业专家 行业知 识小白 可信金融大模型的研究框架 应用合规可信 数字化监管规则 金融合规测评 智能监管沙箱 人工智能可信 可解释 隐私保护 公平性 鲁棒性 可靠性 可溯源 多模态金融大数据（表格、文本、图谱、图片、视频等 ……） 金融数据可 信 Chatbot 模式 智能客服、投资咨询 能生成合成内 容标识 办法》，自 2025 年 9 月 1 日起 施行。 智慧政务 智能零售 智慧能源 智慧健康 智慧 公平性 AI 可解释 AI 鲁棒性 AI 可遗忘 AI 抗攻击 AI 四 . 展望 展望 1: 可信数据与可信模型相互促进 数据要素 X 行业 可信 AI 算 法 金智塔 “智通”

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Recall 标准 Q 匹配 优势 . biLSTM 可以从 forward 和 backward 两个方向获取上下文信息 . CNN 模型对平移、缩放等具有不变形，可以较好检测出特征区 域， 鲁棒性好。 . 最终，通过多组实验比较，发现 biLSTM+CNN 离线效果最佳。 [1] Applying Deep Learning to Answer Selection: A Study and

识别的标题提 供 给切分模型， 进行 多级 切分， 避免语义 截断， 提升检索及阅 读理解准 确率 2. 使用向量关键词混合检索策略 、表格文字混合检索策略等， 提升模型在多场 景 下的应对能力和鲁棒性 • 8 种元素 : 段落、表格、 公式、图标等； • 算法能力： 版面分析、 元素排序 “ 债券增强 1902 理财产品我持有了 190 天， 赎回手续费是多少？ ” “

严肃的金融行业属性特征。 真人驱动技术原理： 数智人可对任意语音输入生成对应的口型及表情动作 需排除语音中的噪声，音色等信息，提取语音中发音内容相关 信息 通过大规模语料训练模型，实现对发音内容信息的鲁棒提取， 进一步通过口型驱动模型生成视觉口型参数序列，从而实现语 音驱动。 前端 后端 数字人交

2023-2030 智慧城市、数字政府、全 球化领域拓展 1969 NASA 推出第 一 代 CAE 软件 2003 数字孪生概念提出 算法核心 机器学习算法 深度学习算法 强化学习算法 算法精确性、鲁棒性 工程业务融合分析算法 设计方案比差性算法 …… 共 时 包 拍 线 盟 出 数字孪生 三要素 牲路汇 0L 系院 短点 安 系 流 安全管理数据

省级电网仿真节点超十亿 ，集中式计算难以满足毫秒级控制需 求 融合关键挑战 边缘 毫秒级数据汇聚 / 推 理 1/2 可解释 AI (XAI) 提供决策因果链、 置信度与反事实推演 ，建立人机信任。 鲁棒性与安全 抵御样本污染与对抗攻击 ，确保极端场景下输出稳定可靠。 AI 可解释性与电网安全 调度员对黑箱决策零容忍 ， AI 必须透明、可靠、合 规 融合关键挑战 2/2 网络安全与隐私保护

， 使 AI 适应不同文化背 文化适应性设计 伦理权重量化 价值对齐设计 01 对抗性训练 模拟黑客攻击场景 ，如伪造传感器数据诱骗 AI ， 通过这种对抗性训练提升系统的抗干扰能力和鲁 棒性。 02 AI 熔断机制 当系统检测到自相矛盾的指令 ，如同时要求降功 率与升温度时， 自动触发停机并切换由人类接管， 保障系统安全。 伦理与安全进化路径： 从“事后修正”到“前置嵌入”

利用迁移学习技术，将通用大模型在 金融领域语料库上进行微调，使其能 够更好地适应银行特有的业务场景和 需求，提升模型在特定任务中的表现。 对抗训练优化 引入对抗训练方法，通过生成对抗样 本优化模型的鲁棒性，使其在面对金 融数据中的噪声和异常时仍能保持稳 定的性能，提升模型的泛化能力。 领域特征提取 通过设计领域特定的特征提取器，捕 捉金融数据中的关键模式和规律，如 交易行为特征、风险评估指标等，增

济、低碳的运行。 微电网能量管理 风机容量∈ [0,100kW] 光伏容量∈ [0,100kW] 储能容量∈ [0,100kW/215kWh] 燃气轮机容量∈ [0,50kW] 1500 元 采用鲁棒优化方法进行优化配置，提供经济最优的容量规划方案 [25 ， 50,45/90 ， 20] [26 ， 48,30/ 60 ， 30] 微电网智慧能源平台 核心功能 -- 能源规划 1356