不可以直接购买，可以曲线 库存，新采购目前比较困难

对于银行来说，决定是否替换传统模型并采用大模型应该考虑以下几个关键因素：数据规模和复杂度：大模型通常在处理大规模和复杂的数据方面具有优势。如果银行的业务涉及大量的数据，包括结构化和非结构化数据，而且这些数据之间存在复杂的关联和模式，那么采用大模型可能能够更好地挖...

处理大量敏感数据和保护用户隐私对金融机构来说是至关重要的。以下是一些金融机构可以采取的措施来处理敏感数据并保护用户隐私的建议：数据分类和访问控制：对敏感数据进行分类，并根据用户角色和权限实施严格的访问控制策略。只授权特定的员工或系统访问敏感数据，并确保访问日...

单就银行业来说，目前还处在探索阶段，一是探索如何搭建自己的大模型，二是在哪些场景使用，其中一属于二的前提。场景探索方面，各家几乎都首选智能客服，因为这是最容易切入的场景，客服领域有比较成型的问答库。其他的员工助手，投研报告什么的，无论你要他生成什么，你都需要先把要喂给大...

在金融场景中，部署应用大模型面临以下核心难点和卡点：数据质量和数据隐私：大模型需要大量的高质量数据进行训练和部署。然而，金融数据往往复杂多样，存在缺失值、异常值和噪声等问题。此外，金融数据涉及敏感信息，如个人身份和交易记录，需要严格的数据隐私保护。因此，确保数据质量和...

隐私与安全，与大模型没有关系，更多是数据采集和法律合规的使用。在数据采集前签订相关授权，在使用过程中做好保护和权限隔离措施。在应用中，明确数据提供方和数据应用方双授权机制，就能最大限度规避。至于GPU算力问题，可以考虑用更多的CPU实现；或者分布式计算，将计算分布到每个连...

目前小型公司的算力只能用于推理，训练基本只够7B-13B范畴。希望组件行业级别算力池用于租赁。