大语言模型在金融端的应用原理、挑战及落地路径研究

• 作者： 陆岷峰 ¹
• 作者单位：
  1.  上海大学
• 发布时间：2024-07-02

摘要: 新质生产力的核心是技术创新与应用,人工智能是铸造新质生产力最有效的手段,随着人工智 能技术的快速进步,大语言模型,特别是 GPT 系列,在金融行业的应用引起了广泛的关注。 这些模型在 处理金融文本、预测市场趋势、管理风险、执行算法交易以及改善客户服务等方面展现了显著的潜力,成 功地提升了金融新质生产力。 尽管如此,要成功将这些先进技术融入金融领域,同时确保数据隐私、模型 的解释性和准确性仍然存在诸多挑战。 文章深入探讨了大语言模型在金融领域应用的核心原理、面临的 主要挑战、最具潜力的应用场景、有效的效果评估方法、关键的落地实施因素、解决可解释性问题的策略、维护数据隐私和安全的重要性,以及预期的未来发展趋势和可能带来的行业变革。 通过全面的分析,为 金融机构利用大语言模型提供指导,同时为未来的研究方向提出建议。

• 来自： 用户_gaovzbycly
• 分类： 应用经济学 >> 金融学
• 稿件状态： 已被期刊录用
• 引用： PSSXiv:202407.00052 (或此版本 PSSXiv:202407.00052V1)
  DOI:10.12451/202407.00052
  CSTR:32012.36.PSSXiv.202407.00052
• 推荐引用方式： 陆岷峰.大语言模型在金融端的应用原理、挑战及落地路径研究.哲学社会科学预印本平台:https://zsyyb.cn/abs/202407.00052.[PSSXiv:202407.00052V1] (点此复制)