2. 多样性：按月股票配资可以通过多种方式进行，包括股票融资、股票质押等。投资者可以根据自己的需求和风险承受能力选择适合自己的配资方式，以实现最佳的投资效果。
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银行业正持续加码大模型布局。在风险管理方面，利用大模型分析海量数据，识别潜在风险并制定预防措施；在欺诈检测方面，识别异常交易模式和不寻常的行为；在市场分析中，分析市场动态和趋势，为决策提供洞察；面客端，大模型赋能用户体验提升。大模型赋能银行业，迎来大发展的同时，也存在不小挑战。
2月29日下午，由启迪之星（上海）与小即是大创新伙伴主办的“大模型X银行业”大模型应用实践互动沙龙在杨浦区城市会客厅成功举办。一百多位产业专家、创业者、技术爱好者、投资机构齐聚一堂，共同探讨大模型在银行业场景落地的机遇、进展及挑战。
“大模型可能仍然是PoC的一年”
活动开场，启迪之星（上海）产业合伙人、小即是大创业投资合伙人杨巍结合各家银行过去一年多的公开新闻报道，分享了国内各银行实际应用场景的不完全统计，主要聚焦于技术基础设施以及客户互动与服务，其中有近一半是由银行和第三方技术公司合作完成。作为IT服务业最大的客户群体，大模型在金融业领域尚未实现最蓬勃的应用生态，这也意味着大模型冰山下的巨大需求潜力。
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招商银行：研发、应用与开放并存
招商银行上海分行信息技术部副总经理王皓 ：招商银行自2017年起开始耕耘于大语言模型研究，并不断尝试用数据驱动来优化迭代自身模型能力。从应用场景来看，已分别在面客类推出“智能财富助理小招”以及AI Agent的应用，王皓表示，“小招”解决两个非常关键的点，一个是多轮绘画的意图识别在过往的技术里包括 LSTM是有些缺陷的，第二个关键点是回复内容可能需要进行一些人工审核和强化；在对内服务类，针对全行各条线员工开发办公助理和岗位助理的相关应用。除上述实际应用外，招商银行业也在竭力打造AIGC生态平台，目前已纳入国内外多家主流大模型，同时面向大模型初创团队及企业开放平台接口，探讨场景应用、技术合作、二次开发等多种合作可能。最后，王皓认为大模型仍并非大家认为的千好万好，它也存在一些问题，对于银行业等金融行业来说，对以下四个方面有较高的监管要求，大模型的透明度与可使用性、准确性与可靠性、道德与公平性以及风险管理。
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智谱AI：大模型将成为新时期银行业数字化建设的基础设施
智谱AI金融事业部总经理吴玺倩 ：2020年在行业变得火热之前，智谱AI开始“All in”大模型。今年1月，智谱AI发布自研第四代基座大模型GLM-4，其性能实现逼近GPT-4的超强性能，同时具有多模态、代码解释、网络搜索增强、agent智能体等能力。
对于金融行业，大模型将成为新时期银行业数字化建设的基础设置，并以技术底座的形式赋能支撑其他战略，包括但不限于数据分析、文档审阅、银行既有工具使用、自动化信贷审批等，应用场景贯穿银行全产业链。
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澜码科技：AI Agent将塑造业务自动化的新纪元
澜码科技创始人兼CEO周健 ：人工智能的发展已经带领我们从“感知智能时代”迈向了“认知智能时代”，使得业务流程自动化变为了可能。从实际应用案例出发，澜码开发AI Agent，正在帮助企业完成开户、财务风险识别与评估、财务风险报告生成等工作，辅助前台挖掘销售线索、赋能中台全流程价值链升级、重塑后台人机交互运营新模式。然而，距离大模型实际落地仍存在“最后一公里”，大模型使用成本高昂、大模型会错误解释数据或模式（幻觉）、数据的安全性问题、缺乏高价值的企业数据等问题亟待解决。
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Colingo：让大模型辅助创造软件
酷灵果智能科技创始人蔡健 ：大模型带来了软件交付方式的变革，在生成式AI诞生前，用户和开发者通过软件（app）进行沟通，虽然这种方式成本低、能实现及时反馈，但局限性非常大，并不灵活。生成式AI诞生后，许多用户急于将大模型本身视为软件，但同样存在使用困境，因为大模型本质上缺乏对私有知识和规则的了解，人类的需求是广泛并且模糊的。不容忽视的是，大模型本身可以用于辅助创造软件，通过用户的及时反馈直接优化软件本身并快速验证，这便是大模型作为“元软件”的发展潜能。
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蚌壳智能：让大模型成为银行的智能大脑
蚌壳智能COO唐明 ：企业在应用大模型过程中，需要全方位考虑模型训练、部署、系统构建、数据处理以及应用研发等各个环节，即形成全生态的智能中台，这背后需要多元算力、多模态AI能力、RAG增强、高效快速的部署等能力。唐明认为，对于国内企业，特别是银行、金融、政府、军工等行业，他们都有不能采购国外算力资源的信创监管要求，因此后续将形成国内大量算力资源部署在这些行业内部的大趋势。
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虚沅数：实时问答的2D真人复刻高保真数字人已成现实
虚沅数创始人高海宁 ：金融客服系统在大语言模型的加持下已经不断实现智能一体化解决方案，并支持现有系统对接和新系统的搭建。此外，大模型技术可以基于一张普通2D平面照片5分钟生成高保真4K全身模型，同时完成160组表情和全身骨骼绑定。基于视觉的面部捕捉生成的2D真人复刻高保真数字人能够支持自然语言实时对话，实时语音通话交互，并适用于公共服务、银行金融等多种场景。
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