金证股份首席信息官廖亚滨针对“大模型在金融领域落地的思考”做主题分享。

廖亚滨指出，早在2018年，金证便从战略执行层面着手布局AI领域，并成立子公司金证优智作为集团AI战略的落地平台，通过认知智能、知识搜索、文档理解技术与金融场景结合对金融AI方面进行探索。

2019年，金证优智实现单点突破，发布了认知智能驱动的智能监管科技系统，为证监会、港交所等监管机构服务。系统涵盖应用爬虫与搜索技术的智能舆情系统的关键引擎、智能企业评估下多维度综合分析的精准能力以及金融认知模型技术的Transformer与知识图谱融合。

在2020年至2022年期间，金证股份在人工智能领域进行多方面的努力，在智能风控和智能文档领域取得了突破。今年，金证股份联合金证优智自主研发的金融大模型K-GPT由金融认知智能技术、搜索技术和金融智能文档处理技术共同打造。其中，金融认知智能技术成功实现了从专业小型模型到专业大模型的转变，搜索技术实现了从金融搜索到金融语义搜索的跨越。

廖亚滨介绍，大模型工具集主要包括K-GPT、金融语义搜索、智能文档处理、金融知识库、精细调整和评估。基于大模型的场景解决方案涵盖智能投研、智能投顾、智能投行、智能合规和智能客服等领域。

谈到模型落地应用的思考，廖亚滨从模型训练与优化、语言大模型应用、代码大模型应用、大模型合规风控四大方面发表了自己的见解。

金证股份首席AI官、金证优智CEO詹毅围绕《金融大模型K-GPT及大模型解决方案工具集》进行主题分享。他指出，K-GPT体系基于Transformer架构，结合领域预训练及场景化精调，与懂金融的语义检索引擎和由智能文档处理平台（IDP）高效搭建的金融知识库形成完整联动，具备更及时、更可靠、更懂金融的特点。

詹毅现场演示通用大模型及K-GPT问答情况，通过示例分析总结道，相较于通用大模型，K-GPT数据查询准确性高，更好理解金融术语，且回复专业、数据扎实，同时支持查看引用知识源，以及与实时数据与模块化集成，具备调取实时数据与组件的能力。依托于底层庞大的金融知识库，专为金融场景服务的K-GPT核心优势在于懂金融、数据准确、可验证及支持调用Agents。

詹毅表示，大模型解决方案工具集从训练到应用，一站式解决大模型应用落地，提供营销文案生成、监管问询总结、合规问答、智能客服机器人、知识QA生成器应用实例。