大語言模型在金融業的應用剖析
  • 93
  • 出版日期
    05月28日, 2025
  • 作者
    ;
    温杜琳
前言

金融業近年來在AI科技的應用越來越重視,從前台互動、中台監控到後台營運,相關應用發展越發蓬勃。其發展的關鍵基礎—大語言模型與系統的結合方式,與銀行緊湊作業需求以及高度監管限制呼應。本文探討AI大語言模型如何在開源模型的社群支持與成本優勢下,推動創新與客製化服務;同時探討閉源模型在部署效率與穩定性上的價值。最後討論銀行在不同場景的實際案例,協助金融機構建立未來部署AI 的策略基礎。

目錄
    大語言模型驅動金融業轉型
    大語言模型在金融業的落地策略
    大語言模型在金融業的應用案例
    結論
    附錄
圖目錄
    圖一、標準採購模式部署流程
    圖二、整合增效模式部署流程
    圖三、自主研發模式部署流程
    圖四、UBS採用直接採購解方流程
    圖五、ING利用外部合規監管模組幫助分析作業流程
    圖六、Goldman Sachs整合多種大語言模型到應用流程
    圖七、Bloomberg自主研發金融大語言模型流程
表目錄
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