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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-05-22 17:55:41
作者:JIfan
阅读量:103
文章目录
金融大模型经过三次技术演变,从基于历史数据的统计模型主导到机器学习模型突破,然后再到千亿参数级大模型实现跨模态理解,技术的发展为金融行业注入了强劲的动力。中国电建集团财务有限责任公司(以下简称“中电建财务公司”)积极响应国家战略,率先布局AI大模型技术与财务业务的深度融合,携手北京中关村科金技术有限公司(以下简称“中关村科金”),共同开启金融数智化转型。
随着金融行业的不断发展,该企业也面临着很多挑战,比如客户需求的日益多样化、个性化,对服务也提出了更高的要求。同时国家对金融的监督力度在加大,因此风险管控的难度也会不断加大。
传统的管理方式和服务模式已经不能够满足国家和客户对企业的要求,需要借助更加先进的金融大模型技术来进行智能化转型,实现业务模式的创新和风险防控能力的双提升。
AI大模型技术凭借其强大的数据处理能力、自然语言理解能力和智能决策能力,成为金融行业数智化转型的关键技术。通过引入金融大模型,企业可以实现客户服务的智能化升级、风险防控的精准化加强、业务流程的自动化优化等,从而提升服务质量和效率,降低运营成本,增强市场竞争力。
2025年4月16日,中电建财务公司与中关村科金召开“AI大模型应用建设项目启动会”。中电建财务公司党委副书记、总经理秦普高,中关村科金总裁喻友平出席启动会并发表讲话。此次合作标志着双方在金融大模型的深度合作正式拉开帷幕。
秦普高在讲话中指出,财务公司积极响应人工智能国家战略,以及国务院国资委对中央企业加快布局和发展智能产业的要求,大力推动AI人工智能、大模型等前沿技术与公司金融业务、管理工作的深度融合,加快培育公司新质生产力。AI大模型应用建设项目开启了人工智能与财务公司深度融合的重要进程,是建设“一型一化一流”财务公司的关键行动,也是公司迈向数智化的重要里程碑。
喻友平表示,中关村科金经过多年积累,锻造出以得助大模型平台为核心,覆盖算力、数据、模型、智能体四大能力工厂的大模型技术产品矩阵。凭借业界领先的“平台+应用+服务”全栈大模型能力,中关村科金已助力众多央国企高效部署和应用大模型,加速企业数智化转型升级。
中电建财务公司率先布局大模型技术与金融财务业务的深度融合,充分体现了央企的远见与担当。中关村科金将以大模型技术为核心底座,助力中电建财务公司构建覆盖算力支撑、模型部署、场景开发、智能应用的全链路解决方案,为建设“一型一化一流”财务公司贡献大模型的力量。
中关村科金得助智能企业级模型训练平台,作为双方合作的核心技术支撑,为企业提供了一站式的大模型开发服务,简化了大模型训、推、评全流程,有效解决了模型训练难、成本高、人才短缺等难题,助力企业快速构建大模型应用平台。
一体化大模型训推:提供大模型微调、优化、部署推理和评测的一体化服务,较人工处理,节约时间成本50%+。企业无需在不同环节之间进行繁琐的协调和沟通,即可快速完成大模型的开发和部署,大大缩短了项目周期。
大模型推理加速:采用多种量化加速策略,模型训练平台帮助客户已有应用模型进行FP8量化时延降低约34.8%。通过优化模型的推理性能,提高了系统的响应速度,为用户提供更加流畅的服务体验。
GPU共享调度:同一张加速卡上按需运行多个模型服务,提高GPU利用率,减少资源浪费。企业可以更加合理地利用硬件资源,降低运营成本。
异源模型统一纳管:实现自有、公有云和开源模型的统一管理,采用OpenAPI标准化。方便企业对不同来源的模型进行集中管理和调用,提高了模型的可复用性和可维护性。
分布式训练:支持65B参数以上规模的模型,65B模型64卡分布式训练降低训练时间75%,由原来5个小时降低至现在75分钟。对于大规模模型的训练,分布式训练技术可以显著提高训练效率,缩短训练时间。
信创适配与可观测性:支持大模型在国产硬件如华为昇腾NPU、海光DCU等加速卡上进行训练与推理,实现多维度监控与分钟级异常修复。满足了金融行业对国产化的要求,同时提高了系统的稳定性和可靠性。
中电建财务公司与中关村科金的合作,是金融行业与科技企业深度融合的典范。通过引入中关村科金的企业级模型训练平台,中电建财务公司将进一步提升自身的数字化、智能化水平,优化业务流程,提高服务质量和效率,降低运营成本,增强风险防控能力。
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