2023开年以来，以大语言模型为代表的人工智能技术的进化几乎在以“天”为单位疯狂迭代，大语言模型成为各企业的兵家必争之地，一场必将写进人类科技编年史的故事已经拉开大幕。大语言模型对银行数智化转型的重要性越来越突出，可以帮助银行实现客户服务和支持方面的创新，提高客户的满意度和忠诚度；也可以用于银行的风险评估和管理，可以更准确地评估客户的信用风险和市场风险；还可以帮助银行实现智能投顾和交易执行等方面的创新，提高客户的投资回报和满意度。基于大语言模型，银行正在围绕专有数据、行业应用场景构筑新的护城河，大银行希望找到增长的第二曲线，中小银行获得了前所未有弯道超车的机遇，转变为数智化产业赋能者。

在此背景下，本次twt社区同行交流活动以大语言模型的金融行业应用探索为主题，旨在讨论企业如何利用AI技术实现企业数智化转型和助力主业增长、帮助银行企业更有效地落地AI项目建设。欢迎北京地区银行用户报名参与！

核心探讨的问题：

1、大语言模型趋势下，银行行业如何完善及优化AI模型提升智能风控、反欺诈等智能化应用？

2、如何获取和准备模型训练需要的数据？银行通常拥有大量的客户数据和交易数据，但是这些数据往往需要通过复杂的隐私和安全审查才能使用。另外，银行还需要从非结构化数据中提取有用的信息，这增加了数据准备的难度。

3、模型如何进行训练和优化？大语言模型的训练需要大量的数据和计算资源，同时模型的优化需要考虑多个因素，如模型架构、参数初始化、优化算法等。对于银行来说，如何选择合适的模型进行训练和优化是一个挑战。

4、如何保护客户隐私和安全？银行需要保护客户隐私和安全，确保大语言模型不会泄露敏感信息。同时，银行还需要评估大语言模型可能对风险管理和合规带来的影响。

5、大语言模型的开发和维护需要专业的数据科学家、自然语言处理专家、安全专家等人员。同时，银行还需要投入大量的计算资源和资金来支持大语言模型的开发和运行。应该具备什么样的组织架构和人员保障？

活动时间：7月1日14:00-17:00

地址：北京站（报名后统一进行反馈具体会议的地址）

报名方式：

1、如您希望参与本次活动，请将您的联系信息（姓名、单位、职务、手机、邮箱）回复邮件至peibin.peng@twtgroup.com.cn进行邮件报名，我们将在1个工作日内审核反馈；

2、活动平台上直接点击报名，报名后我们会与您联系！

支持企业：

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金海波  某银行 AI技术专家

多年来一直从事银行系统的开发和管理工作，牵头组织实施了多个行内大型项目的研发和投产，包括：数据仓库、大数据平台、知识图谱、机器学习、大数据风控、智能营销、RPA等，参与的项目多次获得监管机构、外部机构及行内创新项目成果奖，对银行数据能力建设有丰富实践经验。

云飞 某国有银行总行信息科技部  资深技术专家

2013年毕业于中国科学院大学，目前就职于某国有银行总行信息科技部，先后参与智能网点、金融科技创新平台、数字人民币、人工智能平台、金融大语言模型等项目建设，多次获得国家级、总行级荣誉表彰，对大型商业银行科技治理和科技创新有较深的研究和积累。

张然   NVIDIA解决方案架构师

NVIDIA中国区金融、零售方向资深解决方案架构师。在机器学习、深度学习方向从业多年，具备丰富的行业应用经验。