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　　在当前科技快速发展的背景下，金融行业正经历前所未有的变革，尤其是大语言模型的应用正在重塑金融领域的格局。3月31日，中关村论坛“AI未来论坛：创新·投资·全球化”在海淀区启幕，汇聚全球顶尖学者与行业领袖讨论人工智能未来如何赋能经济。清华大学五道口金融学院副院长张晓燕教授在会上发表了题为“大语言模型在金融领域的应用”的主题演讲，深入探讨了大模型对金融行业的影响。

　　张晓燕在演讲中指出，虽然大模型在提升工作效率和个性化服务方面表现卓越，但它也面临许多挑战，如算力需求庞大、语料库质量参差不齐、伦理困境及监管政策的不完善等。她呼吁高校结合海淀区企业，培养懂得技术、金融与行业的复合型人才，以应对这些挑战。

　　最近，DeepSeek的出现为中国的技术自主性注入了信心。张晓燕提到该模型在资源消耗和应用开支方面的创新，打破了传统“大模型”等同于高成本的观念。国家互联网信息办公室的数据表明，自2023年8月以来，中国的AI大模型数量大幅增长，从8个增加到302个，这显示出大模型技术的快速发展。她强调，同时应重视小模型的潜力，73%的大模型是7Billion（70亿）参数规模，很多企业已认识到小模型在某些应用上的独特优势。

　　随着大模型在金融领域的广泛应用，金融机构的本地化部署已逐渐成熟，这包括投研决策、智能风控与服务优化等多方面。张教授和她的团队在研究中发现，基于大模型的投资组合表现超过了市场收益，显示出其在金融市场的巨大潜力。

　　然而，技术迅猛发展背后也隐含着一系列挑战。张晓燕阐述了在算力与语料、安全与伦理、信息传播与人才短缺等多个领域的困难，指出需对这些挑战进行跨学科探讨和解决。

　　张晓燕强调，培养跨学科复合型人才至关重要，金融专家需要深入理解大模型的技术特性，而AI工程师也必须具备金融意识。她呼吁高校与海淀区的企业联动，设计针对性的人才培养方案以解决当前面临的人才短缺问题。

　　面对金融行业的未来，博彩于技术创新、行业价值增长与模型协同的最新趋势，张晓燕展望“大模型”与“小模型”将共同推动金融行业智能化的发展。通过高校与企业的联动，可更好地迎接即将到来的金融技术变革，携手构建未来金融服务的新生态。这一切不仅关乎行业的技术发展，更是对人才培养的深度考量，期待教育、产业和监管的共同努力，推动金融与AI的有机融合和创新前行。返回搜狐，查看更多