2023年10月，中央金融工作会议于北京召开，会议提出要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，对数字金融高质量发展提出了新要求。随着人工智能技术的持续发展，大规模预训练模型（以下简称“大模型”）与金融领域日益交汇融合，进一步拓宽了金融行业数字化转型的广度和深度，拥有多元化布局和丰富的应用前景。然而，大模型在金融领域的应用实践面临着复杂的多维掣肘，亟需通过标准符合性验证等手段进行全面评价，推动产业高质量发展。

中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）人工智能研究所高度重视金融大模型发展动态，依托中国人工智能产业发展联盟金融行业推进组，联合业内近50家单位共同编制了金融大模型标准。标准聚焦行业高质量发展，综合评估企业技术水平、应用方关注重点以及金融大模型对产品和服务质量的提升效果，评价指标覆盖场景丰富度、能力支持度、应用成熟度三大能力域，在促进产业发展、提升技术影响力和服务规范等方面具有重要作用。

图 1 中国信通院金融大模型标准框架

近期，云从科技参与中国信通院组织的可信AI大模型标准符合性验证，其产品云从金融大模型顺利通过金融大模型标准符合性验证，并最终获得当前最高评级4+级。

此次验证，依据标准《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法 第1部分：金融大模型》开展，涉及3大能力域、8个能力子域、60余个能力项，多维度验证各家大模型在金融场景、场景性能和人效优化效果方面的场景丰富度，重点考察大模型在语言、语音、视觉、多模态任务等方面的能力支持度，全方位评估大模型在金融数据合规性、模型可控性、服务可靠性方面的应用成熟度。

基于自然语言处理、语音识别、图像分析和多模态技术，云从科技金融大模型能够精确理解并处理文本、语音和图像等多源输入，以高效直观的方式回应查询和执行任务，广泛应用于营销、风控、客服、投研、投顾、文档处理和知识管理等金融场景。

图 2 云从金融大模型云平台

通过微调和持续学习，金融大模型不断优化性能，适应金融业务的多样性。它以智能和效率，帮助金融机构提升运营和管理水平。

同时，模型在设计中注重安全性和合规性，确保数据处理安全透明，保护客户隐私，符合金融法规，为金融机构提供可靠的智能支持。

据了解，云从科技金融大模型在从容多模态大模型深厚积累和实践经验的基础上，采用了预训练、监督式微调和基于人类反馈的强化学习三阶段训练策略，能够在意图理解、流程规划和任务执行等方面展现出强大的性能和效率。

这种多阶段训练的方法使得模型能够更好地适应不同的金融场景，提供更加精确和定制化的服务。

此外，RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的引入进一步提高了模型在特定业务场景下的专业知识理解和生成能力。

在商业化应用方面，云从科技金融大模型以其效果可控、成本低廉、个性化定制训练和高度灵活的私有化部署等特点，成为业界标杆。

这得益于云从科技自主研发的智能客服平台，从容大模型训推一体机以及国内首款AI原生数据分析产品——DataGPT。这些产品的推出，不仅满足了金融行业对于高效率、高安全性和大规模数据处理的需求，还为其他行业的数字化转型提供了新的思路和方向。

为树立产业发展风向标，提升技术方先行示范影响力，协助应用方选取适配产品，中国信通院持续开展金融大模型标准符合性验证工作，评估覆盖场景丰富度、能力支持度、应用成熟度三大能力域，具体如下：

1）场景丰富度：关注大模型产品在金融领域的覆盖广度及应用效果，包括通用场景（营销、风控、客服等）、专用场景（银行、保险、证券、基金等）、场景性能和人效优化效果；

2）能力支持度：关注大模型在金融领域的多模态交互能力及先进水平，考察对语言、语音、视觉、多模态任务的覆盖度及效果；

3）应用成熟度：关注大模型在金融领域提供合规、可控、稳定服务的能力，包括数据合规性、模型可控性、服务可靠性三个维度。