进行专业化推理上有所增强，类似于在通识教育基础上发展出专门的职业技能.而就金融领域的大模型而言，其评测意义在于能够基于完整性、针对性及区分度，全面地评估模型在处理复杂金融数据和情景时的能力。首先,完整性是金融领域大模型评测的一个重要方面。目前的评测框架主要是针对知识广度的评估，因此大多集中在通用知识的研究上。这种评测对象过于分散的方法可能无法全面反映出参与者在面对复杂金融任务时的真实能力。除了通用能力评测外，完整的评测框架应当还包含金融通用能力评测和金融场景能力评测两大模块。对千金融通用而言,时其在金融.经济、会计和资格证书等领域表现进行测评是一种科学的程架构箧方式。金融通识冬餐和应用的宽度和深度，决定了能够多大程度上客观的反馈大模型的总体琮合能力。以金融通识掌握深度为例，蚂炊集团定义了“1.1识记级-1.5自省级”的不同深度，用以评测大模型对金融通识的掌握应用能力。对于金融场景而言，需要评测模型能否适应不同场景下金i业务的需求，如针对股票、期货、菸金、保险、证券和信托等业务的表现能力。蚂炊集团开发了相应的评测惟架，其包含认知、生成、金融知识、金融漫拓和安全合规五大金融场景模块，能够对大模型在金融场景领域的表现能力进行科学完备的评估。其次,针对性也是金融领域大模型评测需要关注的重要方面。金融领域的特殊性包含了业务合规性、事实准确性、推理正确性、*件实时性等方面:业务合规性涉及业务适当性、数据隐私安全等多个方面，其难点在于法律、规章等官方文件高度分散，系统性梳理和构建评测集进行有效评测具有挑战性。在大模型中，事实准确性比通用大模型更为重要，因为金融业务强调严谨性，基础数据和事件的事实性时复杂推理和金融计算的可隼性至关重要。除此之外，金融领域大模型在推理正确性方列与客户利益相关的义分。鉴于法规和条例的多样性和不断演变，构建一个能系统性整合这些复杂信息的模型,并通过合规性评估根架证实其有效性，是实现大模型合规性的关键挑战。4.2.2.2 事实准确性大模型的准确性直接决定了其推理结果的可信度。金融行业对于数据和事实的精确性有着非常高的标准，因此大模型在处理和验证基础数据及事件的真实性方面密要特别谨慎。琬保模型的事实准确性不仅是对模型质量的基本要求，也是防止错误推理和决策的关键。4.2.2.3 推理正确性金融系统对模型的逻辑推理和计算的正确性有着严格的要求。大模型必须具备高度可靠的推理能力以避免给个人、企业和机构带来不利影响。因此，在评估推理正确性时，大模型必须证明其在处理复杂金融问题时的准确性和稳健性。4.2.2.4 事件实时性政策/事件/宏观金融数据等时刻都在变化，对于金融业务无论个人业务或机构业务而,能够准确的实时的对相关事件/进行解读研列，如何评估大模型应用的实时有效性，对引导大模型落地实践应用起着关键的作用，4.2.2.5 济估量叠广度和深度金融知识的掌握程度，包括知识的广度和深度，是评估大模型能力的另一关键维度。大模型应在从“识记级到1.5自省级的不同层次上展现其深入理解和应用金融知识的能力。这种评估不仅揭示了模型对金融慨念的掌握程度，也反映了模型在实际场景中的应用潜力HR内容举例1.l识记慨化点,答案为名词，术语的解择风险溢价是什么？什么是运交？1.2关联切识关联,知遒知识点正确的子集.并能识别判定错误的部分将抵押贷款组合打包成可在市场上交易的资本市场国内工具过程被称为（A.证券化；B.金敢深化：C市场一体化：D,分侬化1.3掌握推理分析,逋常涉及比较/逢进/简隼的分析/简单计算,黑直接融笠和回接融资分别指什么,它们的区别是什么？某人两买了IO万元的终身寿.在保险期间,不幸被一辆汽车撞死.按照有关法律规定,家事司机应该赔信其家属5万元，事后该被保险人的丈夫将单向保险公司像赔，保险公司对该案件的处理方式是O.A.暗傕10万元，B.先赔傕10万元，然后再向肇事司机追偿5万元赔款，C.黯借5万元，D.不赔，因为不属于保险责任IA应用推理计算，多知识点/应用计算解决问题某公司换粕天来三年股利收号分别为5元/股，7元/,股，6元/股，当前费本成本率5%,股价20元/股，段价祓离估迂是低估？王某，男35岁，现投保5年期定期寿陇一份，保险金部为10万元，假设死亡给付发生在期末，利率为2%,35岁那年的死亡率为0.001.则王某35岁那年的自然保费是O.A.96元，B.98元，C.100元，D.102元1.5创造论述题，能择现有现象或寿合应用解决问题你认为中国现在的股票市场是有效的吗？请用相关理论进行分析和论述。4.2.2.6 业务实戢性与通用评测关注模型通用能力不同，金融领域相关评测通用需要考虑大模型在落地中的业务实践性。评测集应当依托于真实的金融业务流程,使用在实际业务生产中产生的数据（在遵守法律法规并进行必要的数据清洗及脱锹处理后）来构定评测案例。相比之下，仅从互联网上公开获取的数据往往缺乏必要的真实性和有效性，无法全面反玦模型在实际业务中的表现。4.2.2.7 中文金融测评集下面列举国内院校以及工业界开源出的几个中文金融评测集。作为金融行业大模型评测的笫一批构建单位，从不同角度切入及不断完善该领域的评测体系。金融评测集锁域葡介发行方语言评佶题型1分方式IPIXIU武汉大学、中山大学.包括5类任务.9个数据集.任云声大学.务包恬金融情感分析、新闻标埠NYU.四川大分类、NEKQ.股价走势预测.学.西安交大.佛罗里达大学英文场合券合白食FinEval金梏是一个包含高质量多项逸椁墨的集合，汤苴金融.运济.会计和证书等版域。它包括4.661个问题.涵茂了34个不同的学术科目.上海财经大学中文多通Acc白盒财经大学统计与管理学院张立文副教授课题组牵头，金融学院闵敏教授及其他各学院老师协助完成，所有数据均为原创，这保证了数据源的准确性和权威性。就评估方法而言，FinEval采用了1.系列提示类型，包括zero-shot和few-shot,以及仅回答和思维便提示，这确保模型性能评估的专业性和先迸性。该团队向外界公开评测数摒和评测代码，未来将持续进行迭代更新，并提供开放性的平台化评测服务，旨在为行业提供嫁合评估解决方案。项目地址：034-1FinEval详细概拯分类四大领域评组介绍金融领域为*业人员提供了做出明智金融决策和导航全球金融环境所密的美找技能。羟济领域着重于理解国家和全球经济系统.使个人能够分析经济趋势,就有效地为该钦域作出贡献.会计领域提供全面的财务管理和合规知识.里造专业人员在财务决策制定和风险管理方面的专业技能.证书领域包含精算,会计和金融等领域的证书考试，用于验证专士人房的知识和技能,增强职业前景和行业认可.表4-4FinEval评估的四大锐域4.3.2蚂蚁大模型评测集Fin-Eva蚂蚁集团为大模型评测专门设计了Fin-Eva金融评测集，其设计目的不仅是一个金融评估数裾集，更能帮助加速领域的发展,柘展大模型应用的边界。Fin-Eva涵盖金融认知、领域知识、金融逻辑、内容生成以及安全合规五大类能力33个子维度共8446个测评例，题目类型为单选题.Fin-Eva浸盖后富管理、保险、投费研究等多个金融领域，数据源包括蚂蚁各业务领域、开源数据、模型蒸僧，经过数据脱敏，文本聚类.语料精筛等处理过程后，结合金融领域专家的深度加工最终构建而成。目前对外开放评测数据及评测代码,未来持续迭代并开放平台化评测托管服务,为行业提供一站式评估。项目地址：EIN-EVA金融Al任务评测集金融意国理解329金融增位识别273金融情绪识别361保他意图理解313保殴槽便识别312转抑Q支提取301证券从业资格学位208基金从业费格考试276银行执业解格考试147会计从业资格考试231保l从业落格考试166注班税务师280保险知识解读181理财知识解漆2»(金融术语解择125知识检东增强108金融文档抽取206执业药师资格考试130执业医师费格考试131-期贤从亚资格考试123文本总结归结投教话术生成甘猾文案生成费讯标题生成金融致庆计算金融事件解注金融产品分析保险条款解读保佐属性抽取金融产品测评金融同建识别金Itt合规性信息安全合现金融事实性219358201167三307302317痴3823023002351131详细假法分类五大能力评估维度金/认知美考察模型金融文本的理解和提取能力领域知识美年察模型是否具各全面的金融领域如识，以及能否通过专业角力考试金融至辑费专察梗至是否具各完成复杂金融任务的推聚和计算能力内容生成类考察模型总结和生成寺亚金融文本的能力安全合规奥考察模组能否阱别全融领域的安全和合规问题a4-5FinEva评估的五大能力金融大模型发展中的人才培养055.1 人才需求分析随着数字智能技术的不断潴进，新兴的大模型技术已经和金融领域的多种业务深度融合。它的深度应用使得金融机构能够更好地理解市场动态、预测风险、优化决策，并提供个性化的金融产品和服务。在不断演进的技术和业务环境下,培养兼具适应性和创新力的金融+大模型复合人才变得尤为紧迫。随若大模型与业务场景的深度结合，产业界讨大模里人才有需求的企业也急剧增长。不只是互联网公司和人工智能企业，更多传统企业和研究机构也在积极招聘相关人才。与之对应的是，国内市场上具备大模型相关经验的人才极少，人才供给严重不足。企业需求大多集中在大模型专家级人才上，目前已从业的大量算法人才.也正申请内部调阅参与大模型相关业务，以培养新的能力和积累新的工作经验。金融业务与大模型的深度结合对人才提出了许多要求：大模型代表新的研究范式，承袭过去的技术，但更需要新的训陈框架、方法和交互方式：在大模型的预训练和微调过程还是一个工程问题,除了学历背景和学术成果外,复合性、实战性和创新性是各层次大模型人才必要的素质。b20222023年1-8月图5-1大模型相关专业招聘需求如图5-1所示，今年以来，对大模型相关专业的人才的需求有显著增长，企业对大模型的旺盛需求也体现在岗位量的涨幅上，特别是大模型底层的自然语言处理岗位，需求量从2022年的480激增至11.04%,成为需求增长最快的岗位。在金融领域，大模型与金融业务的深度融合，面梏着行业深度化、企业个性化、能力专业化、所有权私有化、规模小型化、部署分布化等新挑战，使得其架构和应用相较于传统金融业务和通用大模型，对人才能力也提出了更高水平、更复合的要求。从基础理论角度,将金融业务与大模型相结合笔要具备埼学科的综合铉力,包括金融学基础、计算机、软件工程、人工智能等学科能力。面向金融业务的大模型人才需要既能够理解和运用各类前沿技术工具和方法，也能够利用金融旗域如识将技术与具体业务紧密结合，为金融机构提供创新和可持续的解决方案。从工程应用角度,则需要具备扎实的实践和创新能力，大模型相关技术迭代迅速,代表新的研究范式，承袭过去的技术，但更需要新的训炼框架、方法和交互方式。其本质上是工程问题，实践能力助力技术落地膜能业务增效，创新能力则对在金融大模型领域保持竞争优势至关重要。从人才岗位需求来看,现有对大模型人才的划分大致包括算法侧、架构侧、应用侧人才，不同岗位对人才能力的脩重不同，但蓊求相互交叉。算法例才负责大模型核心研发，主要包括对金融专业语料库等数据进行处理,大模型本庾上就是参数量巨大的神经网络，其训练和调优需要人才具有充足的深度学习的使用经超。在通用大模型的基础上，结合企业内部资源,进行金融领域内的金调、推断优化以及模型评估和纠偏，需要根据业务场景训练出面向金融业更好的模型，其技能需求包括大模型训练调优、自然语言处理等深度学习技术。架构侧人才偏向工程，除了传统前后端开发及测试之外，还需要大模型架构人才,实现分布化的部署、数据安全的保护和应用实现，其技能寄求包括Web开发、分布化部罢等计算机技术.应用制人才聚焦于金融具体场景任务，其基于内部协同和行业认知，面向行业给出应用解决方案。害要具备广泛的金融领域知识.深入了解金融市场运作机制、金融产品和风险管理等业务需求，同时拥有较强抽象速模与应用能力，然够将大模型深度学习技术应用于具体实际的金融业务场景，对将大模型技术和金融领域知识熨合的能力要求更高。底层来构侧底层架构训练部署前后端开发数据安全分布或部署业务金梏业务数抠处理自然语言处理见陇管理大康型调优大模型使用图5-2面向金融垂直领域的大模型人才要求卖标史若金融决策在大模型时代，面向金融机构实际业务需求，培养复合型、实践型、创新型的复合性人才已成为应时未来挑战的关键。在未来输送和储备更多金融大模型人才，有助于推动金融科技的突破和落地，为金融行业贼能，为国家科技实力的提升和经济社会的可持续发展做出重要贡献。5.2 人才教育体系的调整与创新人才的培养和储备离不开完善的教盲体系和人才培养体系，传统金融人才和计算机人才的培养已经不能很好地满足金融垂直领域对大模型人才的需求，因此密要时传统人才教育体系进行调整与创新，以优化人才知识结构，更好地匹配新场景的需求。对于金融领域复合型、实践型、创新型人才的培养，我国教育体系的不足之处主要体现在课程培养体系脱节、缺乏跨学科整合、缺乏创新思维培育以及创新实践环境。廿先，人才培养应该强调肾学科的教学设计.随着金融科技的兴起，金融领域与其他学科的交叉融合变得更加紧密，但现有教盲体系对学科前沿的交流和融合仍不充分.大模型与金融业务的深度结合需要综合运用计算机技术、数据科学和金融领域知识的复杂方向，这种跨学科、跨领域的综合能力培养提出了新的要求和挑战。为了培养具备综合素养和跨学科思维的人才，对而向金融业务的大模型人才培养应该在传统金融教育的基础上强化与机器学习、计算机科学、数据科学.经济学、心理学、管理学、人机交互等相关学科进行紧密合作，在数学设计上强调多学科交叉和融合。高校和金融机构可以共境相关专业，进一步实现传统金融、金融科技与金融智能方向的融合，可以增设大模型金融沏识图谱CRPA技术与金融等系列课程。此外，可将大模型相关课程纳入金融等专业的人才培养方案,作为必修或选修课程。可以由高校教师进行课程研发，遨请金融机构员工就培养计划、课程设置等道行教学指导，并参与案例教学与双师同堂等教学环节。其次，人才培养应该鼓励教学内容创新.培养具有深厚专业知识和交叉能力的友合型人才.高校应积极迭代授课内容,推动跨学科合作,为培养出面向金融行业的大模型人才打好坚实的知识基咄,学科谀桎体系谀置满足专业化和多元化，在开设金融学、深度学习、数据处理等跨学科课程的同时，开设综合应用类课程，有效将交叉知识进行踏学科整合。与此同时.积极组织开展交叉学科前沿探索讲座，拓宽人才对领域前沿的眼界和兴趣，鼓励参加不同学科不同领域教师共同指导的研究项目，提供学科融合的实践柒道，促进理论与实践相结合。校企双方可以共同制定金最大模型课程体系徙设方案，开设结合金融大数据分析、金融风险管理、金融灌管等前沿领域,构建具有实操性的金融大模型课程。最后，人才教Ir应该鼓励教学模式创新，培养具有实践动手能力、科研创新能力、能够快速适应变化环境的人才.传统金融和计算机教育往往采用应试的模式，使用教学内容往往重理论轻实践，缺乏与当前金融市场的紧宙结合，尤其是在金融科技、金融专业预料优理等涉及交叉学科的方面°大模型的落地是个工程问题，在技术飞速迭代的背景下，对人才工程