Deepseek的橫空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及�？梢苑浅？隙ǖ卣f(shuō)，2025年，注定是中國(guó)AI大模型的應(yīng)用落地爆發(fā)的元年。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的問(wèn)題不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎樣如何有效引入大模型？”。

　　中投顧問(wèn)推出的《2025-2029年中國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景剖析及投資機(jī)會(huì)研究報(bào)告》，就是回答各行業(yè)“如何有效引入大模型”的問(wèn)題。報(bào)告詳細(xì)介紹了金融、醫(yī)療、制造、教育、交通和零售等行業(yè)如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是國(guó)內(nèi)首份關(guān)于大模型行業(yè)落地的深度報(bào)告。

　　立即訪問(wèn)我們“產(chǎn)業(yè)研究大腦”系統(tǒng)，免費(fèi)閱覽這份詳盡報(bào)告！

在風(fēng)云變幻的金融市場(chǎng)中，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)猶如隱藏在暗處的礁石，時(shí)刻威脅著金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。傳統(tǒng)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法在面對(duì)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境時(shí)，往往顯得力不從心。而人工智能大模型的興起，為金融行業(yè)

場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)帶來(lái)了革命性的突破，成為金融機(jī)構(gòu)防范風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)健發(fā)展的有力武器。

一、傳統(tǒng)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模式的局限性

傳統(tǒng)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多依賴(lài)于歷史數(shù)據(jù)與靜態(tài)模型。例如，廣泛應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型（VaR），基于過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)情況，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析來(lái)估算在一定置信水平下，未來(lái)特定時(shí)間段內(nèi)可能的最大損失。但這種方法存在明顯缺陷，它假設(shè)市場(chǎng)環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定，資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)符合特定的概率分布，而現(xiàn)實(shí)中金融市場(chǎng)充滿了不確定性與突變。

以 2008 年全球金融危機(jī)為例，在危機(jī)爆發(fā)前，基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建的 VaR 模型嚴(yán)重低估了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，未能預(yù)測(cè)到房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫破裂引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致眾多金融機(jī)構(gòu)遭受重創(chuàng)。此外，傳統(tǒng)評(píng)估模式對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的捕捉和處理能力不足，難以應(yīng)對(duì)高頻交易、瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)行情。在股票市場(chǎng)，股價(jià)可能在幾分鐘甚至幾秒鐘內(nèi)大幅波動(dòng)，傳統(tǒng)模型無(wú)法及時(shí)根據(jù)最新市場(chǎng)信息調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，使得投資者和金融機(jī)構(gòu)錯(cuò)失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，承受巨大損失。

同時(shí)，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估往往孤立地看待各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因素，如利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、股票價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)等，未能充分考慮到不同風(fēng)險(xiǎn)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性。實(shí)際上，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化可能同時(shí)引發(fā)利率、匯率以及股票市場(chǎng)的連鎖反應(yīng)，傳統(tǒng)模型難以準(zhǔn)確度量這種綜合風(fēng)險(xiǎn)。

二、人工智能大模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的原理與優(yōu)勢(shì)

海量數(shù)據(jù)整合與深度挖掘

人工智能大模型具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠整合金融市場(chǎng)的多元數(shù)據(jù)。它不僅涵蓋金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的交易數(shù)據(jù)、客戶(hù)信息，還廣泛接入外部數(shù)據(jù)源，如全球宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)動(dòng)態(tài)資訊、社交媒體輿情等。以摩根大通運(yùn)用的大模型為例，通過(guò)匯聚全球各地證券交易所的實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)、各國(guó)央行發(fā)布的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、社交媒體上對(duì)上市公司的討論熱度等海量信息，大模型能夠?qū)κ袌?chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全方位分析。借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)，大模型可從新聞報(bào)道、研究報(bào)告中提取關(guān)鍵信息，從社交媒體的用戶(hù)討論中捕捉市場(chǎng)情緒變化，挖掘潛在風(fēng)險(xiǎn)因素，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更豐富、全面的數(shù)據(jù)支撐。市

實(shí)時(shí)跟蹤與快速響應(yīng)

大模型能夠?qū)崟r(shí)跟蹤金融市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化，一旦市場(chǎng)出現(xiàn)異常波動(dòng)，可迅速做出反應(yīng)。在外匯市場(chǎng)，當(dāng)某國(guó)央行突然調(diào)整貨幣政策，引發(fā)匯率劇烈波動(dòng)時(shí)，大模型能夠在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)捕捉到這一變化，并通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練好的算法模型，快速分析其對(duì)各類(lèi)外匯資產(chǎn)、跨境投資組合的影響，及時(shí)發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。相比傳統(tǒng)評(píng)估方式，大模型極大地縮短了風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)時(shí)間，為金融機(jī)構(gòu)采取風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖措施爭(zhēng)取寶貴時(shí)間。據(jù)高盛內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示，引入大模型進(jìn)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)后，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)間從過(guò)去的平均 30 分鐘縮短至 1 分鐘以?xún)?nèi)，顯著提升了風(fēng)險(xiǎn)管理效率。

捕捉復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)與精準(zhǔn)評(píng)估

市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素之間存在著錯(cuò)綜復(fù)雜的非線性關(guān)系，大模型通過(guò)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠有效捕捉這些復(fù)雜關(guān)聯(lián)。在分析股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，大模型可綜合考慮宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如 GDP 增速、通貨膨脹率）、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局、公司財(cái)務(wù)狀況、技術(shù)創(chuàng)新能力以及市場(chǎng)投資者情緒等多維度因素，精準(zhǔn)評(píng)估股票價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。例如，當(dāng)行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)重大技術(shù)突破時(shí)，大模型能快速分析該技術(shù)對(duì)不同企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，進(jìn)而預(yù)測(cè)相關(guān)股票價(jià)格走勢(shì)，準(zhǔn)確評(píng)估投資組合面臨的風(fēng)險(xiǎn)。這種對(duì)復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)度量，使金融機(jī)構(gòu)能夠更科學(xué)地制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略，優(yōu)化資產(chǎn)配置。

三、大模型在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用實(shí)例

量化投資領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控

在量化投資中，對(duì)沖基金公司利用大模型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)投資組合風(fēng)險(xiǎn)。例如，文藝復(fù)興科技公司的量化投資策略借助大模型對(duì)全球各類(lèi)資產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。大模型能夠根據(jù)市場(chǎng)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整投資組合權(quán)重，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某類(lèi)資產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)異常波動(dòng)，且與其他資產(chǎn)的相關(guān)性發(fā)生改變，可能導(dǎo)致投資組合風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)，模型會(huì)迅速發(fā)出預(yù)警，并自動(dòng)調(diào)整交易策略，減少該資產(chǎn)持倉(cāng)，增加避險(xiǎn)資產(chǎn)配置，有效降低投資組合的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在市場(chǎng)波動(dòng)加劇的時(shí)期，采用大模型風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控的量化投資組合收益率相比未采用的同類(lèi)組合高出 15% - 20%，同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)敞口降低了約 30%。

銀行資產(chǎn)負(fù)債管理中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

商業(yè)銀行運(yùn)用大模型對(duì)資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。以美國(guó)銀行為例，通過(guò)大模型實(shí)時(shí)分析利率走勢(shì)、客戶(hù)存款取款行為、貸款違約率等數(shù)據(jù)，評(píng)估銀行資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)市場(chǎng)利率波動(dòng)時(shí)，大模型能夠快速計(jì)算出利率變化對(duì)銀行存貸款業(yè)務(wù)利差的影響，以及對(duì)不同期限資產(chǎn)負(fù)債的市值變動(dòng)影響，幫助銀行及時(shí)調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債配置策略。如在利率上升周期，大模型預(yù)測(cè)到銀行長(zhǎng)期固定利率貸款面臨較大利率風(fēng)險(xiǎn)，銀行據(jù)此增加短期浮動(dòng)利率貸款投放，優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，有效抵御了市場(chǎng)利率風(fēng)險(xiǎn)沖擊，保障了銀行盈利能力的穩(wěn)定。

保險(xiǎn)公司投資業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管控

保險(xiǎn)公司的投資業(yè)務(wù)涉及股票、債券、房地產(chǎn)等多種資產(chǎn)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜。平安保險(xiǎn)利用大模型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)投資資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)對(duì)股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)、房地產(chǎn)市場(chǎng)等多市場(chǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，評(píng)估各類(lèi)投資資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)狀況。當(dāng)房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)過(guò)熱跡象，大模型通過(guò)分析房?jī)r(jià)走勢(shì)、政策調(diào)控信號(hào)、開(kāi)發(fā)商資金鏈狀況等信息，預(yù)測(cè)房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)上升，及時(shí)提醒保險(xiǎn)公司調(diào)整投資組合，減少房地產(chǎn)相關(guān)資產(chǎn)配置，增加債券等穩(wěn)健資產(chǎn)比例，降低投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，平安保險(xiǎn)借助大模型風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，投資業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益率提升了 10% 左右，投資損失率顯著下降。

四、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)帶來(lái)的行業(yè)變革與效益

風(fēng)險(xiǎn)管理模式革新

人工智能大模型驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)促使金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理模式從傳統(tǒng)的事后分析、靜態(tài)評(píng)估向?qū)崟r(shí)預(yù)警、動(dòng)態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)變。金融機(jī)構(gòu)能夠在風(fēng)險(xiǎn)萌芽階段及時(shí)察覺(jué)并采取措施，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理的前置化、智能化。例如，高盛集團(tuán)在大模型支持下，構(gòu)建了實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)全球業(yè)務(wù)進(jìn)行 24 小時(shí)不間斷監(jiān)控，一旦風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)觸及預(yù)設(shè)閾值，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)迅速響應(yīng)，調(diào)整交易策略或風(fēng)險(xiǎn)敞口，極大增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的及時(shí)性與主動(dòng)性。

提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力

精準(zhǔn)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)助力金融機(jī)構(gòu)優(yōu)化投資決策、降低風(fēng)險(xiǎn)損失，從而提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在投資領(lǐng)域，金融機(jī)構(gòu)憑借大模型提供的精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，能夠挖掘更多低風(fēng)險(xiǎn)高收益的投資機(jī)會(huì)，吸引客戶(hù)資金流入。如貝萊德等大型資產(chǎn)管理公司，利用大模型篩選優(yōu)質(zhì)投資標(biāo)的，優(yōu)化投資組合，在市場(chǎng)波動(dòng)中為客戶(hù)實(shí)現(xiàn)了更穩(wěn)定的資產(chǎn)增值，資產(chǎn)管理規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，進(jìn)一步鞏固了行業(yè)領(lǐng)先地位。

維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定

從宏觀層面看，金融機(jī)構(gòu)廣泛應(yīng)用大模型進(jìn)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，有助于維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，各金融機(jī)構(gòu)能夠基于準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)策略，避免風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度積累與擴(kuò)散，防止系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。例如，在 2020 年新冠疫情引發(fā)全球金融市場(chǎng)劇烈動(dòng)蕩期間，部分提前布局大模型風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的金融機(jī)構(gòu)，通過(guò)及時(shí)調(diào)整資產(chǎn)配置、加強(qiáng)流動(dòng)性管理，有效緩解了市場(chǎng)恐慌情緒，為穩(wěn)定金融市場(chǎng)秩序發(fā)揮了積極作用。

五、挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略

數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全挑戰(zhàn)

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)，但金融數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤、不一致等質(zhì)量問(wèn)題，影響模型訓(xùn)練效果。同時(shí)，金融數(shù)據(jù)包含大量敏感信息，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)高。金融機(jī)構(gòu)需建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、校驗(yàn)、整合，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與完整性。在數(shù)據(jù)安全方面，采用加密技術(shù)、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)脫敏等手段，保障數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、傳輸、使用過(guò)程中的安全，防止數(shù)據(jù)泄露事件發(fā)生。例如，花旗銀行投入大量資源建立數(shù)據(jù)治理中心，運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)對(duì)海量金融數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量?jī)?yōu)化，同時(shí)構(gòu)建多層級(jí)數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，有效提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全性。

模型可解釋性難題

大模型的決策過(guò)程復(fù)雜，如同 “黑箱”，難以直觀解釋風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的依據(jù)，這在金融監(jiān)管與投資者溝通方面存在障礙。金融機(jī)構(gòu)與科研團(tuán)隊(duì)合作，研發(fā)可視化工具與可解釋性技術(shù)，將大模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估邏輯以通俗易懂的方式呈現(xiàn)出來(lái)。如通過(guò)展示影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的關(guān)鍵因素及其權(quán)重，讓監(jiān)管部門(mén)與投資者了解風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程，增強(qiáng)對(duì)模型結(jié)果的信任。例如，巴克萊銀行與高校合作開(kāi)發(fā)了一套針對(duì)大模型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的可視化解釋系統(tǒng)，有效解決了模型可解釋性問(wèn)題，提升了監(jiān)管合規(guī)性與投資者滿意度。

人才短缺困境

大模型在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用需要既懂金融業(yè)務(wù)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。金融機(jī)構(gòu)通過(guò)內(nèi)部培訓(xùn)、與高校聯(lián)合培養(yǎng)、外部人才引進(jìn)等方式，打造專(zhuān)業(yè)人才隊(duì)伍。內(nèi)部培訓(xùn)為員工提供人工智能、大數(shù)據(jù)分析等課程，提升員工技術(shù)能力；與高校合作開(kāi)設(shè)金融科技相關(guān)專(zhuān)業(yè)，定向培養(yǎng)復(fù)合型人才；從科技企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)引進(jìn)優(yōu)秀人才，充實(shí)團(tuán)隊(duì)實(shí)力。例如，摩根士丹利建立了完善的人才培養(yǎng)體系，與多所知名高校合作開(kāi)展金融科技人才培養(yǎng)項(xiàng)目，同時(shí)高薪聘請(qǐng)行業(yè)頂尖技術(shù)人才，為大模型技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的人才保障。

六、未來(lái)展望

展望未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，大模型在金融行業(yè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域?qū)�發(fā)揮更為重要的作用。一方面，大模型將更加智能化，能夠自適應(yīng)市場(chǎng)變化，不斷優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與前瞻性。例如，通過(guò)對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的持續(xù)學(xué)習(xí)，模型能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)周期變化，提前為金融機(jī)構(gòu)預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面，大模型將與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)深度融合。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、全面采集，區(qū)塊鏈技術(shù)則能保障數(shù)據(jù)的真實(shí)性與不可篡改，為大模型提供更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進(jìn)一步提升風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的效能。例如，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)采集企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、物流信息等，結(jié)合區(qū)塊鏈上的交易數(shù)據(jù)，大模型能夠更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

此外，全球金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)也將更加重視大模型在金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，制定更加完善的監(jiān)管規(guī)則與標(biāo)準(zhǔn)，在鼓勵(lì)創(chuàng)新的同時(shí)，確保金融市場(chǎng)的穩(wěn)定與安全。金融機(jī)構(gòu)將在監(jiān)管框架內(nèi)，充分發(fā)揮大模型的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，不斷創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)管理模式，為金融行業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展保駕護(hù)航，共同迎接智能金融時(shí)代的到來(lái)。