大模型技术崛起

近年来，大模型技术迅速崛起，极大地加快了全球人工智能技术的进步和应用更新。这一技术被视为通用人工智能的关键动力，蕴含巨大潜力，推动各行业智能化水平的提升，让人们见证了人工智能前所未有的强大能力。例如，图像识别、自然语言处理等领域，都因大模型技术的应用而实现了质的飞跃。

这项技术的迅猛发展，在全球范围内引发了人工智能领域的崭新潮流。众多科技企业及研究机构竞相投入巨额资金，力争在大模型技术领域实现突破。各行各业也在积极研究如何运用大模型技术，以增强自身的市场竞争力。

潜在安全隐患

从算法分析来看，大型模型在内容生成上存在安全隐患，还可能隐藏着偏见。一旦用于信息传播等领域，有可能误导公众，甚至传播带有偏差的信息。以新闻生成为例，算法中的偏见可能导致内容失去客观性。

安全隐患影响范围很广。它减少了人们对人工智能生成内容的信赖，限制了大型模型在关键领域的使用。比如在司法、医疗咨询等领域，内容不能有偏差或错误，算法安全问题阻碍了这些领域对大模型的深入运用。

数据使用困境

数据使用方面，现有法律明确要求实行“可见数据不可用”的原则。医疗、金融等行业握有大量高品质数据，然而，由于隐私保护的原因，这些数据难以被共享和利用。金融机构积累了庞大的用户交易信息，却无法随意与其他单位进行数据合作分析。

这项规定限制了大型模型技术的进步。因为缺少充足的数据支持，模型的训练无法达到理想状态，进而影响了其效能的充分发挥。各个机构间数据无法共享，造成了资源的重复投入和浪费，进而阻碍了整个行业在人工智能技术应用方面的进展。

金融应用优势

金融领域在大模型的应用中表现突出。该行业数字化水平较高，且商业化应用前景广阔。例如，在银行信贷审批和风险评估等方面，大模型技术能有效提升工作效率和精确度。以微众银行为例，众多业务环节都依赖于数字数据的处理。

金融领域富含数据资产，且业务流程完善，为大模型的应用提供了肥沃的土壤。而且，对风险的精确评估和客户营销的需求，与大模型的技术特点十分契合，有助于推动金融服务的升级。

应用落地挑战

杨强在微众银行提到，大模型的应用推广遭遇了诸多难题。这些问题包括但不限于数据的安全与合理利用、算法性能的持续提升、系统的设计优化以及成本的有效控制。确保数据安全合理使用是数据管理的关键，而算法优化则是为了不断提升模型的表现力。

这些挑战要求我们不断进行技术革新和策略优化。金融机构需投入人力与资金，解决这些难题，以促进AI技术在金融及社会各领域的应用更加成熟和高效。

未来发展方向

“AI Agent”标志着大模型在应用端发展进入新阶段。这种模型融合了广泛的通用能力和特定领域的知识，能够满足各种场景下的需求。在金融领域，它可以扮演智能客服的角色，提供专业的服务。

数据不足的问题催生了联邦大模型这一理念。目前，大模型的集中式训练费用昂贵。未来，有望将训练任务分散至多个分布式算力中心，训练出多个小模型。这些小模型通过联邦网络相互连接，能够在保障隐私的同时，共享并利用各地的数据资源。杨强认为，纵向联邦学习可以有效解决企业间数据合作难题，助力金融机构构建更优的风控和营销模型。

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