人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用

人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用0

1. 背景介绍

1.1 金融风控的挑战

金融行业作为数据密集型行业，一直面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。传统的金融风控手段主要依赖于专家经验和规则引擎，难以应对日益复杂的金融市场和海量的交易数据。近年来，人工智能技术的快速发展为金融风控提供了新的解决方案，尤其是大模型的出现，为构建更加智能、高效的风控体系带来了新的机遇。

1.2 大模型的优势

大模型，如GPT、BERT等，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。相较于传统的机器学习模型，大模型具有以下优势：

• 更强的表征能力: 能够学习到数据中更复杂、更抽象的特征，提升模型的泛化能力。
• 更少的标注数据需求: 可以通过自监督学习的方式，利用海量的无标注数据进行预训练，降低对标注数据的依赖。
• 更好的可迁移性: 预训练好的大模型可以作为基础模型，应用于不同的下游任务，只需进行少量的微调即可。

2. 核心概念与联系

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