刘曙峰表示，金融行业大模型还在规模定律发展的过程中，可能还会不断的给我们一些惊喜。同时，今年AI进入了平权阶段，它的门槛下降，可用性、易用性、普惠性较高，而且实际运营成本也非常低。他认为，我们可能有理由期待今年会是一个比较重要的、在产业应用迎来一个大发展的一年。
刘曙峰指出，实际今天阻碍真正把大模型落地应用的，除了在合规各方面的一些外部条件限制之外，本身大语言模型它所固有的幻觉问题《全球彩app安卓版下载》，以及不能够做精准的计算这样的问题，使得它在金融行业的一些应用，实际上是受到挑战的。
刘曙峰认为，金融行业大模型应用有三种类型：知识驱动型、流程驱动型和混合型。他表示，“去年一年下来，我们整个金融行业，有些钱是花在大模型上面，但是花在应用上的钱，连1%的IT预算都不到，所以我觉得今年会有一个比较大的数量级的增长。”
刘曙峰强调，我们需要有一个智能体的平台，让它可以来解决数据问题。他指出了最重要的三个工作：
第一，选择合适的模型，实际上这个工作现在已经变得比较简单，因为其实大部分都可用，可以根据不同场景选择不同模型。
第二，更重要的是梳理，尤其是数据资产的梳理，让它变成大模型可用，其实也包括其他资源的梳理，比如应用、API的梳理，让大模型可调用、代理体可调用。
第三，构建代理体。
“大模型已经不是门槛，数据、资源是门槛，重点工作应该聚焦在这里。”刘曙峰指出，“我们有足够的数据的积累。然后往下就要进入到应用了，要进入到应用的护城河。”
责任编辑：王馨茹
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（三）产业数字金融的支撑体系：技术+数据
本报记者 孟浩然 【编辑:杨婷 】
