主要观点总结
本文介绍了嘉银科技技术中心人工智能经理姜睿思关于AI和大模型在金融科技行业的应用与实践的访谈内容，包括嘉银科技在AI领域的应用场景、技术选择和研发策略，以及大模型在金融知识密集型和作业密集型场景中的应用和挑战等。
关键观点总结
关键观点1: 嘉银科技在AI领域的应用场景和产品
嘉银科技在AI领域的应用场景广泛，产品多样，整体布局全面。主要应用场景包括智能风控、个性化推荐、智能客服、自动化流程等。自研产品如智能外呼系统、智能运维系统、机器学习平台等都在各自领域发挥着重要作用。
关键观点2: 嘉银科技的技术选择和研发策略
嘉银科技在选择AI技术时，考虑行业趋势、技术实用性、整合性等多个因素。注重自主研发，通过构建专业的研发团队，不断推出具有自主知识产权的AI产品和解决方案。同时，充分利用多维度数据进行精准决策支持。
关键观点3: 大模型在金融知识密集型和作业密集型场景的应用
大模型在金融知识密集型场景中主要用于复杂数据分析和决策支持，提高了数据分析效率和金融知识处理能力。在作业密集型场景中，大模型应用于智能客服系统，能够自动回答常见问题并处理投诉，提高效率和客户满意度。
关键观点4: 推动AI和大模型项目的主要挑战
在推动AI和大模型项目的过程中，主要面临数据质量和数量、模型复杂性和计算资源需求、模型可解释性和合规性等方面的挑战。通过数据清洗和预处理、升级硬件基础设施、引入可解释性AI技术等措施解决这些挑战。
关键观点5: 大模型训练和优化方面的创新方法和经验
在大模型训练和优化方面，采用混合精度训练、分布式训练、模型量化等创新技术提高训练效率和模型性能。在模型推理优化方面，采用数据级别优化和模型级别优化技术提高推理效率和推理精度。
关键观点6: 数据隐私和安全在金融科技业务中的应用
确保数据隐私和安全是应用大模型于金融科技业务的重要一环。通过实施严格的数据管理策略、采用高端的数据平台和技术、遵守相关法律法规等措施，确保用户数据的隐私和安全得到充分保障。
关键观点7: 未来计划和目标
未来，嘉银科技计划持续优化大模型性能、融合新技术、强化数据安全和合规性，拓展个性化服务和智能Agent的应用，推动跨行业合作与生态系统建设，并加强员工培训和知识共享，进一步推动大模型在金融科技业务中的深入应用和创新发展。
文章预览
嘉宾 | 姜睿思，嘉银科技技术中心人工智能经理 随着 AI 的发展进入深水区，大模型的应用已不再局限于理论探讨，而是逐步渗透到各行业的核心业务之中，尤其是在金融科技领域。 如今，AI 和大模型不仅在提升运营效率、优化客户体验方面发挥了关键作用，还推动了创新型金融服务的不断涌现。然而，如何有效推进 AI 和大模型在金融科技行业的应用与实践，充分释放其潜能，依然是行业内外关注的焦点。 日前，围绕“推进 AI 和大模型在金融科技行业的应用与实践”这一主题，InfoQ 与嘉银科技技术中心人工智能经理姜睿思探讨了 AI 技术在实际业务场景中的落地挑战与解决方案。
在 8 月 16-17 日将于上海举办的 FCon 全球金融科技大会上，姜睿思老师将在「金融大模型应用实践和效益闭环」专题论坛中与大家进行深入的交流和分享。此外，大会还
………………………………
