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题名大模型应用对商业银行新质生产力的影响研究
被引量：7
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作者
肖宇
李博文
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机构
中国社会科学院亚太与全球战略研究院
中国社会科学院大学应用经济学院
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出处
《农村金融研究》
北大核心
2024年第10期66-80,共15页
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基金
中国社会科学院登峰战略重点学科“一带一路”(编号:2023DFZDQQY01)的阶段性研究成果。
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文摘
近年来,大数据、机器学习、自然语言处理等通用人工智能技术迎来了新一轮发展热潮。作为人工智能领域的一项重大突破,大模型的广泛应用为众多行业的发展提供了强劲动能。商业银行在开展数字化转型的过程中对于大模型的使用也愈发普遍,通过梳理商业银行大模型的技术路线和应用场景可以发现,其主要从数字技术和数据要素两个维度推动形成商业银行新质生产力。一方面,以智能客服、数字员工、智能研发和智能运维为代表的大模型应用场景正在重塑商业银行的数字技术生态;另一方面,以智能营销、产品创新、智能研究、智能风控为代表的大模型应用场景在数据要素的价值挖掘过程中发挥着重要作用。通过在数字技术和数据要素双重维度上持续发力,大模型应用将推动商业银行的生产方式朝着技术创新和数据驱动的方向不断变革。然而,当前商业银行大模型应用也存在不少问题,例如缺失行业认可的场景应用范式、缺少高质量训练数据、缺乏安全性和可信度等。未来,商业银行应着力培育行业应用范式,提升应用管理水平,提高训练数据质量,探索使用合成数据,加强算法优化能力,健全风险防护机制。以期更好发挥大模型在推动商业银行新质生产力发展过程中的积极作用,实现商业银行的持续增长和金融业的高质量发展。
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关键词
ChatGPT
大模型
人工智能
自然语言处理
商业银行新质生产力
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Keywords
ChatGPT
Large Model
Artificial Intelligence
Natural Language Processing
New Quality Productive Forces inCommercial Banks
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分类号
F830.33
[经济管理—金融学]
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