金融企业落地大语言模型有什么潜在问题？

说到潜在问题，个人理解可能有以下几个方面的问题吧。
一是数据隐私问题：大语言模型需要大量的数据来训练和优化模型，但是金融企业处理的数据通常包含大量的隐私信息，如个人身份信息、信用卡信息、财务信息等。如果这些数据不加保护地被用于训练模型，可能会泄露客户隐私，引起法律问题和公众关注。
二是模型鲁棒性问题：大语言模型往往需要大量的计算资源来进行训练和推理，而金融企业的业务场景往往非常复杂，需要高度准确的模型来进行预测和决策。如果模型的鲁棒性不够，可能会导致误判或误判率过高的问题。
三是模型可解释性问题：大语言模型的模型结构和运算过程非常复杂，往往难以解释模型的预测和决策过程。而金融企业需要对模型的预测和决策过程进行解释，以满足监管要求和客户需求。
四是资源成本问题：大语言模型需要大量的计算资源和存储资源来运行和维护，而金融企业的业务场景往往需要高度准确的预测和决策，需要大量的计算和存储资源来支持。这可能会导致高昂的资源成本，影响企业的盈利能力，但这并不一定是必然的，具体情况视企业的需求和预算而定。
五是可信度问题：大语言模型的可信度需要得到保障，否则可能会导致误判或误判率过高的问题。金融企业需要对模型的可信度进行充分的测试和验证，以保证模型的准确性和稳定性。