专题演讲嘉宾：代铁

近两年，以ChatGPT为代表的大模型带来了全球AI产业新变革，金融行业具备大规模数据资源和多元化应用场景，是大模型应用的最优行业之一，但也面临高端芯片卡脖子、高质量数据稀缺、生成式模型输出不可控等三方面的问题挑战，据此，北京银行建设了“大模型+小模型”双轮驱动的人工智能中台能力，助力运营、拓客营销、产品创新、客户服务、风险管理等业务领域，为高质量发展注入新动能。基于前期“京智大脑”人工智能平台技术底座，北京银行重点打造了以知识驱动的大模型应用体系，形成一套“4+N”的全栈国产化大模型应用体系。同时，以通用化、行业化、专业化、普惠化“四化”为引领，实现前中后台应用全覆盖，具有全栈国产化、高可信数据集、领域混合专家模型、大模型服务平台、Agent智能体应用能力、自研搜索引擎、安全标注环境等七大技术特点，并在智能报告工具、智能会议助手以及智能校对等场景进行了深度的应用。

演讲提纲：

1. 建设背景
   • 人工智能技术是金融科技发展的重要推动力
   • 金融行业大模型应用的难点
   • 建设AIB——人工智能驱动的商业银行
   • 建设以知识驱动的“大模型”应用体系，为高质量发展注入新动能
2. 总体架构
   • 总体功能架构
   • 应用架构
   • 技术架构
3. 技术特点
   • 建设全栈国产化算力基座和训练框架，提升自主可控能力
   • 构建可信金融训练集
   • 构建金融领域混合专家模型
   • 建设大模型服务平台，降低大模型训推成本
   • 建设Agent智能体应用能力，实现大模型应用能力快速对接
   • 自研搜索引擎，构建多元化金融知识库，提升大模型的安全性
   • 建设数据安全标注环境，满足大模型数据标注安全
4. 场景应用
   • “京信妙笔”智能报告工具
   • 智能会议助手工具
   • 智能校对助手工具

听众受益：

• 了解金融行业大模型应用的背景和现状
• 了解搭建大模型应用底层平台的技术架构
• 了解金融大模型的主要应用场景