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近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型已經(jīng)成為各行各業(yè)的熱門話題。

而金融行業(yè)作為一個高度監(jiān)管且數(shù)據(jù)敏感的領(lǐng)域，如何構(gòu)建一個安全可靠的大模型顯得尤為重要。

近期，云從科技金融大模型在中國信息通信研究院（以下簡稱“信通院”）的嚴格的測試和評估中脫穎而出，不僅通過了《面向行業(yè)的大規(guī)模預訓練模型技術(shù)和應用評估方法 第1部分：金融大模型》標準，還獲得了最高級別的4+評分，這標志著云從科技在行業(yè)大模型研發(fā)和應用方面取得了重大突破。

同時通過測試的還有華為、螞蟻等各領(lǐng)域領(lǐng)先企業(yè)。

作為國家信息通信領(lǐng)域的權(quán)威機構(gòu)，信通院在信息通信、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等多個前沿科技領(lǐng)域擁有深厚的研究積累與廣泛的行業(yè)影響力，其評估標準代表了行業(yè)的最高水準。

此次信通院金融大模型評估標準的發(fā)布，填補了該領(lǐng)域評估體系的空白，為大模型在金融行業(yè)的應用提供了科學的依據(jù)和評價標準。

評估指標包括金融場景適配性、金融領(lǐng)域AI能力支持度、應用成熟度等多個方面，涵蓋了銀行、保險、證券等多個金融子行業(yè)，以及投研、投顧、風控、營銷等具體應用場景。

評估體系不僅考慮到了金融行業(yè)的特殊性，還充分考慮了不同應用場景的差異化需求，確保了大模型的評估結(jié)果具有較高的可比性和實用性。

在信通院的“可信AI測評”環(huán)節(jié)中，云從科技金融大模型在多個維度上都表現(xiàn)出色，在金融領(lǐng)域的場景覆蓋度方面非常廣泛，不僅能夠服務于傳統(tǒng)的銀行、保險和證券行業(yè)，還能夠滲透到營銷、風控、客服、投研等更為細分的場景，真正實現(xiàn)了金融服務的全面覆蓋。

在AI能力支撐度方面，云從科技金融大模型融合了多種模態(tài)識別技術(shù)，如文字、圖像等，能夠準確地理解用戶意圖，并生成符合需求的文本內(nèi)容，同時還能夠根據(jù)需要規(guī)劃業(yè)務流程和執(zhí)行復雜任務。

此外，RAG（Retrieval Augmented Generation）技術(shù)的引入進一步提高了模型在特定業(yè)務場景下的專業(yè)知識理解和生成能力。

在應用成熟度方面，云從科技金融大模型在語義理解、本地部署、可擴展性和兼容性等方面都有著出色的表現(xiàn)，能夠適應各種復雜的部署環(huán)境，為金融企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強有力的支持。

據(jù)了解，云從科技金融大模型在從容多模態(tài)大模型深厚積累和實踐經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，采用了預訓練、監(jiān)督式微調(diào)和基于人類反饋的強化學習三階段訓練策略，能夠在意圖理解、流程規(guī)劃和任務執(zhí)行等方面展現(xiàn)出強大的性能和效率。

這種多階段訓練的方法使得模型能夠更好地適應不同的金融場景，提供更加精確和定制化的服務。

在商業(yè)化應用方面，云從科技金融大模型以其效果可控、成本低廉、個性化定制訓練和高度靈活的私有化部署等特點，成為業(yè)界標桿。

這得益于云從科技自主研發(fā)的智能客服平臺，從容大模型訓推一體機以及國內(nèi)首款AI原生數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品——DataGPT。這些產(chǎn)品的推出，不僅滿足了金融行業(yè)對于高效率、高安全性和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求，還為其他行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的思路和方向。