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生成式AI大模型(賦能金融業變革)

  • 作者：編者:姚前//楊濤|責編:蔣菊平//徐瀾//南芷葳
  • 出版社：人民日報
  • ISBN：9787511581600
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：211
人民幣：RMB 46 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著金融科技的蓬勃發展，金融行業正經歷著一場革命性的變革。金融垂直領域模型構建與金融數據的結合成為推動金融科技創新和發展的重要動力。同時，金融垂直領域的大模型應用仍面臨挑戰。本書邀請中國工商銀行、清華大學、中國工程院、中國證監會等產、學研領域的十余位權威專家，對金融領域大模型的技術、應用、合規、監管等方面進行深入闡釋，力圖共同構建更強大、安全、可靠的金融垂直領域基礎模型，切實為經濟高質量發展提供助力。
作者介紹
編者:姚前//楊濤|責編:蔣菊平//徐瀾//南芷葳
目錄
序一  大模型賦能金融科技：思考與展望
序二  生成式AI讓金融服務更有溫度
前言
上篇  大模型考驗治理智慧
  01  大模型生態建設與合規發展
    一、ChatGPT訓練數據來源與處理流程
    二、大模型的升級與進化路徑分析
    三、構建各類模型相互聯通的生態
    四、合成數據將成為大模型訓練數據的新來源
    五、大模型訓練數據的合規風險
    六、利用數據托管機制構建大模型訓練數據監管體系
    七、大模型工具鏈的標準化和安全管控
    八、政策建議
  02  生成式AI大模型的金融應用仍需「闖關」
    一、從供給側看人工智慧演變及ChatGPT金融應用
    二、從需求側看ChatGPT的金融應用機遇
    三、金融業應用人工智慧存在的挑戰
    四、著力促進數據要素到數據資產的「升級」
    五、努力提升算力資源與基礎設施治理水平
  03  走向負責任和可問責的金融大模型倫理治理
    一、走向通用人工智慧的大模型與生成空間的形成
    二、生成式人工智慧的長期風險和現實的社會倫理風險
    三、生成式人工智慧在金融領域的應用及其主要風險
    四、負責任和可問責的金融大模型倫理治理初探
  04  人工智慧在金融領域應用的風險暴露與監管挑戰
    一、人工智慧在金融領域應用中的風險暴露與監管挑戰
    二、人工智慧技術對現有金融監管體系的挑戰
    三、促進人工智慧在金融領域應用的對策建議
  05  大模型賦能金融業的責任之路
    一、生成式AI大模型的應用責任
    二、影響負責任大模型金融應用治理的主要因素
    三、構建負責任A1大模型行業治理體系的探索
中篇  大模型如何改變金融業
  06  AI大模型在銀行業的落地探索實踐
    一、AI大模型概況
    二、AI大模型銀行業應用價值
    三、工商銀行A1大模型實踐
    四、AI大模型應用風險和挑戰
    五、AI大模型銀行業落地的思考與建議
  07  銀行如何擁抱AI奇點時刻——以ChatGPT為例
    一、生成式AI大模型的理解與建設
    二、生成式AI大模型將為銀行帶來新機遇
    三、運用GenAI技術的挑戰與風險
    四、總結
  08  生成未來：人工智慧預訓練大語言模型在金融風險管理的應用及展望
    一、ChatGPT原理簡述
    二、生成式預訓練大模型在金融業的應用現狀及發展路線
    三、預訓練大模型在風險管理的應用場景分析
    四、總結
  09  大語言模型在銀行財富管理領域的應用

    一、人工智慧與AIGC發展回顧
    二、以ChatGPT為代表的大語言模型技術發展
    三、對人工智慧大語言模型應用模式的思考
    四、人工智慧大語言模型在銀行財富管理領域的應用探索
    五、結語
  10  大模型在基金投顧領域的潛在應用和風險
    一、基金投顧亟待創新性業務探索
    二、生成式大模型助力基金投顧業務回歸服務本源
    三、大模型落地基金投顧，潛在挑戰和風險仍存
    四、總結
下篇  人工智慧還將走多遠
  11  以數據資產圖譜技術構建金融大模型的數據供給生態
    一、國家加快推進大數據戰略布局
    二、數據體量、數據產權及數據質量
    三、金融行業的數據權益與大模型
    四、大模型時代的價值衡量體系重構
  12  人工智慧大模型在金融行業的應用展望與建議
    一、人工智慧大模型概述
    二、AI大模型在金融行業的應用及前景
    三、政策建議
  13  大語言模型在金融知識服務中的挑戰與應對
    一、問題產生的背景
    二、問題描述
    三、問題來源與解決策略
    四、案例-金融客服助手
    五、總結與展望
  14  大模型在銀行客戶體驗管理和客戶經營領域的應用實戰
    一、背景：數字化轉型中的存量競爭困局
    二、方案：大模型賦能銀行建立超個性化客戶經營體系
    三、實戰：銀行全面體驗管理場景下的大模型應用實戰
    四、未來：銀行大模型應用展望

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