会上，金证股份联合旗下子公司金证优智发布了自主研发的金融领域特定场景大语言模型体系——金证金融大模型及工具集，标志金证股份推动AI在金融垂直领域落地应用上实现新突破，将更好服务金融行业客户，赋能行业数字化转型。

    金证股份董事长李结义在致辞中指出，近年来，以大语言模型为代表的人工智能技术突飞猛进，正推动全球人工智能领域新一轮的技术升级和产业重构，也为各行业带来前所未有的机遇与挑战，国内多家科技机构加大推进大模型的建设，热情只增不减。作为其中代表的金融领域，在这一转型升级的风口中，更亟待以科技力量开启新的篇章，运用AI技术助力金融行业迈向智能化时代。

    李结义表示，作为一家在行业深耕30年的金融科技公司，金证股份早在2018年便开始着手AI在金融应用领域的研究，并通过多个事业部、子公司和创新平台公司对AI技术在金融领域实现落地应用。金证股份在此次数字技术浪潮下，也深入开展对大模型技术的研究。

    今年，集结了业内顶尖专家的金证股份AI团队自主完成了金融领域特定场景大语言模型体系的研发，并推动AI在金融垂直领域的落地应用，面向营销、客服、投行、投研、风控等业务场景提供了创新的智能金融产品及解决方案。

    李结义认为，大模型“求真、求精”已逐渐成为行业共识。未来，大模型能否在资本市场更好地运用，主要从技术、业务两个角度考量。技术上，大模型能不能“让不会的人更快会，让会的人效率更高”；业务上，技术平台是否将成为金融机构业务实际应用的必备品。

    李结义希望，通过这次金融大模型及工具集的发布，以及金证股份在AI领域积累的经验，能够真正为金融行业创造价值，助力金融行业客户跃上一个新的台阶。

    金证股份首席信息官廖亚滨针对“大模型在金融领域落地的思考”做主题分享。

    廖亚滨指出，早在2018年，金证便从战略执行层面着手布局AI领域，并成立子公司金证优智作为集团AI战略的落地平台，通过认知智能、知识搜索、文档理解技术与金融场景结合对金融AI方面进行探索。

    2019年，金证优智实现单点突破，发布了认知智能驱动的智能监管科技系统，为证监会、港交所等监管机构服务。系统涵盖应用爬虫与搜索技术的智能舆情系统的关键引擎、智能企业评估下多维度综合分析的精准能力以及金融认知模型技术的Transformer与知识图谱融合。

    在2020年至2022年期间，金证股份在人工智能领域进行多方面的努力，在智能风控和智能文档领域取得了突破。今年，金证股份联合金证优智自主研发的金融大模型K-GPT由金融认知智能技术、搜索技术和金融智能文档处理技术共同打造。其中，金融认知智能技术成功实现了从专业小型模型到专业大模型的转变，搜索技术实现了从金融搜索到金融语义搜索的跨越。

    廖亚滨介绍，大模型工具集主要包括K-GPT、金融语义搜索、智能文档处理、金融知识库、精细调整和评估。基于大模型的场景解决方案涵盖智能投研、智能投顾、智能投行、智能合规和智能客服等领域。

    谈到模型落地应用的思考，廖亚滨从模型训练与优化、语言大模型应用、代码大模型应用、大模型合规风控四大方面发表了自己的见解。

    金证股份首席AI官、金证优智CEO詹毅围绕《金融大模型K-GPT及大模型解决方案工具集》进行主题分享。他指出，K-GPT体系基于Transformer架构，结合领域预训练及场景化精调，与懂金融的语义检索引擎和由智能文档处理平台（IDP）高效搭建的金融知识库形成完整联动，具备更及时、更可靠、更懂金融的特点。

    詹毅现场演示通用大模型及K-GPT问答情况，通过示例分析总结道，相较于通用大模型，K-GPT数据查询准确性高，更好理解金融术语，且回复专业、数据扎实，同时支持查看引用知识源，以及与实时数据与模块化集成，具备调取实时数据与组件的能力。依托于底层庞大的金融知识库，专为金融场景服务的K-GPT核心优势在于懂金融、数据准确、可验证及支持调用Agents。

    詹毅表示，大模型解决方案工具集从训练到应用，一站式解决大模型应用落地，提供营销文案生成、监管问询总结、合规问答、智能客服机器人、知识QA生成器应用实例。