度小满：人工智能在金融行业中的创新应用

信用评级的新视界：征信报告的图形化呈现
最新推荐文章于 2025-12-12 17:58:59 发布
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#金融 #度小满 #AI

本文探讨了如何利用IT技术，特别是数据可视化方法，将复杂的征信报告转化为易于理解的图形，以增强信用评估的透明度和效率。作者强调了这种转变在现代金融和商业环境中的重要性。

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征信报告-图
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【LLM】度小满金融大模型技术创新与应用探索
发现问题，并解决问题，批判性思维
06-06 1208
在数据准备完之后，就要去做预训练。需要针对中文场景做词表构建，对此，行业内大概有两种解决方案。一种是通过字粒度去扩充，因为汉字只看一个单词的话相对有限，大概数量是 5K 到 8K。另外一种就是很多中文大模型所采用的方法，即大量引入中文词汇，这样词表会比较大。考虑到对原有模型要尽量减少破坏，所以我们最终采用了字粒度扩容的方式，加入了 7K 的中文字符。这使得我们的整个词表大小达到 39K，词表压缩率为 48%。 在预训练阶段词表优化完之后，训练采用的是两阶段的优化方式，使得收敛更加稳定。第一阶段主要还是解决
「深度」2024 AI大模型在金融行业应用深度分析
qq_43218591的博客
08-03 2515
展望未来，随着更多的金融大模型陆续落地，将采用更加精细化处理行业细分场景，同时孕育出新的应用场景，为传统业务注入新活力，也为金融领域带来新的业务机会。这将全面提升金融服务的效能，推动金融业务生态的全面重塑，为金融行业持续的前进和革新铺平道路。
人工智能在金融行业中的创新应用
12-05 321
随着技术底座的建设，大模型技术出发的“第一幕”已经成功上演，应用落地的“第二幕”正徐徐拉开，生成式AI正在深入到各行各业。朱光回顾了过去十年来金融业的发展，大数据技术与金融业结合，推动了数字普惠金融的极大发展，这是AI 1.0在金融领域带来的变革，“以大模型技术为代表的人工智能2.0，它的通用智能，与金融行业数据和真实的业务场景融合，让金融科技进入全新的发展阶段。”关注公众号：【互联互通社区】，回...
AI人工智能助力金融信贷行业转型
xushengyongat的博客
09-17 1616
开启数字金融新时代纵观人类历史，每一次技术的变革都带来生产力的大幅提升，从而影响生产关系的变化。早期的革命为产业革命，用机器替代人力大幅提升生产力；20世纪50年代进入信息时代，科学技术大幅度提高，电子计算机、核技术、生物工程、空间技术等新兴技术快速发展，同期AI技术应运得到发展。那么以信息化为主的第三次科技革命，大幅度提高了科学技术水平，促进了社会经济结构和社会生活结构的重大变化，其中最显著的是互联网的诞生，让信息无处不在 , 改变了每一个人的生活和工作方式。算力算法为代表的基础技术
度小满轩辕：金融行业的大模型实战派
脑极体
03-11 1201
金融行业被广泛认为是AI大模型技术落地的前哨站，也是“人工智能+”行动的焦点所在。面向金融场景广泛、多样化的大模型需求，度小满轩辕系列全新发布了12款金融大模型。其中包括6B、13B、70B参数的基座模型、对话模型、int4/int8量化模型，并且实现了完全开源，供广大开发者下载使用。总体来看，12款金融大模型包括3种参数。2023年5月，度小满开源了国内首个千亿级中文金融大模型“XuanYuan...
度小满，让“推理大模型”走向金融核心业务
脑极体
10-30 894
最近一段时间，AI领域被谈及最多的关键词是“推理大模型”。今年9月，OpenAI发布了o1大模型，这种具有“慢思考”能力的大模型最大特点是能够推理复杂的任务，可以解决科学、编程、数学等领域更为复杂的问题。它的出现，让推理大模型成为AI发展进程中的全新可能性，业界普遍好奇它能够带来怎样的价值，最适合在怎样的场景落地。10月28日，2024年香港金融科技周在香港亚洲国际博览馆开幕。从讨论内容上看，“大...
大模型在金融行业中的应用
2402_84466582的博客
06-12 1665
大模型在金融行业中的应用已经越来越广泛，它们通过复杂的算法和大量的数据支持，为金融机构提供了更高效、更精准的服务。
AI 大模型在金融行业应用深度分析 2024
m0_59164520的博客
06-22 2433
展望未来，随着更多的金融大模型陆续落地，将采用更加精细化处理行业细分场景，同时孕育出新的应用场景，为传统业务注入新活力，也为金融领域带来新的业务机会。这将全面提升金融服务的效能，推动金融业务生态的全面重塑，为金融行业持续的前进和革新铺平道路。
LLM+RAG：大模型在金融场景的落地探索
Datawhale
08-30 3611
如何撞破金融大模型落地的天花板？RAG、Agent怎样应用？因果推断、Uplift模型仍然发挥作用？最新的大数据和数据治理实践？金融公司数智化三部曲是什么？8月31日，09:00-17:00，DataFun将联合业内多位知名专家举办DataFunSummit2024：数智金融技术峰会，并和大家一起探讨大模型领衔的数据和智能技术的最新态势，分享各自的研究成果与实践经验，共同推动大模型及相关技术在金融...
轩辕：度小满中文金融对话大模型.zip
03-14
综上所述，轩辕：度小满中文金融对话大模型是金融科技领域的创新成果，它融合了大模型、人工智能和多模态学习的先进技术，旨在提高金融对话的智能化水平，为金融行业的数字化转型贡献力量。随着模型的持续迭代和优化...
金融智能体平台实践经验：高合规与效率提升
louiseailife的博客
12-11 816
金融行业是智能体技术最早进入规模化应用的领域之一。风险管理、合规审核、投资研究、客户经营等场景都天然要求高精度推理、严谨的数据治理和强安全。预计 2025 年金融级智能体市场规模将达到 280 亿美元，中国占比约 35%。
数智先锋 | 博睿数据×海尔消费金融：破解高频并发与强监管难题！
BJ_Bonree的博客
12-11 809
海尔消费金融引入Bonree ONE一体化智能可观测平台，实现了业务全链路的稳定运行、体验升级与高效决策。
信用风险传播机制 金融网络传播模型 感染率 初始感染比例 matlab编写代码程序 复杂网络
最新发布
2504_94300549的博客
12-12 245
有意思的是，当初始感染率超过7%时，系统会出现相变——感染比例突然从30%跳到75%以上。调整网络参数时发现，供应链的"枢纽企业"（度中心性高的节点）一旦被感染，整个网络的崩溃速度会加快3倍。新加入的企业有80%概率选择连接原材料供应商，20%连接物流公司——这模拟了现实中的供应链偏好。邻接矩阵的权重用交易额占企业流动资金的百分比表示，这样更能反映风险传染的强度。3) 感染是批处理更新，避免即时传染的失真。这里有个反直觉的设计：不是被感染就立即传染，而是当风险冲击超过企业承受力时才传播。
嵌入业务的“气象智能芯片”：能源与金融企业如何将AI气象组件化为运营核心？
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-11 741
摘要： "气象智能芯片"通过模块化设计，将气象数据深度嵌入能源与金融企业的核心业务系统，解决传统气象应用与业务决策脱节的问题。该技术采用三层架构（感知预测、业务翻译、执行控制），实现气象数据到业务指令的自动转化，应用于电力交易、电网调度、保险精算等场景，显著提升决策效率与经济效益。例如，德国能源公司通过交易芯片在寒潮中增收120万欧元，加州电网弃风率降低4.7个百分点。实施路径分四阶段推进，投资回报期约6-10个月，未来将向神经拟态芯片、跨行业协同等方向进化，推动气象能力从辅助工具升级为
数智金融甲秀楼：贵州农信如何开时代之先？
脑极体
12-08 1008
华为与贵州农信设立了联合创新实验室，针对移动金融、智能柜台场景开展鸿蒙终端、可信计算等领域的前沿探索，为中小银行核心系统转型树立了可借鉴、可复制的行业标杆。针对金融行业的核心改造，华为致力于打造高可用的韧性平台、弹性的数据库架构、标准化的工程工艺以及体系化的智能运维的分布式新核心解决方案，从而系统性地解决核心转型中面临的韧性不足、智能化水平不高、敏捷性不够等难题。以业务需求为出发点，以模板化建设为路径，贵州农信最终通过全栈自主创新技术，成功构建了同城双活的新一代核心系统，实现了从硬件到软件的全面升级。
金融AI内容合规，三类系统怎么选？
AIyingxiaokuaixi的博客
12-11 558
但唯有那些以“原圈科技AI经纶”为代表的企业级、私有化、多智能体系统，才能真正与金融机构严苛的风控体系无缝衔接，成为那个可以被完全信赖、能牢牢守住合规红线的“AI内容生产力底座”，确保企业在AI时代行稳致远。本文将以2025年的市场格局为参照，深入剖析当前主流的三类AI内容生成系统，为金融机构在严格的合规框架下，选择一个安全、可靠且高效的“AI内容伙伴”提供一份选型指南。展望2025年的金融营销战场，AI的应用已经从一个关于“效率”的选择题，升级为一个关乎“生存”的风控题。
【股票预测】用NLP预测金融趋势的随机时间序列模型
liangdaojun的博客
12-10 1067
创新性融合自然语言处理（NLP）的情感分析结果与金融数值数据，基于生成对抗网络（GAN）构建时序预测模型，解决“文本与数值特征有效结合”及“稀疏/低相关金融数据学习”两大核心挑战。ST-GAN在所有预测时间维度（1天、15天、30天）的RMSE与NRMSE均显著低于对比模型，平均NRMSE较现有最优深度学习模型降低32.2%。图5：我们的GAN模型的LSTM生成器网络和CNN鉴别器网络的模型架构。
量化研究--上线完成强大的金融数据库3.0系统
2501_94017608的博客
12-09 265
文章声明:本内容为个人的业余研究，和任何单位，机构没有关系，文章出现的股票代码，全部只是测试例子，不做投资参考，投资有风险，代码学习使用，不做商业用途，2个月一个人开发，上万行代码，终于把我自己的数据库开发完成，上线使用，使用还是非常的方便的。教程直接进入我的量化网页看就可以，我上线了很多量化视频，我自己录的。服务器后端的开发，前端，后端，数据维护我一个人开发。比如读取股票的行情数据​​​​​​​。比如读取etf行情数据​​​​​​​。比如读取高频实时数据​​​​​​​。简单的使用教程比如读取问财数据。
分数阶金融系统应用与仿真
冰河世纪20的博客
12-11 771
fin_sys.m% 分数阶金融系统的右端函数 (用于fde_pc)% 输入: t - 时间 (标量), x - 状态向量 [x;y;z]% a, b, c - 系统参数% 输出: dx - 导数向量 (对于Caputo定义，这是 D^alpha X 的右端项)x1 = x(1);% zend分数阶金融系统通过引入记忆参数α\alphaα，提供了比整数阶模型更丰富、更贴合现实的动力学描述。
轩辕大模型：度小满中文金融对话人工智能突破
综合以上信息，我们可以了解到"轩辕：度小满中文金融对话大模型.zip"是一个专门为中文金融领域设计的先进人工智能对话系统，它能够处理多模态的数据输入，易于集成至不同平台，并具有较强的学习和交流功能。...
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