当前推理型大语言模型在众多领域正迅速发展，然而当通用推理模型落地金融领域时，仍面临垂直场景适配性不足的挑战。金融推理任务常涉及法律条款、经济指标、数理建模等知识，不仅需要跨学科知识融合，更要求可验证的、分步骤的决策逻辑。在实际的金融业务场景中，模型应用普遍面临知识整合困难、决策过程不透明、业务泛化能力不足等问题。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅
据艾瑞咨询统计，超过80%的银行机构率先在智能风控、精准营销等领域实现AI技术落地，头部机构更进一步推出金融行业大模型，同时证券与保险行业也积极引入AI技术，量化交易、智能核保等场景成为技术落地焦点。然而，在AI深度应用过程中仍面临一些新的挑战。：华为AI数据湖解决方案实现企业内部多源异构数据的统一存储，通过Omni-Dataverse全局文件系统打破传统数据中心的限制，实现数据的全局可视和高效流
Fin-R1是上海财经大学联合财跃星辰推出的金融领域推理大模型，基于7B参数的Qwen2.5架构，在金融推理任务中表现出色，支持中英双语，可应用于风控、投资、量化交易等多个金融场景。
Fin-R1 (Finance Reasoning Large Language Model) 并非通用型大模型，而是专为金融领域设计的推理（Reasoning）大模型，属于 R1 类模型。数据碎片化与噪音： 金融数据来源多样，格式不一，噪音多，难以有效利用。推理逻辑不可控： 传统模型像个“黑箱”，难以理解其决策过程，这在需要高可靠性的金融领域是致命的。业务泛化能力弱： 模型往往在一个任务上训练好
面对错综复杂的市场格局,ADVANCE.AI自2016年成立之初便确立了全球化基因——以新加坡为总部,业务辐射亚太、拉美、东欧、非洲等全球多个国家市场,服务渣打银行、Allo Bank、Atome、Shopee、Grab等500多家企业客户。通过解构不同市场的金融生态与文化习惯,打造“一地一策”的技术方案——从东南亚的社交媒体信用模型、拉美的低门槛数字身份核验工具,到不同宗教的金融合规适配,以技术
最近很多银行的朋友反馈很焦虑随着四大行宣布接入 DeepSeek 后，其他银行也纷纷加入 AI 数智化阵营，接入 AI 大模型似乎成了一道摆在所有银行面前的必答题。👇接下来，带领大家一起来解题。有朋友会问？你不会又开始讲大模型底层吧？不会又提深度学习、神经网络、算力参数……阿社，你的路走窄了好吧，今天只讲各位“领导”想听的干货，那些底层的科技，本文一笔带过。早在20年前，互联网的浪潮冲破信息枷锁
当通用大模型陷入 “参数军备竞赛”，Fin-R1 的出现标志着 AI 发展进入 “精耕时代”。通过深度理解行业需求、构建专业化训练体系，小参数模型不仅能在垂直领域与巨无霸模型掰手腕，更打开了技术普惠的想象空间。这场由上海财大实验室发起的金融 AI 革命，正在悄然改写行业规则。
在一个人工智能重塑世界的时代，我们正站在技术革命的十字路口。DeepSeek不再是一个简单的工具，而是化身千面的数字革新者，悄然渗透进人类文明的每个毛细血管。当您翻开这份应用图鉴时，即将见证的不仅是100个应用场景的罗列，而是一场正在发生的认知革命。从金融风控到基因解码，从智能制造到太空探索，DeepSeek正在突破人类想象的边界。它如同拥有量子触手的智能生命体，在医疗诊断室精准捕捉癌细胞的低语，
用 DeepSeek 做 AI 视频，堪称效率神器，新手小白10分钟上手，效果惊人。DeepSeek 真的强，这个春节愣是被 DeepSeek 刷满屏。DeepSeek 应用登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜，在美区下载榜上超越了 ChatGPT。DeepSeek 发布名为 Janus-Pro 和 JanusFlow 的一系列开源多模态模型，重点在于文生图能力。
1.背景介绍随着数据量的增加和计算能力的提高，人工智能(AI)技术在金融领域的应用越来越广泛。AI可以帮助金融机构更有效地管理风险、提高运营效率、优化客户体验和提高财务报表。在这篇文章中，我们将探讨AI在金融领域的应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算金融等。1.1 金融领域的AI应用场景AI技术在金融领域的应用场景非常多，主要包括以下几个方面：风险管理：AI可以帮助金...
2.1 GPT系列及其金融变体2.1.1 GPT系列简介。
引领产学研融合！2024 FinTechathon 深圳国际金融科技大赛——西丽湖金融科技大学生挑战赛开赛
1.背景介绍区块链技术是一种分布式、去中心化的数字账本技术，它可以用于实现安全、透明、不可篡改的数据存储和交易。在金融领域，区块链技术具有巨大的潜力，可以为金融服务创新和发展提供支持。在过去的几年里，金融科技的发展取得了显著的进展，诸如移动支付、人工智能、大数据等技术已经广泛应用于金融领域。然而，这些技术仍然存在一些局限性，例如数据安全性、透明度和效率等方面。因此，区块链技术在金融领域的应...
1.背景介绍人脸识别技术(Face Recognition)是一种人工智能技术，它通过对人脸特征的分析，将一个人的脸部特征与数据库中的已知脸部特征进行比较，从而识别出该人的身份。随着人脸识别技术的不断发展和进步，这种技术已经广泛应用于金融领域，为金融风险控制和金融科技提供了有力支持。在金融领域，人脸识别技术的应用主要体现在以下几个方面：金融风险控制：人脸识别技术可以用于识别客户身份，...
本文提到的数据为作者根据百度搜索指数数据，以及各省市地区的统计数据整理、计算而得。
1.背景介绍大数据在金融领域的应用已经成为金融行业的重要趋势。随着数据的产生和收集量日益增加，金融机构需要利用大数据技术来处理和分析这些数据，以提高业务效率、降低风险和提高收益。在金融领域，大数据技术可以应用于信用评估、风险管理、投资分析、交易所运营、金融科技公司的运营等方面。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解...
1.背景介绍数字化金融(Digital Finance)是指利用数字技术、互联网、大数据、人工智能等新兴技术对金融服务进行重构和优化的过程。金融科技(Fintech)则是数字化金融的一个子集，主要关注金融领域的科技创新，包括但不限于区块链、人工智能、机器学习、人脸识别等技术。在过去的几年里，数字化金融和金融科技已经对金融行业产生了深远的影响。例如，移动支付、在线银行、智能投资等服务已经成为...
大模型通常指的是能够理解和生成自然语言的大规模语言模型。它们利用深度学习技术，通过在大规模文本数据上的预训练和微调，获得了对语言的深刻理解和生成能力。GPT是最著名的大模型之一，能够处理复杂的语言任务。2022年，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）推出的ChatGPT迅速获得了广泛的用户基础，成为近20年来用户增长速度最快的消费者应用程序之一。从最初的GPT模型到最新的GPT-4o，参数数量
金融企业网络总体架构分为服务域、通道域和用户域，如图4-38所示，图中双向箭头表示依赖关系，单向箭头表示组成关系。用户域包括行内用户、行外用户，其中行内用户包括分支机构用户、数据中心园区用户和总行用户，行外用户包括互联网用户和外联第三方用户。数据中心网络分区中的本地用户接入区用于行内用户的接入。分支机构用户通过内网通道域接入数据中心网络，总行用户通过城域网接入内网通道域，再接入数据中心网络中的广域
（1）数字普惠金融的背景与研究问题。
目前，我国金融业信息技术应用创新（简称"金融信创"）正蓬勃发展，但也面临着项目落地难、选型成本高、实践路径不清晰、人才供需不匹配等问题。在当前"双循环"发展新格局下，金融信创作为"新基建"的重要内容，已成为拉动经济高质量发展的重要抓手。
CN2专线。
python 金融量化处理
消费金融：白条、蚂蚁花呗、任性付，消费金融跟P2P的不同是，消费金融基于大公司的大平台来进行借款，并且大公司有科技手段能够确保贷款人的消费信用，且对于监管来说更加集中容易，并且所放资金大多由大公司自有资金可以更有效避免民间个人投资者的风险。购买客户需要支付后，需要对交易的商品进行跟踪，查询订单、以及还款计划的查询。消费者使用过额度后，额度会减少，但是如果在过程中每还一次则消费则减少的额度会根据还款
它使用智能合约在无需中介机构（如银行或金融机构）的情况下，提供金融服务和产品。随着技术的发展和应用的扩展，DeFi 有望在未来的金融生态系统中发挥更重要的作用。通过这些发展阶段，DeFi 逐渐从一个小众技术社区的实验，成长为一个拥有数十亿美元市场的金融生态系统，展示了去中心化金融的巨大潜力和未来发展前景。DeFi（去中心化金融）应用涵盖了传统金融系统中的许多功能，同时也带来了创新的金融服务。通过这
1.背景介绍数字化金融(Digital Finance)是指利用数字技术、互联网技术、大数据技术、人工智能技术等新兴技术对金融行业进行全面的数字化改革，实现金融行业的智能化。数字化金融的出现，为金融行业带来了巨大的发展机遇和挑战。1.1 数字化金融的发展背景1.1.1 金融行业的传统问题金融行业传统的业务模式和技术体系存在以下问题：业务流程复杂，操作效率低。金融行业的业务流程...
我国金融市场运行受多重因素影响，包括经济因素如GDP、通货膨胀与利率、宏观经济政策等；法律因素涉及法律法规完善程度与执法效率；市场因素关乎市场组织、交易品种与机制；技术因素推动金融创新与信息披露；心理因素涉及投资者情绪与预期；体制和管理因素亦至关重要。这些因素相互交织，共同塑造我国金融市场的运行态势。
金融发展水平是一个国家或地区经济实力和国际竞争力的重要体现。它反映了金融体系的成熟程度和发展水平，是衡量一个国家或地区经济发展质量的重要指标。金融发展水平的提高，意味着金融体系能够更好地服务实体经济，推动经济增长和社会发展。本数据包括各省金融机构存款余额、贷款余额和GDP三个原始指标，金融发展水平=金融机构存贷款余额/GDP。金融发展水平是一个国家或地区经济发展的重要指标，提升金融发展水平是推动经
1.背景介绍数字化金融(Digital Finance)是指利用数字技术、互联网、大数据、人工智能等新兴技术对金融服务进行创新和优化的过程。在过去的几年里，数字化金融已经成为全球金融行业的一个重要趋势，其核心是通过数字技术和互联网等新兴技术，提高金融服务的效率、便捷性、安全性和可控性。数字化金融的创新产品和服务包括但不限于：1.移动支付：通过手机应用程序或短信支付，实现金融交易的快捷性...
郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征[J].经济学(季刊),2020,19(04):1401-1418.时间跨度：省级和城市级指数时间跨度为2011-2023年，县域指数时间跨度为2014-2023年。数据说明：编制方法请参阅《经济学（季刊）》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》数据名称：第六期北大数字普惠金融指数-省市县。北大数字
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
1.背景介绍金融时间序列分析是一种用于分析金融数据的方法，主要关注于金融数据随时间的变化。时间序列分析可以帮助我们理解数据的趋势、季节性、随机性等特征，从而进行准确的预测。在金融领域，时间序列分析广泛应用于股票价格预测、货币汇率预测、通胀率预测等方面。在本文中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详...
买方和卖方是金融体系中不可或缺的两部分。买方专注于管理资金，实现资产增值；卖方则专注于为企业和政府筹集资金并提供金融产品。
DeepSeek的加持使数商云B2B电商平台的合同审核实现了质的飞跃，变得更加智能可靠。通过提高审核效率、增强审核准确性、优化资源配置以及提升风险管理能力，为平台用户提供了更优质、高效的服务。尽管面临一些挑战，但通过积极有效的应对措施，数商云能够充分发挥DeepSeek的技术优势，推动B2B电商合同审核管理向更高水平发展，为B2B电商行业的健康发展提供有力保障。<本文由数商云•云朵匠原创，商业转载
DeepSeek大模型是一种基于先进深度学习技术的人工智能模型，专为金融行业设计，旨在提升银行业务的智能化水平。该模型通过大规模数据的训练，能够有效处理复杂的金融数据，提供精准的预测和分析。高精度预测：DeepSeek大模型能够处理多维度的金融数据，包括市场趋势、客户行为和风险评估，从而提供高精度的预测结果。自动化处理：该模型能够自动化处理大量繁琐的金融业务，如贷款审批、风险评估和客户服务，显著提
金融新范式：DeepSeek驱动行业智慧升级-实战案例详解96套
本篇文章将介绍如何搭建一套基于 XXL-JOB + Deepseek 的定时数据分析系统，帮你做一个智能的金融理财助手。概述大部分的交互方式，都是通过自然语言和大模型进行对话，由人主动发起，如下：本篇文章将介绍如何搭建一套基于 XXL-JOB + Deepseek 的定时数据分析系统，帮你做一个智能的金融理财助手。XXL-JOB[1] 是一个国内流行的开源分布式任务调度平台，简单易用，并且功能丰富
同时，联网搜索当下市场各类投资产品实时数据、行业发展趋势及宏观经济形势等信息，借助 RAG 能力整合信息，结合专业投资组合模型，为投资者量身定制投资规划，明确股票、基金、债券等资产配置比例，并实时跟踪市场变化，动态调整投资组合。在产品设计过程中，精确设定产品的收益结构，综合考虑绿色产业项目的预期收益、固定收益证券的票面利率以及市场风险溢价等因素，确定一个合理的收益率水平，既能满足投资者对长期稳健收
多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250210
1.背景介绍数据挖掘在金融行业中的实践数据挖掘在金融行业中具有重要的应用价值。随着数据量的增加，金融机构需要更有效地利用数据来提高业绩、降低风险和提高客户满意度。数据挖掘可以帮助金融机构更好地了解客户需求、预测市场趋势和优化业务流程。本文将介绍数据挖掘在金融行业中的实践，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解、具体代码实例和详细解释说明、未来发...
1、前言在重看我的项目的过程中发现自己对于相关知识点理解并不透彻，希望能理论联系实际，加深自己对基础知识的理解。项目来源于阿里天池学习赛——零基础入门金融风控-贷款违约预测，感兴趣的小伙伴可以自己去原文了解。正确了解赛题背后的思想以及赛题业务逻辑的清晰，也很有利于花费更少时间构建更为有效的特征模型。 今天我们就从赛题的理解出发， 首先了解一下这次赛题的概况和数据，从中分析赛题以及大致的处理方式，
1.背景介绍金融支付系统中的大数据分析和智能支付1. 背景介绍随着互联网和移动互联网的发展，金融支付系统已经进入了大数据时代。大数据技术在金融支付系统中起着越来越重要的作用，帮助金融机构更好地理解消费者行为、提高支付效率、降低风险、提升客户体验。同时，智能支付技术也在不断发展，为金融支付系统带来了更多的便利和安全性。本文将从大数据分析和智能支付两个方面进行深入探讨。2. 核心概念与...
为金融客户提供融合数据导航、应用商店、互动社区、个性门户等功能，另外针对如何提高自助分析的渗透率，Smartbi并不一味寻求数据可视化路线，而是多点开花，从NLA到Office集成、从即席查询到数据可视化，提供了一套组合拳。众所周知，金融行业的客户在选择服务商的过程中非常“挑剔”，对产品、性能、服务等方面的要求都很高。就实践而言，通过与思迈特软件的深度合作，众多银行机构已经建立起强大的数字化管理和
1.背景介绍在当今的数字时代，大数据技术已经成为金融科技中不可或缺的一部分。随着数据的增长和复杂性，传统的数据分析方法已经不能满足金融行业的需求。因此，人工智能和机器学习技术在金融科技中的应用逐年增加。其中，语言模型(Language Model，LM)在处理不规则、不确定的文本数据方面具有显著优势。本文将介绍LLM模型在金融科技大数据分析中的实例，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和..
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