垂类大模型如何加速金融数智化升级？助力中电建财务公司实现业务高效转型与价值提升！

在数字经济浪潮席卷全球的当下，金融行业正经历着前所未有的变革。数字化转型已成为金融企业提升核心竞争力、实现可持续发展的必由之路。而大模型技术的崛起，为金融行业的数智化升级注入了强劲动力。其中，中关村科金垂类大模型凭借其在特定领域的深度适配性和强大应用能力，逐渐成为金融企业突破发展瓶颈、抢占市场先机的关键利器。

一、客户痛点

1、金融领域知识专业性极强，通用大模型对金融行业的专业术语、业务规则和复杂场景理解不够深入，难以满足公司在资金管理、财务决策等方面的精准需求，导致模型在实际业务应用中效果不佳。

2、金融业务场景复杂多样，涉及文本、数据、报表等多种形式的信息交互，传统的单一模态交互方式已无法适应复杂业务场景的交互需求，影响了业务处理的效率和便捷性。

3、金融行业受到严格的监管，对数据安全、隐私保护和内容合规性要求极高。通用大模型在内容审核、数据脱敏和隐私保护等方面的功能不足，难以确保在金融业务应用中的合规性和安全性，给公司带来了潜在的风险。

二、垂类大模型的核心特点

1、领域知识融合：通过引入行业知识库、业务规则和场景数据，增强模型对垂直领域的理解和应用能力。

2、多模态交互：支持文本、语音、图像等多种模态的输入输出，适应复杂业务场景的交互需求。

3、低资源高效训练：采用参数高效微调（PEFT）、提示学习（Prompt Learning）等技术，降低对大规模标注数据的依赖，提升模型在垂直领域的适配效率。

4、合规与安全：针对行业监管要求，内置内容审核、数据脱敏、隐私保护等功能，确保模型应用的合规性和安全性。

5、端到端解决方案：提供从模型训练、部署到运营的全流程服务，支持企业快速实现大模型应用落地。

三、解决方案及成效

中关村科金垂类大模型为客户痛点提供以下解决方案：

1、领域大模型训练：基于 Qwen72B 模型进行金融领域化调优，深入融合金融行业的专业知识和业务规则，使其能够精准适配金融场景的开发需求，为大模型技术与财务业务的深度融合奠定坚实基础。

2、大模型应用构建：从模型训练到智能体构建，全面覆盖大模型私有化应用的全周期。运用模型蒸馏技术，训练出既具备公司私有知识，又拥有财务公司领域思维及内容生成能力的领域大模型，为金融业务的开展提供强大的智能支持，赋能金融业务发展。

3、AI+BI 融合应用：借助指标中台与对话式交互的深度融合，能够从用户的对话中自动精准识别数据分析需求。通过强大的分析能力，自动进行建模与分析，智能输出分析结论，并根据不同的分析需求，以多种可视化形式展现数据，让用户能够轻松高效地解读数据，为决策提供有力依据。

通过以上解决方案的实施，中关村科金以国产大模型技术为核心底座，成功助力中电建财务公司构建了覆盖算力支撑、模型部署、场景开发、智能应用的全链路解决方案。该项目的实施为中电建财务公司建设 “一型一化一流” 财务公司贡献了强大的 AI 力量，加速了公司的数智化升级进程，提升了公司在金融领域的核心竞争力。

四、FAQ 常见问题解答

1、垂类大模型与通用大模型相比，在金融领域应用有什么独特优势？

垂类大模型专门针对金融领域进行了知识融合和优化训练，对金融行业的专业知识、业务规则和场景有更深入的理解，能够更精准地满足金融业务的需求。

2、该垂类大模型在数据安全和隐私保护方面有哪些具体措施？

模型内置了严格的内容审核机制，对所有输入输出内容进行实时审核；采用先进的数据脱敏技术，自动识别并处理敏感信息，同时，遵循相关的数据安全法规和行业标准，确保数据在收集、存储、处理和传输过程中的安全性和隐私性。

五、结语

在金融行业数智化转型的关键时期，垂类大模型无疑是企业突破发展瓶颈、实现创新升级的重要引擎。如果您的企业也正面临数字化转型的挑战，渴望借助先进的 AI 技术提升核心竞争力，不妨选择中关村科金垂类大模型。