前 言 当前，生成式人工智能大模型成为各行各业关注重点和热议话题。 以 ChatGPT、Bard 为代表的大模型是人工智能技术的一次飞跃，代表 着 AI 技术从感知世界、理解世界向创造世界的跃迁。政务领域涉及 大量内容生产及人与人交互环节，与生成式 AI 大模型高度的信息收 集、文本总结、智能交互能力契合度较高，是未来生成式 AI 大模型 应用的肥沃土壤。 自大模型工具出现以来，全球各国纷纷探索新技术在政府治理中 的应用可能，推动形成一波以智能化为主要特征的数字政府改革浪潮。 从应用广度看，大模型在政务领域的应用探索已较为普遍，包括美国、 英国、澳大利亚、加拿大、新加坡、日本、韩国在内的 18 个国家或 地区已将大模型应用在政府事务管理中，场景覆盖政府内部办公、政 务信息公开、政务服务提供、民生服务优化和国防航天等 5 大领域 13 个细分场景。从应用深度看，部分国家在政务领域的大模型认知率、 利用率达到较高水平，罗兰贝格咨询公司预计，在充分应用的前提下， 利用率达到较高水平，罗兰贝格咨询公司预计，在充分应用的前提下， 预计大模型将推动公共服务行业降低 1.8%的经营成本。从部署推进 看，新加坡、日本、美国等实践较为靠前，已推动地方分散探索向集 成应用转变，在部署方式、数据处理等方面做出统筹安排。 为用好大模型技术这把“双刃剑”，各国积极推动组织、人才、 技术等变革以适应新的治理挑战，同时加快政务领域大模型应用规范。 2023 年以来，韩国、新加坡、美国、英国、澳大利亚、新西兰、日本、

FINANCE 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

基于大语言模型的AI Agent架构 及金融行业实践 周健 2024.8.17 企业数智化发展趋势 商业化成熟度 时间 2022.1 1 2023.2 2023.8 2023.5 Llama3 GPT 4o GPT4 GPT4 GPT 3.5 Sora Gemini 2023.1 1 2024.2 闭源模型（文本） 开源模型（文本） 多模态模型 实时模型 Llama2 Claude 3 GPT 4o 2024.5 Qwen2 Qwen Qwen VL 大模型的发展趋势：文本、多模态、实时，开源、闭源，商业化成熟度 模型的智能化水平与使用成本的演进趋势 • 数据作为 信息媒介 • 信息获取效率 提升 信 息（感 知）系 统 • 将数据转化成 知识表达 • 大模型带来 推理能力 提升 ？ • 数据与 真实环境交互 • 具备 任务拆解与实现 能力 Agent：基于大语言模型的自治智能体 从人机协同模式角度 从Agent组成结构角度 p 初级形态：把AI嵌入到人的工作中 p 中级形态：AI作为人的辅助工具 p 高级形态：AI作为主要工具，Agent对人 的依赖性在降低，且越来越像真人。人 的大部分用于繁琐日常工作的技能被AI取 代，而人机协同又让个体以前90%的弱技 能被瞬间强化 p Agent具备角色识别，规划及任务拆 解、记忆及知识沉淀、工具/技能使

从 DeepSeek 探讨大语言模型 在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法 汇报人：赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点： AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield 9/80 口核心意义：打破 AI 垄断，带来 AI 平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制 实现巡检报告 、能耗 评估及故障追 踪报告 的自动 撰写和智能校验，提

项目编号： AI 知识库数据处理及 AI 大模型训练 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景............................. 项目团队及职责分工...........................................................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集... 外部数据来源.............................................................................21 2.1.3 数据采集工具及方法..................................................................23 2.2 数据清洗与预处理................

智启未来 · 险见新机 —— 人保寿险大模型探索及实践 中国人民人寿保险股份有限公司 呼群 01 公司简介 02 大模型 技术探索 大模型 实践应用 目 录 03 2 保险、年金保险、健康保险、意外伤害保险等保险业务及其再保险业务。公司总部设在北京 ，机构网点布局完善， 在全国 31 个省、 自治区、直辖市和 5 个计划单列市设立 36 个省级分公司。 下拥 下拥有人保财险、人保寿险、人保资产、人保健康、 中诚信托、人保养老、人保投控、人保资本、人保再保、人 保 科技、人保香港等 11 家子公司及成员公司 ，业务范围覆盖财产险、人身险、再保险、资产管理、保险科技等 领域。 简称“ 中国人保” ，成立于 1949 年 10 月 20 日 , 为综合性保险金融集团 ，连续 15 年入选《财富》世界 500 强 ，旗 简称“人保寿险” ，成立于 2005 年 网点机构 ，覆盖全国城 乡 公司简介 3 01 公司简介 02 大模型 技术探索 大模型 实践应用 目 录 03 4 人工智能发展历程 5 规模到达临界点之后才会迅速增长 GPT-4 模型参数： 1.8 万亿参数 典型的新技能学习曲线 摘自北京大学 AI 肖睿团队团队作品 大模型参数变化三个阶段 摘自复旦大学大数据教学团队作品 智慧涌现的关键 6