数字化转型路径 不同维度构建能力模型进行数字化转型升级 战 略 IT 服务价值主张 合作和 SBU 管理支持 基础设施 和管理 技术架构、基础设施建设 管理经营 IT 业务 ，包括财务管理 组 织 治理、组织模型 角色 ，资源和用人模式 流 程 指标和报告 过程驱动下的交付 数字化 运营 | 客户体验 | 业务模式 数字 运营 共享与管控 互联与协同 智能化业务运营 客户 改进 建议，以推动企业的发展和进步。 设立定期的绩效评估和反馈机制，以跟踪目标 的实现情况，并对团队成员的表现给予及时反馈 和激励。 营销推广规划信息屋 明年工作计划、工作目标、 SMART 模型 具体的 目标 / 行动 可量化 的指标 Enter your title Enter your title 与公司 / 部门 的目标关联 Enter your title 时间计划 Enter Lorem Ipsum is simply dummy text Lorem Ipsum is simply dummy text Lorem Ipsum is simply dummy text 战略帆船模型 新能源 能源配售 能源增值服务 大数据 软件开发 自动化 光伏设备 低压电器 输配电设备 储能 智能终端 l 品牌架构设计总体导向 >>> 做大做强母品牌，全 力支持 集团业务整体发展

AI+ 金融：大模型引爆金融科技革命 “AI+ 应用”系列（二） 分析师：刘泽晶 SAC NO ： S1120520020002 邮箱： liuzj1@hx168.com.cn 仅供机构投资者使用 证券研究报告 | 行业深度研究报 告 联系人：刘波 邮箱： liubo1@hx168.com.cn 华西计算机团队 2023 年 7 月 28 日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 CAGR 为 18.2% 。 u 金融行业数据、场景丰富，大模型走上金融大舞台 我们认为，金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业细分领域众多，且大量产品最终服务于 C 端用 户， 大模型应用场景丰富。随着大模型与金融业务的融合，创新应用将层出不穷。 金融行业数字化需求刚性，投入巨大，是大模型应用落地的大舞台 ：根据艾瑞咨询的数据， 2022 年，以银行、保险、证券为主的金融机 Bloomberg GPT 、 Morgan Stanley 、 Lemonade 、苏黎世保险、度小满、瑞穗金融集团等。 u 新一轮金融科技革命，产品 & 商业模式均有望革新 我们认为，随着大模型技术与业务的深度融合，头部金融科技企业有望实现产品和商业模式的革新，实现从产品 + 服务收费向 SaaS 订阅 收 费、运营分润收费的转变。 我们认为，金融科技细分领域众多，各细分领域龙头具备技术、行业

技术咨询 2 预训练语言模型 预 训 练 微 调 将模型在大规模无标注数据上进 行自监督训练得到预训练模型 将模型在下游各种自然语言处理任 务上的小规模有标注数据进行微调 得到适配模型 AI大模型就是预训练语言模型 通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型 预训练语⾔模型“预训练 + 微调”技术范式 ⼤规模⽆标注 ⽂本数据 模型预训练 不同特定任务 有标注训练数据 有标注训练数据 模型微调 测试数据 最终模型 从海量数据中自动学习知识 Ø Big-data Driven，模型基于大规模语料训练而成； Ø Multi-tasks Adaptive，支持多种任务，包括自然 语言生成NLG和自然语言理解NLU类的任务； Ø Few-shot (Zero-shot)，在少甚至无标注样本的 条件下支持推理（自监督学习）。 产业研究 战略规划 技术咨询 3 3 大模型发展历程 众多预训练模型相继涌现，OpenAI 以 GPT2、GPT-3、ChatGPT 等系列模型为代表，持续引领大模型时代的浪潮 Ø 2017 年，Google提出Transformer 框架在机器翻译中取得显著进步，其分布式学习和强大编码能力受到广泛关注。 Ø 2018 年 Google 和 OpenAI 基于Transformer 提出了预训练语言模型 BERT 和 GPT，显著提高了NLP

AI 大模型在金融行业的应用前景及 潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 ：姚泽宇，中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 等降低大模型带来的相关风险；同时，针对未来大 模型广泛应用所带来的潜在风险也需提前讨论、积 极防范。 关键词：AI 大模型；金融行业；大数据；金融 风险 中图分类号：F832 文献标识码：A 一、大模型在金融行业的应用现状 大模型的出现给 传统判别式 AI，大模型具有更强的通用泛化能力， 能够处理复杂多样的信息理解、内容生成、多轮对 话等任务，在金融领域具有较大的价值创造空间。 例如，据麦肯锡测算，大模型有望给全球金融行业 带来每年 2500 亿 ~ 4100 亿美元的增量价值，对应 约 9% ~15% 的营业利润增厚空间；据清华经管联 合度小满等发布的《2024 年金融业生成式 AI 应用 报告》，大模型驱动的新商业模式有望为金融业带

项目编号： 企业数字化转型 AI 大模型数字底座项目 设 计 方 案 目录 1. 项目概述.................................................................................................................................................... 37 3.4 模型层...........................................................................................................................................................................39 3.4.1 大模型选择与训练.. .........................................................................................41 3.4.2 模型优化与迭代..............................................................................................

项目编号： 财务数字化转型 基于 AI 大模型的流水分类系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍.................. 3.2.2 数据处理模块.............................................................................29 3.2.3 模型训练模块.............................................................................32 3.2.4 分类模块.... ...................................66 5. 模型设计.....................................................................................................68 5.1 模型选择.........................................

项目编号： 人力资源管理基于 DeepSeek AI 大模型 岗位推荐可行性分析 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. 估、职业发展历史等，通过深度学习算法分析这些数据，以实 现更精准的人才预测。  实时反馈机制：在员工申请或参与岗位变动时，系统能够实时 提供反馈和推荐，帮助员工做出更合适的职业选择。  预测模型的优化：通过持续的数据训练和模型调整，不断提升 推荐系统的准确性和适应性，确保其能够适应企业战略和市场 需求的变化。 这种技术的应用，不仅能够帮助企业快速响应市场变化，优化 人才配置，还能够增强员工的工作满意度和忠诚度，从而构建更加 精准度对 企业竞争力具有重要影响。传统的岗位推荐方法主要依赖人工筛选 和简单的关键词匹配，这不仅耗时耗力，而且难以满足企业对人才 需求的多样性和复杂性。随着人工智能技术的不断进步，深度学习 模型在自然语言处理和推荐系统中的应用逐渐成熟，为人力资源管 理带来了新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的深度学习推荐 系统，能够通过分析大量的职位描述和候选人简历，自动匹配最合 适的岗位和人才，提高招聘效率和匹配精度。