报告聚焦AI如何驱动金融行业变革，从技术发展到实际应用，全面拆解了智能金融的现状与未来。

首先，介绍了人工智能的核心进展：从早期的统计语言模型，到现在的大语言模型（如GPT系列），技术上通过Transformer架构实现了更强的上下文理解能力，但也面临资源消耗大等问题。强化学习因在决策优化上的突破，其奠基人还获得了2024年图灵奖，这为金融领域的智能决策提供了新工具。

接着，探讨了金融领域如何用AI解决实际问题：比如通过可信数据空间保障数据安全，用联邦学习等技术保护用户隐私；在营销上，大模型能生成更丰富的短信文案，提升转化率；在信贷审批中，AI能自动分析企业数据，辅助专家做决策；投研、监管等场景也通过大模型提高了效率，像智能审单让银行信用证处理快了30%。

不过，AI在金融领域也有挑战：比如可能泄露用户隐私、算法同质化引发市场波动、生成内容可能“瞎编”（幻觉问题）等。

最后展望，未来可信数据和可信模型会相互促进，大语言模型可能成为类似操作系统的核心，推动金融行业更智能、更安全地发展。

报告目录：

• 一、新一代人工智能

• 二、金融智能：研究实践

• 三、金融大模型典型行业应用

• 四、展望

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