2024年金融行业模型边界、价值、趋势落地场景（33页PPT）。

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如今，许多金融机构选择使用大型模型进行风险管理、决策分析和运营优化。 但是，我们必须警惕虚荣心和过度依赖大型模型带来的风险。

首先，虚假问题在金融行业大模型的应用中非常突出。 人们往往过分相信模型的结果，而忽略了用于构建模型的输入和先决条件的准确性。 这种“黑匣子”思维很容易导致误导和偏颇的决策。 因此，我们必须不断质疑模型的合理性和可靠性，并进行充分的验证和敏感性分析。

其次，务实和高效是金融行业大模型应用的关键。 虽然大模型可以提供复杂的数据分析和实用性，但我们也必须考虑模型在实际应用中的可操作性和实用性。 金融行业的核心是为客户创造价值，而不仅仅是追求高精度。 因此，我们应该关注模型的实际可操作性，并根据实际业务需求和约束条件寻求最合适的模型架构和方法，从而最大限度地提高解决方案的可行性和可执行性。

此外，在金融行业大模型的应用中，需要注意数据的质量和有效性。 数据是构建模型的基础，也决定了模型的准确性和可靠性。 要处理数据质量不一致、数据缺失有偏差、数据安全等问题，严格控制数据预处理和特征选择，确保模型输出的可解释性和可信度。

最后，重视人才培养和团队合作，在金融行业大模型的应用中至关重要。 光有技术工具和算法是不够的，我们还需要有深厚的金融业务知识和行业洞察力，以及注重团队协作和持续学习的习。 只有充分发挥组织和人员的能力，才能更好地将大模型的潜力应用到金融领域。

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