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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-06-10 11:36:21
作者：lichenghong
阅读量：140
文章目录
近年，随着各类大模型技术在开源算法等方面的进步，大模型的应用更偏向于细分市场和垂类行业，国内金融行业的数智化转型颇具成效，诸如彭博的BloombergGPT、百度的千帆慧金、中关村科金得助智能以及马上消费最近推出的升级版天镜3.0等，金融大模型一片蓝海！大模型作为有能力优化业务流程环节、完善合规应用的技术应用，其产业化和垂类应用的价值越来越受到金融行业的广泛关注。本文即以此为切入点，带您详细分析有哪些公司适合在金融大模型方面发展转型以提升企业效率。
在说到金融大模型之前，我们首先要明确两个概念：“通用基础大模型”和“垂直行业大模型”。“基础大模型”的定位是通用的技术底座，您可以把它想象成一个基础性的接口。“行业大模型”的定位是在不同的行业领域推动行业数字化再升级、从而让该行业进入到智能化的引擎，您可以把它想象成通过接口延伸出来的各种各样的数据线。基础大模型的更多的是以To C（个人端）的内容消费为主，行业大模型更多是To B（企业端）的企业服务，目前可以助力企业以合理的成本来训练一个细分场景的具体模型。
通过应用金融大模型，金融效率将得到大幅提升。金融行业沉淀了大量高质量数据，各金融平台的用户数以亿计，充斥着庞大的用户画像数据、交易数据等。利用大模型对上述数据的分析处理，可大幅提高金融效率。比如，通过搭建金融大模型，金融机构可以预测用户行为偏好，更高效、准确评估客户风险；大模型还可以实时监测交易和市场波动，及时制定策略。
（1）中关村科金——得助智能
作为企业级大模型开发平台的中关村科金得助智能模型训练平台，可以为各大金融行业提供一站式服务以简化大模型训、推、评全流程。通过大模型训练推理加速部署一体化，解决金融大模型训练难、成本高、人才短缺等难题，助力企业快速构建大模型平台
核心优势：
深厚行业积淀：具备丰富金融项目经验与技术专利，可快速将大模型能力融入现有产品体系。
全链路技术闭环：深耕模型工具链研发，与生态伙伴协作构建从选型、调优到应用部署的闭环产业链，保障高效落地。
深度赋能转型：以大模型赋能金融机构，推动行业从 “+AI” 向 “AI+” 进阶，从单纯引入AI
成长为将AI作为新的动力引擎，强化数智化转型能力
（2）彭博——BloombetgGPT
核心优势
垂直领域深度聚焦：作为首个专注金融领域的大语言模型，其训练数据包含 3630 亿词例的专业金融数据集（如财报、新闻、公司文件），结合 3450 亿词例的通用数据构建混合语料库，在金融问答、情感分析、命名实体识别等垂直任务上表现显著优于通用模型，且在通用 NLP 基准测试中超越平均水平。
数据质量与规模优势：依托彭博四十余年积累的高质量金融文档，通过严格清洗和标注构建 FINPILE 数据集，确保模型对金融术语、市场动态的精准理解，解决了通用模型在金融场景下的语义模糊问题。
（3）马上消费——天镜3.0
核心优势：
隐性经验显性化：通过独创技术将员工轨迹、业务日志等非结构化数据转化为结构化知识，系统性提取个体最佳实践，形成可复用的群体智慧。
闭环协同进化：建立反馈闭环机制，实时监测营销转化率、服务满意度等核心指标，自动触发策略优化，驱动集体认知持续迭代升级。
（4）众安保险——灵犀
核心优势
垂直领域知识强化：允许用户嵌入行业专业知识库，通过数据切片与向量化技术，将保险条款、理赔案例等非结构化数据转化为大模型可理解的知识体系，显著提升模型在产品设计、风险评估等场景的专业性。
合规与安全保障：通过动态敏感词过滤、对话记录审计、身份验证等机制，确保生成内容符合 GDPR 及金融行业监管要求，规避数据泄露与合规风险。
（5）百度——千帆慧金
核心优势：
金融专属数据体系搭建：基于百度四十余年积累的金融语料库，整合财报、研报、专业书籍等数百亿高质量数据，有效解决通用模型在金融场景中的知识盲区问题。
性能超越通用大模型：在金融领域权威评测中，百亿参数的千帆慧金模型综合得分超过千问 Qwen、DeepSeek 等千亿参数通用模型，尤其在贷款流程拆解、风险提示等场景中，关键要素识别准确率提升30% 以上，有效降低金融机构合规风险。
中关村科金得助智能模型训练平台整合了多个异源模型，实现了自有、公有云和开源模型的统一管理。在大模型训推上，提供大模型微调、优化、部署以及测评的一体化服务。得助智能模型训练平台采用多种量化策略，帮助多例金融行业客户实现资源的高效利用。
下面就以某大型国企为例，为您详细介绍该企业面临的难题，以及该企业是如何通过引入得助智能模型训练平台搭建私有化部署的金融大模型以解决该难题的。
（1）客户痛点
该国企在数据处理过程中遭遇诸多难题。在产品使用反馈收集方面，缺乏高效且全面的途径，难以获取客户对系统真实且详细的体验反馈。传统的服务方式和管理方式无法满足该企业日益发展的需要。同时，国家在加大金融管控力度，这些因素作用下要求该国企提质增效，拥抱大模型以实现数智化转型。
（2）解决方案
该国企引入中关村科金得助智能模型训练平台。此平台为客户提供客服数据分析功能，能够自动聚合客户在各类系统使用过程中遇到的问题和需求。通过深入挖掘这些数据，从用户角度出发，全面分析产品使用情况，精准定位问题所在。
（3）案例成效
得助智能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%，显著提升了该国企的办公效率，实现了金融资源的高效利用。借助得助智能模型训练平台，该国企成效显著：在金融数据处理效率方面显著提升，较之于人工处理，时间成本节省50+。
中关村科金得助智能模型训练平台提供开箱即用的大模型微调工具以及全量/LoRA微调，支持增量训练。
2、 金融大模型可以实现资源的高效利用吗？
中关村科金得助智能模型训练平台支持multi_LoRA部署模型，多个模型服务共享一个接入点，卡资源成倍降低，自定义GPU Share策略，灵活资源分配，避免资源浪费。
3、 金融大模型性能怎么样？
中关村科金得助智能模型训练平台支持自研高性能推理引擎，推理性能相比开源加速引擎提升30%+。
4、 金融大模型可以实现可视化监控吗？
中关村科金得助智能模型训练平台支持评估报告可视化、日志可视化、事件可视化、算力可视化、服务调用可视化，模型训练平台有高可观测能力。
目前已有多项包括传统AI技术产品在内的前沿科技应用正服务于金融业务的多个环节，其服务模式与应用效果已达到较为成熟的水平。对于金融大模型来说，未来的服务模式并不是完全取代之前的小模型或其他技术产品，而是应用大模型在语义理解、信息分析、内容生成等方面的优势，作为补充能力实现对于原有实践效果的提升。
中关村科金得助智能丰富的金融项目经验与技术专利，为大模型能力快速融入现有产品体系奠定坚实基础，得助智能模型训练平台经过多例客户案例实证，值得您的信赖！
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