大语言模型在金融领域的应用场景探析

随着人工智能技术的不断发展，在金融行业中大语言模型(Large Language Models, LLMs)的创新应用受到了广泛关注。这些大型语言模型的主要功能是能够理解和生成人类语言，并使计算机具备更加智能化地处理自然语言场景中的各种复杂任务的能力。近来研究者们发现，在问答系统、文本生成器、翻译器等多种自然语言处理任务中表现卓越的大语言模型能够自主完成多项智能操作。采用基于自身生成机制的方法（即自回归生成策略）的大语言模型能够在不预先设定答案的情况下完成连贯且相关的文本创作；这种基于已有内容预测后续词语的方式使得生成出来的文本显得自然流畅而不生硬；这种方法的应用领域非常广泛包括但不限于文本创作、翻译工作以及摘要生成等环节；这充分展现了大语言模型在理解人类语言并将其转化为多样化形式方面的强大能力

本文旨在深入研究大语言模型在金融领域的广泛应用及其带来的深远影响，并对未来可能的发展方向进行深入剖析。

一、大语言模型在金融领域的

知识库问答应用

传统金融行业中的知识检索系统主要依靠关键词匹配技术，在面对用户的复杂查询时往往无法全面理解其需求并提供高度定制化的回答。特别是在数据规模急剧扩张的情况下，在传统的大规模信息堆积方式下难以满足金融机构对高效、智能化知识管理系统的需求。近年来随着人工智能技术的发展与进步，在这一领域内大语言模型逐渐崛起为新一代的知识管理系统的核心架构，在多个应用场景中展现出显著的优势与潜力。然而由于金融领域的数据安全性和隐私保护要求极为严格，在实际操作中这使得企业在实际操作中难以直接利用现有企业知识训练大型语言模型以实现其应用目标。因此开发出一种能够灵活应对这一挑战的知识管理系统插件或扩展模块成为当前研究与应用的重点方向之一。通过将这些技术应用于构建专业的智能问答系统如图1所示。

图1 知识库问答演示效果

Prompt Engineering是一种技术，在自然语言处理领域被广泛使用于涉及大语言模型（如GPT-3或BERT）的应用场景中。通过巧妙设计输入到模型中的提示信息（prompt），系统能够生成更加精确且相关的内容来解决各种任务和应用场景中的问题。在这种知识库问答系统中... 用户提供的每个提示信息都将直接影响系统的响应内容...

基于大语言模型的知识库问答实现框架可通过LangChain框架的搭建来实现。LangChain是一个开源工具包,开发者可利用其整合大语言模型与外部计算资源及数据源等要素,并通过该工具解决大型语言模型在数据滞后以及Token数量限制等方面的挑战。在构建过程中，默认情况下大型语言模型的参数不会因企业知识库的数据注入而发生变动,这种架构设计确保了企业知识库的安全性。

以大型语言模型为基础的知识库问答处理流程如下：第一步是将本地存储的知识库文件加载出来，并将其内容统一转换为标准文本格式；第二步是按照预设的标准（包括段落划分、句子分隔及词汇组织）对获取到的信息进行系统性分类整理；第三步是利用先进的自然语言处理技术（如TF-IDF算法、Word2vec模型以及BERT预训练语言模型），将经过分类整理的信息片段转化为高维数值向量，并将其存档于专业的向量数据库中；第四步是当用户提出问题或执行查询操作时，在向量数据库中检索与输入问题最为匹配的TopK条信息片段；第五步是通过余弦相似度计算法或欧氏距离评估方法确定最匹配的结果片段；第六步则是将这些匹配到的相关文本内容与其对应的用户查询问题共同构建出完整的上下文信息体系；最后阶段则是将整合后的上下文内容输入至大型语言模型内部运行，在经过复杂的语义分析后生成最终的回答输出；整个工作流程综合运用了信息抽取技术、数据向量化方法以及先进的人工智能生成技术等多方面的知识储备与能力整合，在保证准确性的同时实现了高效的问题解答服务

基于大语言模型的知识库问答系统特别关注并显著提升了信息检索的精准度和相关性，在多个领域均展现出卓越的能力。尽管在实际运用中仍面临着诸多挑战与限制条件，在大数据处理与知识服务方面具备可靠的技术基础并可为各类行业提供高效的信息支持与决策参考。随着技术的发展与进步，在金融行业中基于大语言模型的知识库问答系统将成为推动技术创新与优化管理的重要工具，并将在未来发挥更加关键的作用

二、大语言模型在垂直领域的

智能体化和多模态应用

1.大语言模型在垂直领域的智能体化应用

作为大语言模型的产物，智能体或智能业务助理（AI Agent）是一种能够通过自然语言指令执行复杂专业任务的系统。它可使用户无需编程即可完成复杂的任务，在金融领域中应用AI Agent将产生革命性影响。例如，在投资管理方面，该系统能够整合历史与实时市场数据以辅助投资组合构建；在信贷评估方面，则能迅速评估借款人的信用风险状况并提高审批效率；此外，在客户服务领域其作用尤为突出：利用自然语言处理技术整合并分析客户需求信息，并提供个性化的财务建议以提升客户服务质量与满意度。随着模型规模的增长预期其上下文学习能力、推理能力和类人思维模拟水平都将得到显著提升。

为了更好地满足金融行业的具体需求，在大语言模型的基础上进行定制成为必要的步骤

如图2所示, 一个基于大语言模型的AI Agent系统主要由三个关键部分构成: 大语言模型（如ChatGPT）、提示工程规划以及外部工具. 其中, 大语言模型充当着AI Agent的核心功能模块, 它能够将复杂任务分解并自动化处理, 同时具备推理与规划能力, 还能监控并优化执行效果. 提示工程规划则是确保系统能够解决问题的关键环节, 它根据特定策略自动生成用户指令与提示组合, 这些组合主要包括用户的用户名、角色设定以及目标指向. 外部工具则是一些可扩展类型的功能模块, 它们为大语言模型补充其不足之处. 每一种工具都对应着一种特定的功能模块, 比如网络爬虫、搜索引擎或图像生成器等. 这些辅助工具调用返回的结果会进一步成为提示工程规划的重要组成部分, 最终帮助大语言模型完成用户的各项设定目标.

图2 AI Agent实现原理

2.大语言模型在垂直领域的多模态应用

该系统属于深度学习领域中的复杂模型，在多个应用场景中表现出色；其能够有效整合图像、文本、音频与视频等多种形式的数据，并通过有效的融合机制整合这些数据信息，从而实现对复杂场景的深入理解和精确描述；这类系统一般由视觉处理模块与语言处理模块两部分组成

在金融领域中，多模态大型语言模型与传统大型语言模型及知识图谱（KG）的深度融合趋势日益显著。这种融合方法主要通过提示工程技术生成与问题相关的路径信息，并在此基础上构建或检索基于现有知识结构的知识图谱。最终通过结合生成的关系路径和已有的结构化知识进行深度推理分析，在提高决策准确性和效率方面展现出显著效果。例如，在用户提出复杂的金融问题后，在此方法中首先通过提示工程技术理解问题并确定关键的知识点，并生成相关的关系路径；其次，在系统构建的知识图谱中包含着丰富的结构化知识时，则可以通过这些预先生成的关系路径去查找已有的相关知识点;最后，则通过对这些关系路径与其所关联的知识进行深度推理分析来实现更加精准可靠的搜索结果。

整合多模态大型语言模型与知识图谱技术后，
需要注意以下几点：
应在训练过程中，
将显式的知识图谱数据融入训练数据中作为扩充集，
从而提升其对特定金融领域知识的理解能力；
在生成提示时，
需要向提示中注入来自知识图谱的实体及其关系；
此外，
将其关系推理结果组织为结构化的知识库形式存储。

多模态预训练神经网络模型（CLIP）是一种基于对比学习框架的算法设计，在其核心组成部分中整合了图像编码器与文本编码器两个独立模块。该模型具备强大的零样本（Zero-shot）学习能力，在多个下游任务场景下展现出卓越的表现力。通过同时接收批次处理图像数据与自然语言文本信息输入编码器系统进行特征提取，并借助维度映射技术将不同空间特征转换至统一维度表示空间内，在余弦相似度评估机制下实现各特征间的相似性度量计算。

在多模态领域具有重要地位的CLIP模型，在训练过程中采用了自监督学习方法，并利用了4亿对图像与文本数据对进行无监督式微调训练。该模型通过自监督学习机制实现了图像与文本之间的语义关联，并将输入的图像和文本映射到同一个向量空间中。从而使得该模型能够识别并理解图像与文字之间的语义关联。CLIP原理如图3所示。

图3 CLIP原理

在金融领域中,多模态大语言模型展现出独特的优势与应用潜力.作为分析工具,它能够整合新闻报道、社交媒体动态以及经济报告等信息.凭借对文本与图像数据（如股市图表）的理解能力,它可用于预测市场趋势及潜在风险.投资者与管理者可借助该技术获得更精准的风险评估参考.此外,在合规性监控方面发挥着重要作用.通过自动分析交易记录、合同文件以及通信记录,该技术可及时发现并报告可能违反规定的行为,从而确保金融活动符合相关法规的要求.在证券行业领域,它也被用来解读并分析金融市场研报,能提供深入的市场见解并辅助决策制定.

在不久的将来，在技术持续发展和模型性能不断提升的情况下，在金融领域的大语言模型将发挥更加显著的作用。这些先进的工具将促进金融机构在风险管理与评估、决策优化与创新、客户体验提升等关键领域实现创新性发展，并带来更多机遇与潜力。

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