引言
随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练语言模型（LLM）在金融领域的应用日益广泛。为推动金融科技创新应用的落地，提升金融服务的智能化水平，上海人工智能实验室和上海财经大学根据上海人工智能协会和上海金融业联合会共同发布的《金融大模型应用评测指南》（T/SAIAS 019 20242024）团标，制定了《金融大模型应用评测报告》。本文将深入解析该评测指南，帮助读者全面了解金融大模型评测的标准和流程。
一、评测指南概述
《金融大模型应用评测指南》旨在构建金融领域大模型的能力测评框架，从模型基础、金融安全与价值对齐、金融风险控制、金融专业认知、金融业务辅助拓展等5个维度185项指标要求，全面评估金融大模型的应用效果。
二、模型基础能力评测
1. 单模态指标
- 文本分类：评估模型对金融文本的归类能力。
- 信息抽取：评估模型从文本中提取关键信息的能力。
2. 多模态指标
- 图文检索：评估模型对金融图文内容的检索能力。
- 视频问答：评估模型对金融视频内容的理解和回答问题能力。
三、金融安全与价值对齐能力评测
1. 模型可靠性
- 评估模型在金融业务场景中的稳定性和鲁棒性。
2. 可解释性
- 评估模型决策过程的透明度和可理解性。
3. 隐私保护
- 评估模型在处理金融数据时的隐私保护能力。
四、金融风险控制能力评测
1. 利率风险
- 评估模型在利率波动情况下的风险防范能力。
2. 汇率风险
- 评估模型在汇率波动情况下的风险防范能力。
3. 舆情风险
- 评估模型在舆情波动情况下的风险防范能力。
五、金融专业认知能力评测
1. 会计核算
- 评估模型对会计核算规则的掌握程度。
2. 财务报表编制与分析
- 评估模型对财务报表的编制和分析能力。
六、金融业务辅助拓展能力评测
1. 银行业务
- 评估模型在存贷款业务、支付结算等方面的辅助拓展能力。
2. 基金业务
- 评估模型在基金募集、投资管理等方面的辅助拓展能力。
3. 保险业务
- 评估模型在保险产品设计、风险评估等方面的辅助拓展能力。
4. 证券业务
- 评估模型在证券交易、投资分析等方面的辅助拓展能力。
5. 信托业务
- 评估模型在信托产品设计、风险管理等方面的辅助拓展能力。
七、总结
《金融大模型应用评测指南》为金融领域大模型的应用提供了全面、科学的评测标准。通过遵循该指南，金融机构可以更好地选择和应用金融大模型，推动金融科技创新，提升金融服务水平。