随着科技的飞速发展，大模型技术已成为金融业务创新的重要推动力。大模型通过深度学习和大数据分析能力，为金融行业提供了前所未有的智能化支持，帮助实现更高效的风险评估、客户服务、投资建议等。然而，在推动金融行业数字化转型的同时，大模型的应用也面临着成本、安全等多方面的挑战。

演讲提纲：

1. 大模型在金融业务场景下应用的趋势和挑战
   • 金融行业大模型应用的趋势
   • 金融行业大模型应用的挑战
     • 成本挑战：定制可负担的专属领域大模型应用
     • 安全挑战：金融场景安全合规目标与技术治理路径
2. 大模型驱动知识应用新范式
   • 自迭代知识助手基座——知识积累与知识内化双飞轮
   • 核心能力：多模态数据解析、全链路调优工具、全环节模型优化
   • AI应用开发平台：多样性模型选择、自由组件流程编排、领域模型工厂
   • 总体效益闭环：打通知识应用“最后一公里”，让效益提升看得见
3. 基于知识助手基座的大模型金融领域应用实践
   • 陪练助手
   • 投顾助手
   • 合规质检助手
4. 大模型在金融行业的应用展望：迈向科技平权
   • 大模型引领的科技平权三大方向
   • 金融大模型+的“八大应用”

听众受益：

• 掌握金融行业大模型应用的最新技术动态，了解如何将这些技术集成到具体金融业务中
• 理解并应对大模型应用中的成本问题，包括如何进行模型选型、评估投入产出等
• 深入探讨金融大模型的安全与合规问题，了解有效的数据保护和风险管理策略
• 通过案例了解如何评估哪些场景适合作为金融大模型应用的切入点