自今年年初以来，诸如DeepSeek之类的大型国内模式不断发展，为消费金融业带来了很大的机会。采访的记者发现，金融机构有助于加深包容性金融和数字融资。通过增加研发投资并增强人才团队，他们将继续提高金融服务的质量和效率，促进人工智能的更多应用情况，并依靠数字和智能技术来帮助高质量的现实经济发展。
作为消费者金融机构的领先机构，中国贸易商的财务参与了建立行业标准，以帮助AI技术安全，可靠和维护，并通过人工智能增强传统行业的能力。中国Unicom Finance最近在第八届数字中国建筑峰会上播出，平台“ ZhoNglian Zhongsi智能传统中药大型模型“该地区显示的是参与者的注意。
近年来，Xingye消费者财务加速了人工智能和大数据的发展，并从流程，访问，贷款后管理审查中优化和升级了管理。在数据收集级别，用户体验有所改善，并且通过资源数据用户的清洁数字和独立许可，进一步保证了数据的真实性。同时，我们将继续加深外部数据的引入和应用，并依靠数字技术生成风险，反欺诈和操作系统的疾病和标准身份。
关于促进金融模式的消费者金融机构ES许多不同的类型和使用人工智能模型，例如风险，智能顾问，智能顾问和反及式模型。在开发链接模型方面，还必须稳定整个模型开发过程并制定单个过程和标准。金融行业的数据量是压倒性和复杂的，有必要确保来自不同资源的数据在输入模型培训或应用程序中的其他链接时可以保持一致性和准确性。
中国银行协会发布了“ 2024年中国银行开发报告”，表明金融和人工智能本质上是合适的。 AI的大型模型技术可以充分利用银行业的大量数据，而银行业则是应用AI大型模型技术的丰富方案。中国银行研究所的研究人员刘陈（Liu Chen）认为，作为“五个主要金融文章”之一，数字金融具有战略意义为消费金融行业高质量发展的典范，还为实施大型模型创造了广泛的空间。
大型模型适用于基本领域，例如准确的营销，财务顾问，前风险控制和信用检查，这些领域可以提高不同类型的小型业务的效率，以显着改善。 Liu Chen说，在制定投资决策过程的过程中，大型模型为基于客户消费习惯和财务资源的应用程序状态，行业特征，产品特征和其他数据提供了金融机构的客户经理，并可以为客户的个人计划制定个性化的投资组合计划。在控制智能风险的过程中，大型模型基于决策和复杂事件处理技术的实时风险，可以实现DECIsion对毫秒级风险的反应为扩大不同的业务提供了丰富的情况。
此外，由于实际的金融业务场景包括复杂的逻辑推理和多步骤决策，因此大型模型的幻觉给其实际扩展带来了关键的挑战，并使该行业担心大型模型应用程序的可靠性。LiuChen表示数据是基本的“养分”，以确保大型模型的正常运作并提高效率。与消费者相关的机构应加速内部数据资源的集成，建立单个数据平台并继续改善数据元素的积累。同时，通过建立围绕数据清洁，标签，建模等的全链工作机制，特殊模型数据质量得到了改善。考虑到行业中流畅的数据元素提高提高质量和效率的重要方法Mer Financial Services，可以促进外部数据的获取和集成。
Ouyang Rihui还说，通过开发和使用公共数据来宣传更多的公共数据以增强各方的合并数据应用程序，将有助于消费者金融机构开发更准确的用户照片并提高客户捕获和客户能力。
（负责编辑：yi wei）
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