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中国工b商银行吕仲涛:金融机构应重视优质数据资产的储备与积累

查嘉祯 2024-10-25 13:24:51 供应产品 763 次浏览 0个评论

增强大模型人才队伍建b设。AI大模型业务应用成效是前期投入的集中映射,金融机构应培养更多懂业务、通技术的复合型人才,充分挖掘大模型内涵知识的潜力,打造更多突破性的场景。
2024年金融街论坛年会于10月18日至20日在北京举办,本届论坛年会的主题为“信任和信心——共商金融开放合作 共享经济稳定发展”。19日上午,围绕AI+金融赋能数er字金融新篇章”主题,中国工商银行首席技术官吕仲涛发表讲话。
对于大模型技术在金融行业的应w用,吕仲涛提出了四点建议:
提高大模型技术支撑能力。金融机构应根据自身规模,按照资源节约、资源集约共gh享、成本效益最优的原则,围绕大模型的算力、算法和数据三方面,开展人工智能和大模型的企业级技术能力建设。

加快行业联合创新。大模型所涉及的算力、算法等相关核心技术尚处于快速发展期。金融行业需加深与头部科研机构、企业的联合创新,持续保持资源投入,加速大模型技术在金融行业的研究和创新应用,增强我国数字经济发展的国际竞争力。
专题:2024金融街论坛年会
参考消息网10月11日报道 据路透社10月10日报道,北约秘书长马克·吕特10日称,北约将于14日开始举行一年一度的核演习。此次演习的背景是,俄罗斯总统普京加强了核言论。报道称,来自13个国家的约60架飞机将参加此次由比利时和荷兰主办的“坚定正午”演习,其中包括F-35A战斗机和B-52轰炸机。与英
责任编辑:王若云
吕仲涛指出,大模型技术是一把双刃剑,它在提升工作效率的同时,也带来了生成伪造内容、数据泄露等安全风险。吕仲涛强调,金融机构需要加强人工智能的潜在风险研判和防范,深化大小模型的协同应用,融合人工智能技术,推动商业银行在安全可控的情况下,向更加智能化、个性化、高效化的方向发展。
加强数据资产建设。大模型的应用离不开优质数据的训练,金融机构应重视数据资产的储备与积累,关注数据资产建设问题,在数据的采集、存储、基础分析、应用等多个阶段完善数据管理办法,树立以数据驱动为核心的理念,打破部门机构壁垒,推动数据共享与协作。

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