北京银行如何构建全栈大模型应用体系？

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原标题：北京银行如何构建全栈大模型应用体系？
关键字：报告,模型,数据,人工智能,金融
文章来源：AI前线
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嘉宾｜代铁北京银行软件开发中心副总经理编辑｜高玉娴策划｜FCon 全球金融科技大会
近年来，以 ChatGPT 为代表的大模型技术迅速发展，为人工智能产业带来了新的变革，全球 AI 竞争日益激烈，通用智能成为竞争的焦点。国家层面鼓励构建人工智能增长引擎，去年两会工作报告中提出了“人工智能 +”的理念，强调深化大数据和人工智能研发应用，开展人工智能 + 行动，以打造具有国际竞争力的数字产业集群。监管机构如人行、监管总局等也提出了针对人工智能大模型的规范要求和指南。金融行业凭借其丰富的大规模数据积累和多元化应用场景，成为大模型应用的理想领域。
然而，金融大模型在行业应用中面临三大挑战：高端芯片受限、数据问题以及大模型应用风险。例如，美国限制 AI 芯片出口，ChatGPT 主要使用英文数据，而中文数据不足 1%，同时金融行业数据来源也较为单一。此外，大模型存在幻觉问题，模型输出的准确性问题限制了其在金融领域的应用，目前主要应用于边缘场景。
为应对这些挑战，北京银行近年来一直致力于探索

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