作 者 | 范文仲

來 源 | 數經科技

訓練方法

金融行業作為數據密集型與知識密集型的典型代表，一直處于數字化轉型的前沿。早期，金融機構通過引入人工智能基礎技術和機器學習算法進行數據分類與預測，以提升部分業務流程的效率，但隨著金融業務的日益復雜和市場競爭的加劇，對人工智能的需求逐漸從通用能力向專業場景的深度應用轉變。

本文將探討金融業人工智能垂類模型的訓練方法，全面涵蓋從技術路徑選擇到部署應用的各個關鍵環節，希望對推動這個全新領域的研究和應用有所幫助。

No.1

為什么要訓練金融垂類專業大模型？

人工智能通用大模型在金融領域存在諸多局限性。雖然通用模型的訓練數據來源廣泛，但缺乏對金融領域深度知識和特定業務場景的針對性學習，導致在處理金融問題時容易出現理解偏差和回答不準確的情況。在回答金融專業問題時，通用模型可能無法準確理解金融術語的含義，給出模糊或錯誤的答案。由于通用模型沒有充分考慮金融行業的特殊需求和約束條件，在應用于金融風險評估、投資決策等關鍵業務時，可能會產生誤導性的結果，給金融機構和客戶帶來損失。

因此，訓練金融業人工智能垂類模型具有多方面的重要意義。從提升專業性角度來看，垂類模型專注于金融領域的知識和數據，能夠深入學習金融業務的內在邏輯和規律，從而在金融任務處理上展現出更高的專業性和準確性。相比通用模型，垂類模型在金融知識問答、風險評估、投資策略制定等任務中，能夠給出更符合金融專業規范和實際業務需求的結果。

在合規性方面，金融行業受到嚴格的監管，任何決策和服務都必須符合相關法規和政策要求。垂類模型可以在訓練過程中融入合規知識和監管規則，確保模型生成的結果和提供的服務始終在合規框架內，降低金融機構面臨的合規風險。

最新研究表明，采用金融垂類模型進行風控的金融機構，風險識別準確率相比傳統方法提升了 20% - 30%，有效降低了不良貸款率和欺詐損失。在智能投顧場景中，垂類模型可以根據客戶的財務狀況、投資目標、風險偏好等個性化信息，結合市場動態和金融知識，為客戶提供定制化的投資組合建議和資產配置方案，幫助投資者實現更優的投資回報。在客戶服務方面，垂類模型驅動的智能客服能夠理解金融領域的專業術語和客戶問題的復雜語義，提供更準確、高效的解答，顯著提升客戶滿意度。例如，某銀行引入金融垂類模型智能客服后，客戶咨詢解決率提高了 15%，客戶投訴率降低了 20%。

No.2

如何科學合理選擇模型的架構?

在金融業人工智能垂類模型的訓練中，技術路徑的選擇是關鍵的第一步，主要存在通用模型微調與垂類預訓練兩種技術路線，二者在設計目的、訓練方式及應用效果上存在顯著差異。

通用模型如 GPT、Deepseek等，通常在大規模的通用文本數據上進行訓練，涵蓋了多個領域的知識。這些模型具有強大的泛化能力，能夠處理各種類型的自然語言任務，從日常對話到文本生成，從知識問答到情感分析等。由于其廣泛的知識覆蓋，在面對一些全新的、領域特征不明顯的任務時，通用模型往往能夠憑借其已學習到的語言模式和語義理解能力，給出較為合理的回答。在一些簡單的文本分類任務中，通用模型能夠快速識別文本的主題和情感傾向。而且，對通用模型進行微調的成本相對較低，不需要從頭開始訓練整個模型，只需在少量的特定領域數據上進行訓練，就可以使其在一定程度上適應金融領域的任務，大大縮短了模型的開發周期。

垂類預訓練模型則是專門針對金融領域進行設計和訓練的。其訓練數據主要來源于金融領域的專業文本，如金融新聞、研報、財報、監管文件等，以及金融交易數據、客戶信用數據等結構化數據。這使得垂類模型能夠深入學習金融領域的專業術語、業務邏輯、市場規律等知識，從而在金融任務處理上具有更高的專業性和準確性。在金融風險評估任務中，垂類模型可以通過對大量歷史金融數據的學習，準確識別出各種風險因素及其相互關系，給出更精準的風險評估結果。垂類模型在合規性方面也具有天然的優勢，能夠更好地遵循金融行業的監管要求和合規標準，避免因不合規而產生的風險。由于垂類模型專注于金融領域，其推理效率通常更高，能夠更快地處理金融相關的任務，滿足金融業務對實時性的要求。

為了充分發揮兩種技術路徑的優勢，一些研究和實踐開始探索混合架構，即采用通用底座 + 領域適配器的分層設計。在這種架構中，通用模型作為底層的基礎模型，提供強大的語言理解和生成能力；領域適配器則是在通用模型之上添加的一層專門針對金融領域的模塊，通過在金融領域數據上的訓練，學習金融領域的特定知識和任務模式，并將這些知識和模式傳遞給通用模型，從而實現對金融任務的高效處理。這種分層設計既利用了通用模型的泛化能力，又增強了模型在金融領域的專業性，同時還能夠降低模型的訓練成本和復雜度，為金融業人工智能垂類模型的訓練提供了一種創新的思路。

No.3

如何對金融數據進行清洗加工和安全加密?

1、金融大數據的特性

金融數據呈現出顯著的高維度特性，其來源廣泛且復雜，涵蓋了多個關鍵領域。交易數據作為金融活動的直接記錄，詳細記錄了每一筆交易的時間、金額、交易對手等信息，這些數據對于分析市場流動性、交易活躍度以及資金流向具有重要意義。

征信數據則反映了個人或企業的信用狀況，包括信用評分、還款記錄、負債情況等，是金融機構評估風險、決定是否提供信貸服務的重要依據。

輿情數據從新聞報道、社交媒體評論、研報分析等渠道獲取，蘊含著市場情緒、行業動態、企業聲譽等多方面的信息，對金融市場的走勢和投資者決策產生著潛移默化的影響。這些多源數據相互交織，構成了金融數據的高維度特性，為金融分析提供了豐富的信息基礎，但也增加了數據處理和分析的難度。

時效性是金融數據的另一大關鍵特性。在金融市場中，實時數據流源源不斷地產生，如股票價格的實時波動、外匯市場的即時匯率變化等，這些實時數據反映了市場的最新動態，對于投資者和金融機構做出及時的決策至關重要。歷史數據同樣不可或缺，它記錄了金融市場在過去一段時間內的發展軌跡，通過對歷史數據的分析，可以挖掘出市場趨勢、周期規律以及各種金融變量之間的關系，為預測未來市場走勢提供參考。將實時數據流與歷史數據進行有效融合，成為金融數據處理中的一大挑戰。為了實現這一目標，需要采用先進的數據處理技術和架構，確保能夠及時獲取、存儲和處理實時數據，并將其與歷史數據進行準確匹配和整合。

Flink SQL 等分布式流處理框架，通過引入時間窗口、事件時間等概念，能夠有效地處理實時流數據與歷史數據的關聯查詢，為金融領域的實時決策提供支持。

2、數據清洗

金融數據廣泛分散于各個金融機構以及不同的業務系統之中，形成了一個個數據孤島，嚴重阻礙了數據的流通與共享。不同來源的數據在格式、標準和定義上存在巨大差異，進一步加劇了數據整合的難度。數據質量參差不齊，存在數據缺失、錯誤、重復等問題，這些低質量的數據會嚴重干擾模型的學習過程，導致模型的訓練效果大打折扣。在信用評估模型中，如果部分客戶的信用數據缺失或存在錯誤，模型可能會對這些客戶的信用狀況做出錯誤的評估，從而給金融機構帶來潛在的風險。

異常值檢測與清洗對于確保金融數據分析的準確性和可靠性至關重要。在金融數據中，異常值可能由多種原因產生，如數據錄入錯誤、系統故障、欺詐行為等。這些異常值如果不加以處理，可能會對數據分析結果產生嚴重的誤導，導致錯誤的決策。

3σ 法則和 IQR 方法是常用的異常值檢測方法。3σ 法則基于正態分布的特性，認為在正態分布中，大約 99.73% 的數據應位于平均值 ±3σ 的范圍內，因此超出此范圍的數據很可能是異常值。在股票價格數據中，如果某一時刻的股價超出了過去一段時間股價均值的 3 倍標準差，就可以將其視為異常值。IQR 方法則通過計算數據的四分位距（IQR），即第三四分位數（Q3）與第一四分位數（Q1）之差，來確定異常值的范圍。任何低于 Q1 - 1.5 * IQR 或高于 Q3 + 1.5 * IQR 的數據點都可以被認為是異常值。在信用卡交易數據中，利用 IQR 方法可以有效地識別出交易金額異常的記錄，從而發現潛在的欺詐行為。一旦檢測到異常值，需要根據具體情況進行清洗，可采用刪除異常值、修正異常值或用合理值填充等方法。

金融時序數據，如股價走勢、利率變化等，通常具有時間序列的特征，且數據點可能存在缺失或時間戳不一致的情況。為了進行有效的分析，需要對時序數據進行對齊和插值處理。三次樣條插值是一種常用的插值方法，它通過構建三次樣條函數，在已知數據點之間進行平滑插值，從而估計出缺失數據點的值。在處理股票價格的日度數據時，如果某一天的股價數據缺失，可以利用前后幾天的股價數據，通過三次樣條插值來估算出該缺失值。通過時間戳的匹配和調整，可以實現不同時序數據的對齊，確保在同一時間尺度上進行分析。

利用 Flink SQL 的時間窗口操作，可以對不同數據源的時序數據進行按時間窗口的聚合和對齊，以便進行聯合分析。 在金融領域，通過實體識別與關系抽取技術，可以從非結構化的金融文本數據中提取出關鍵的實體信息，如公司名稱、金融產品名稱、人物姓名等，以及它們之間的關系，如公司與產品的所屬關系、人物與公司的任職關系等。在金融新聞報道中，通過實體識別與關系抽取，可以快速了解到某一公司的最新動態、涉及的金融產品以及相關人物的信息，為金融分析提供更豐富的背景知識。將這些領域知識融入到金融數據中，可以增強數據的語義理解和分析能力，幫助模型更好地學習金融領域的知識和規律。

利用知識圖譜技術，將提取出的實體和關系進行結構化表示，構建金融知識圖譜，能夠直觀地展示金融領域的知識體系和數據之間的關聯，為金融決策提供更全面的支持。

3、數據標注

在金融數據標注中，專家標注與 Crowdsourcing 結合是一種有效的方式。

專家標注具有高度的專業性和準確性，金融領域的專家憑借其深厚的專業知識和豐富的經驗，能夠對金融數據進行精準的標注。在標注金融風險評估數據時，專家可以根據各種風險指標和行業標準，準確判斷數據所代表的風險等級。專家標注的成本較高，效率相對較低，難以滿足大規模數據標注的需求。Crowdsourcing 則通過將標注任務分發給大量的普通用戶，能夠快速獲取大量的標注數據，具有成本低、速度快的優勢。在一些簡單的金融文本情感分析標注任務中，可以利用 crowdsourcing 平臺，讓眾多用戶對金融新聞的情感傾向進行標注。由于普通用戶缺乏專業知識，crowdsourcing 標注的質量可能參差不齊。因此，將兩者結合起來，先由專家制定詳細的標注規則和示例，然后利用 crowdsourcing 進行大規模的初步標注，最后由專家對 crowdsourcing 標注的結果進行審核和修正，可以在保證標注質量的同時，提高標注效率。

動態標注質量監控確保標注數據可靠性的關鍵環節。Kappa 系數評估是一種常用的標注質量監控方法，它用于衡量多個標注者之間的一致性程度。Kappa 系數的值介于 - 1 到 1 之間，值越高表示標注者之間的一致性越好。在金融數據標注過程中，定期計算 Kappa 系數，對標注結果進行評估。如果 Kappa 系數較低，說明標注者之間存在較大的分歧，需要及時分析原因，可能是標注規則不夠清晰明確，或者標注者對規則的理解存在偏差。針對這些問題，可以進一步完善標注規則，加強對標注者的培訓，提高標注的一致性和準確性。還可以引入自動化的質量監控工具，實時監測標注過程中的異常情況，如標注速度異常、標注結果異常集中等，及時發現并解決問題，確保標注數據的質量。

4、數據安全加密

隨著數據安全和隱私保護意識的不斷提高，金融行業受到了嚴格的法規約束，如歐盟的 GDPR 以及我國的《個人信息保護法》等。這些法規對金融數據的收集、存儲、使用和共享等環節都做出了詳細規定，要求金融機構在處理數據時必須充分保護用戶的隱私和數據安全。在數據收集階段，需要明確告知用戶數據的使用目的和范圍，并獲得用戶的明確同意；在數據存儲過程中，要采用加密技術對敏感數據進行加密，防止數據泄露；在數據共享時，必須確保接收方具備相應的數據安全保護能力，并遵守相關法規要求。金融機構通常會采用數據脫敏、加密傳輸、訪問控制等技術手段，來保障金融數據的隱私性和安全性，以滿足法規要求，維護用戶信任

聯邦學習和隱私計算技術在保護數據隱私的同時，實現了數據的有效利用。聯邦學習允許多個參與方在不交換原始數據的情況下，共同訓練模型。在多個銀行聯合進行風險評估模型訓練時，每個銀行可以在本地保留各自的客戶數據，通過加密的參數交換和協同計算，共同完成模型的訓練，既保護了客戶數據的隱私，又充分利用了各方的數據資源，提高了模型的準確性和泛化能力。

隱私計算技術則通過同態加密、差分隱私、多方安全計算等手段，在數據計算和分析過程中保護數據的隱私。在金融數據的統計分析中，利用差分隱私技術，可以在發布統計結果的同時，確保個體數據的隱私不被泄露，滿足金融行業對數據隱私保護的嚴格要求，避免因數據泄露而引發的合規風險。通過這些數據安全技術，金融垂類模型能夠在合規的前提下，充分發揮數據的價值，為金融業務提供有力支持。

No.4

如何循序漸進開展垂類模型訓練?

1、預訓練

在金融業人工智能垂類模型的訓練中，預訓練策略起著至關重要的作用，它直接影響著模型對金融領域知識的學習效果和泛化能力。

合理的混合訓練數據配比是提升模型性能的關鍵因素之一。通過大量實驗研究發現，將通用語料與金融語料按照 7:3 的比例進行混合，能夠在保證模型語言基礎能力的同時，使其充分學習金融領域的專業知識。通用語料包含了豐富的自然語言表達和廣泛的常識知識，為模型提供了堅實的語言理解基礎，使其具備良好的語義理解和語言生成能力。而金融語料則專注于金融領域的專業術語、業務邏輯和市場動態，讓模型深入學習金融領域的特定知識和規律。

在金融風險評估任務中，模型能夠借助通用語料學習到的語義理解能力，準確理解風險評估指標的含義，同時利用金融語料中學習到的金融風險知識，對風險進行精準評估。

對比學習增強領域特征是預訓練過程中的另一重要技術手段。Triplet Loss 作為一種常用的對比學習損失函數，在金融領域有著廣泛的應用。

Triplet Loss 是一種用于學習優質特征嵌入的損失函數，最初由 Google 在 FaceNet 論文中提出。它的目標是將同一類別的樣本在特征空間中拉近，而將不同類別的樣本推遠。

以金融文本分類任務為例，在訓練過程中，將一篇金融新聞報道作為錨點樣本，同一主題或相似內容的金融新聞報道作為正樣本，不同主題或領域的文本（如體育新聞、科技新聞等）作為負樣本。通過 Triplet Loss 的計算，模型會學習到將錨點樣本與正樣本在特征空間中拉近，而將錨點樣本與負樣本推遠，從而使得模型能夠學習到更具區分性的金融領域特征。在實際應用中，當模型面對一篇新的金融新聞報道時，能夠根據學習到的金融領域特征，準確判斷其所屬的類別，如宏觀經濟分析、公司財報解讀、行業動態等。

通過這種方式，對比學習增強了模型對金融領域特征的學習能力，提高了模型在金融任務中的準確性和泛化能力。

2、持續學習與模型微調

訓練人工神經網絡的重要挑戰之一是災難性遺忘。神經網絡的災難性遺忘是指在神經網絡學習新任務時，可能會忘記之前學習的任務。這種現象特別常見于傳統的反向傳播算法和深度學習模型中，主要原因是網絡在學習新數據時，會調整權重以適應新任務，這可能會導致之前學到的知識被覆蓋或忘記，尤其是當新任務與舊任務有重疊時。在金融領域，隨著業務的發展和新數據的不斷涌入，模型需要持續學習新的知識和模式，但同時又要避免忘記之前學到的重要知識。

EWC（Elastic Weight Consolidation）算法通過計算每個參數在舊任務中的重要性，對重要參數的變化進行懲罰，從而限制模型在學習新任務時對舊知識的遺忘。在信用風險評估模型的持續訓練中，當引入新的信用數據和評估指標時，使用 EWC 算法可以確保模型在學習新的風險評估知識的同時，不會忘記之前對客戶信用狀況的判斷依據和評估方法。通過在損失函數中添加 EWC 正則化項，模型在新任務上的訓練過程中，會更加謹慎地調整那些對舊任務重要的參數，從而有效地減少了災難性遺忘的發生。實驗結果顯示，采用 EWC 算法進行持續學習的金融風險評估模型，在面對新的風險評估任務時，能夠保持對舊任務的準確率在 85% 以上，同時在新任務上也能達到較好的性能，為金融機構的風險管理提供了更可靠的支持。

低秩適應（LoRA）技術作為一種高效的參數微調方法，能夠顯著降低模型的微調成本。

LoRA的英文全稱是Low-Rank Adaptation，中文翻譯為“低秩自適應”，是一類旨在通過用低維結構近似大型模型的高維結構來降低其復雜性的技術。

在金融領域，模型需要不斷適應新的市場數據和業務場景，傳統的全參數微調方法不僅計算成本高昂，還容易導致過擬合。LoRA 技術通過在模型的特定層引入低秩矩陣，僅對這些低秩矩陣的參數進行訓練，而凍結原模型的大部分參數，從而大大減少了需要訓練的參數數量，降低了計算復雜度和內存需求。在對金融市場的實時數據進行分析時，利用 LoRA 技術對模型進行微調，能夠快速適應市場的變化，同時保持模型的穩定性和準確性。

實驗表明，使用 LoRA 技術進行微調的模型，在處理金融時間序列預測任務時，與全參數微調相比，訓練時間縮短了 50% 以上，而預測性能僅下降了不到 5%，在資源受限的情況下，LoRA 技術使得模型能夠更高效地進行增量訓練，及時適應金融業務的動態變化。

3、反饋對齊與檢索增強

在金融業人工智能垂類模型的訓練中，對齊是確保模型能夠準確理解用戶意圖、生成符合金融業務需求的回答，并提高回答準確性和可靠性的關鍵環節。

基于人類反饋的強化學習（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF） 是一種通過人類反饋而非預設的獎勵函數來訓練模型的強化學習方法。RLHF在近年來的大型語言模型（LLM）訓練中發揮了重要作用，顯著提升了模型的性能和適應性。

在金融領域，用戶的問題往往涉及到投資決策、風險評估、財務規劃等重要事項，模型的回答必須符合金融專業知識和用戶的實際需求。

通過 RLHF，模型可以根據人類標注者對模型輸出的反饋，不斷調整自身的策略，以生成更符合人類期望和金融業務規范的回答。在智能投顧場景中，當用戶詢問投資建議時，模型最初可能會給出一些通用的投資原則，但經過 RLHF 訓練后，模型會根據人類標注者對投資建議的合理性、針對性和風險提示的反饋，逐漸學會結合用戶的具體財務狀況、投資目標和風險偏好，給出更個性化、專業且符合用戶利益的投資組合建議。

在多次反饋和訓練后，模型提供的投資建議能夠更準確地滿足用戶的需求，用戶滿意度得到顯著提升。

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG） 是一種結合信息檢索技術與語言生成模型的人工智能技術。該技術通過從外部知識庫中檢索相關信息，并將其作為提示（Prompt）輸入給大型語言模型（LLMs），以增強模型處理知識密集型任務的能力，如問答、文本摘要、內容生成等。

在金融領域，信息的準確性和時效性至關重要。RAG 技術通過將模型的生成能力與外部知識庫的檢索相結合，使得模型在生成回答時能夠參考最新的金融數據、市場動態和專業知識，從而減少模型生成的錯誤或虛構信息。在回答關于金融市場最新政策解讀的問題時，RAG 技術會從金融法規數據庫、權威金融新聞源等外部知識庫中檢索相關信息，并將這些信息融入到模型的生成過程中，確保模型能夠給出準確、最新的政策解讀。在處理復雜的金融問題時，RAG 技術可以幫助模型從海量的金融數據中快速檢索到關鍵信息，提高回答的準確性和可信度。據相關實驗表明，采用 RAG 技術的金融垂類模型，在回答金融事實性問題時，準確率相比未采用 RAG 技術的模型提高了 20% - 30%，有效提升了模型在金融領域的應用價值。

No.5

如何對模型進行評估和迭代?

1、多維度評估

在金融業人工智能垂類模型的評估中，構建全面且精準的多維度評估指標體系至關重要，這有助于準確衡量模型在不同方面的性能表現，確保模型能夠滿足金融業務的復雜需求。

在金融文本處理任務中，BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）和 ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）指標常用于衡量模型生成文本的質量。

BLEU 主要用于評估機器翻譯或文本生成結果與參考文本的相似度，其取值范圍在 0 到 1 之間，值越高表示生成文本與參考文本越相似。

在金融新聞翻譯任務中，BLEU 值可以幫助評估模型翻譯的準確性和流暢性，確保金融信息在跨語言傳播時的準確性。

ROUGE 則側重于評估生成文本對參考文本關鍵信息的召回率，通過計算生成文本與參考文本中共同出現的 n-gram 數量來衡量。

在金融報告摘要生成任務中，ROUGE 指標能夠反映模型是否準確提取了報告中的關鍵信息，為投資者和分析師提供有價值的參考。F1-score 是綜合衡量模型準確率和召回率的指標，在金融領域的分類任務中具有重要應用。在信用卡欺詐交易分類任務中，F1-score可以全面評估模型在識別欺詐交易時的性能，避免因只關注準確率或召回率而導致的評估偏差，確保模型能夠在準確識別欺詐交易的同時，盡可能減少漏報和誤報。

業務指標直接反映了模型在實際金融業務中的應用效果。風控模型的 AUC-ROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）指標是評估模型區分好壞樣本能力的關鍵指標。在金融風控場景中，準確識別風險是保障金融機構穩健運營的核心任務。

AUC-ROC 值越接近 1，表明模型對風險的識別能力越強，能夠更準確地區分正常交易和風險交易。

某銀行在使用人工智能垂類模型進行風控時，通過不斷優化模型，使其 AUC-ROC 值從 0.7 提升到 0.85，有效降低了欺詐交易的漏報率和誤報率，為銀行挽回了大量潛在損失。在智能客服場景中，問題解決率是衡量模型服務能力的重要指標。客戶在咨詢金融產品、業務辦理流程等問題時，智能客服模型能夠準確理解客戶意圖并提供有效解決方案的比例，直接影響客戶對金融機構的滿意度和信任度。某金融機構通過引入垂類模型智能客服，將問題解決率從原來的 70% 提高到 85%，顯著提升了客戶服務體驗，增強了客戶粘性。

合規指標是金融領域模型評估中不可或缺的部分，它確保模型的應用符合相關法規和道德標準。公平性指標，如 Demographic Parity，要求模型在不同群體（如不同性別、種族、年齡等）上的決策概率分布相同，避免出現歧視性結果。在貸款審批模型中，如果不同性別群體的貸款獲批概率存在顯著差異，且這種差異并非基于合理的風險評估因素，那么模型可能存在公平性問題。

通過監測 Demographic Parity 指標，可以及時發現模型中的潛在偏見，采取相應措施進行調整，確保金融服務的公平性和公正性，維護金融市場的穩定和健康發展。

2、模型迭代

No.6

如何高效安全部署金融垂類大模型？

1、降低部署成本

金融行業產生的數據量巨大，模型訓練需要處理海量的數據，這對算力提出了極高的要求。訓練大規模的垂類模型需要消耗大量的計算資源，包括高性能的 GPU 集群、云計算資源等，導致算力成本高昂。在金融交易、風險監控等場景中，對模型的實時性要求極高，需要模型能夠在極短的時間內對新數據做出響應和決策。在高頻交易中，交易決策需要在毫秒級的時間內完成，否則將錯失交易機會或面臨巨大的風險。如何在控制算力成本的同時，滿足金融業務對實時性的嚴格要求，是金融業人工智能垂類模型面臨的一大難題。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）與量化技術

是優化模型部署性能的關鍵手段之一。以從 FP16（16 位浮點數）到 INT8（8 位整數）的量化過程為例，FP16 在模型訓練和推理中能夠在一定程度上減少計算量和內存占用，但對于一些對資源要求極高的金融場景，仍然存在優化空間。INT8 量化通過將模型參數和激活值從 16 位浮點數轉換為 8 位整數，能夠進一步降低內存需求和計算復雜度。

在股票交易的高頻數據分析中，將模型從 FP16 量化為 INT8 后，模型的推理速度提高了 30% - 50%，同時內存占用降低了約 50%，使得在有限的硬件資源下，能夠更快速地處理大量的實時數據，為交易決策提供及時支持。這種量化技術不僅在推理速度上有顯著提升，還能在一些算力受限的邊緣設備上實現模型的有效部署，拓寬了金融垂類模型的應用場景。

分布式推理架構是實現高性能部署的另一個重要方向。TensorRT 與 Kubernetes 的結合為分布式推理提供了強大的支持。TensorRT 是 NVIDIA 推出的高性能深度學習推理優化器和運行時引擎，它能夠對深度學習模型進行優化，提高推理效率。通過對卷積層、全連接層等操作進行優化，減少計算量和內存訪問次數，從而加快推理速度。Kubernetes 則是一個開源的容器編排平臺，具有強大的資源管理和調度能力。在金融領域，利用 Kubernetes 可以輕松管理大規模的異構資源，實現對 GPU 等硬件資源的精細化調度。

在一個大型金融機構的風險評估系統中，采用 TensorRT 優化后的模型，結合 Kubernetes 的分布式部署和彈性伸縮功能，當面臨大量的風險評估請求時，Kubernetes 能夠根據實時的負載情況，自動調整推理服務的資源分配，增加或減少運行模型的容器數量，確保系統能夠穩定、高效地處理大量的風險評估任務，同時提高了資源利用率，降低了部署成本。通過這種分布式推理架構，金融垂類模型能夠在復雜的金融業務環境中實現高性能、高可靠的推理服務。

傳統的固定學習率在模型訓練初期可能導致收斂速度過慢，而在訓練后期又可能導致模型無法收斂到最優解。

自適應學習率調度算能夠根據模型的訓練情況動態調整學習率，在訓練初期采用較大的學習率，加快模型的收斂速度；隨著訓練的進行，逐漸減小學習率，使模型能夠更精確地收斂到最優解。

AdamW 優化器結合了 Adam 優化器和權重衰減（L2 正則化）的優點，能夠在訓練過程中自動調整學習率，同時有效地防止模型過擬合。在金融時間序列預測模型的訓練中，使用 AdamW 優化器可以在較短的時間內達到較好的預測性能，減少訓練時間和算力消耗，提高訓練效率，降低算力成本。

邊緣計算與云邊協同架構為解決算力成本和實時性問題提供了創新的解決方案。邊緣計算將部分數據處理和模型推理任務放在靠近數據源的邊緣設備上進行，減少了數據傳輸的延遲和帶寬壓力，能夠快速響應實時性要求高的任務。在金融交易場景中，邊緣設備可以實時處理交易數據，快速做出交易決策，滿足高頻交易對實時性的嚴格要求。云邊協同架構則將邊緣計算與云計算相結合，充分發揮兩者的優勢。邊緣設備負責處理實時性要求高的任務，而云計算則提供強大的算力支持，用于模型的訓練和大規模數據的分析。

在金融風險監控中，邊緣設備實時監測交易數據，一旦發現異常情況，立即進行初步的風險評估和預警；同時，將大量的交易數據上傳至云端，利用云計算的強大算力進行深度分析和建模，不斷優化風險評估模型，提高風險監控的準確性和可靠性。通過這種云邊協同的方式，既降低了算力成本，又滿足了金融業務對實時性的要求。

2、提高合規性和穩健性

在金融行業，合規性是人工智能垂類模型應用的重要前提，直接關系到金融機構的穩健運營和客戶權益的保護。為了確保模型的合規性，需要采用一系列先進的技術和措施。

金融決策往往涉及巨額資金的流動和重大風險的承擔，因此對模型的可靠性要求極高。深度學習模型通常具有復雜的結構和大量的參數，雖然在性能上表現出色，但卻如同 “黑匣子” 一般，其決策過程難以被理解和解釋。在投資決策場景中，當模型給出投資建議時，投資者往往難以理解模型是基于何種因素做出的決策，這極大地影響了投資者對模型的信任度和使用意愿。在金融監管日益嚴格的背景下，模型的可解釋性成為滿足合規要求的必要條件，缺乏可解釋性的模型可能面臨監管障礙。

LIME（Local Interpretable Model - agnostic Explanations）和 SHAP 值（SHapley Additive exPlanations）是兩種常用的可解釋性技術。

LIME 通過在模型預測的局部區域構建一個簡單的可解釋模型，來解釋復雜模型的決策過程。在信用貸款審批中，當模型拒絕一筆貸款申請時，LIME 可以分析出影響決策的關鍵因素，如申請人的信用評分過低、負債過高或收入不穩定等，使得金融機構能夠向申請人清晰地解釋拒絕原因，滿足監管對決策透明性的要求。SHAP 值則基于合作博弈論中的 Shapley 值，為每個特征分配一個重要性得分，用于解釋模型預測結果。在投資決策模型中，SHAP 值可以幫助投資者理解每個金融指標（如市盈率、市凈率、股息率等）對投資建議的貢獻程度，從而增強投資者對模型決策的信任，也便于金融監管機構對模型決策進行審查，確保模型在合規的框架內運行。

知識圖譜增強推理能力也是提模型可解釋性和決策能力的有效途徑。通過構建金融知識圖譜，將金融領域的各種實體（如公司、金融產品、人物等）以及它們之間的關系（如股權關系、交易關系、隸屬關系等）進行結構化表示，模型可以利用知識圖譜進行推理，從而提高決策的準確性和可解釋性。在風險評估中，知識圖譜可以整合企業的財務數據、行業信息、市場動態以及關聯企業的情況等多方面的信息，幫助模型全面了解企業的風險狀況。當模型評估某企業的信用風險時，不僅可以根據該企業自身的財務指標進行判斷，還能通過知識圖譜了解其上下游企業的經營狀況、與其他企業的合作關系等信息，從而更準確地評估風險。通過知識圖譜的可視化展示，還可以直觀地呈現模型的決策依據和推理過程，增強模型的可解釋性，讓金融從業者和監管機構能夠更好地理解和信任模型的決策。

No.7

結論及展望

金融垂類專業大模型在金融領域具有不可替代的獨特優勢。與通用模型相比，垂類模型能夠深入學習金融領域的專業知識和復雜模式，在處理金融任務時展現出更高的準確性和專業性。在金融風險評估任務中，垂類模型能夠精準識別風險因素，有效降低風險誤判率；在智能投顧場景中，垂類模型可以根據客戶的個性化需求，提供定制化的投資建議，顯著提升投資決策的科學性和合理性。

在訓練過程中，數據質量與領域知識的融合至關重要，是垂類模型訓練成功的關鍵要素。高質量的數據是模型學習的基礎，通過有效的數據預處理和多源數據融合技術，能夠提升數據的準確性、完整性和一致性，為模型提供更豐富、可靠的信息。將金融領域的專業知識融入到模型訓練中，能夠引導模型學習到更符合金融業務邏輯和規律的特征表示，增強模型的解釋性和決策能力。知識圖譜技術的應用，使模型能夠更好地理解金融實體之間的關系，從而在推理和決策過程中提供更全面、準確的支持。

未來金融業人工智能垂類模型的發展將聚焦于多個重要方向。多模態金融大模型開發將成為研究的熱點，隨著金融數據模態的不斷豐富，融合文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據的大模型能夠更全面地捕捉金融信息，為金融決策提供更強大的支持。在智能投研中，結合金融新聞文本、企業財報圖像以及市場動態視頻等多模態數據，能夠幫助投資者更深入地了解企業的經營狀況和市場趨勢，做出更明智的投資決策。

自監督學習與主動學習技術的應用也將為模型訓練帶來新的突破。自監督學習能夠利用大量無標簽數據進行模型訓練，減少對人工標注數據的依賴，降低標注成本，同時提高模型的泛化能力。主動學習則通過讓模型主動選擇最有價值的數據進行標注和學習，能夠更高效地提升模型性能，加快模型的收斂速度。在金融領域，利用自監督學習和主動學習技術，能夠在海量的金融數據中快速篩選出關鍵信息，提升模型對金融市場變化的響應速度和適應能力。

量子計算等硬件能力的快速發展也為金融業人工智能垂類模型的訓練提供了新的機遇。量子計算具有強大的并行計算能力和超快的計算速度，能夠大幅縮短模型訓練時間，解決傳統計算方式在處理大規模金融數據和復雜模型時面臨的算力瓶頸問題。在投資組合優化、風險評估等復雜金融任務中，量子計算能夠在極短的時間內對海量的投資組合進行分析和優化，為投資者提供更優的投資策略，同時提高金融機構的風險管理效率。隨著量子計算技術的不斷成熟和應用，它將為金融業人工智能垂類模型的發展注入新的活力，推動金融行業的智能化進程邁向新的高度。