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2025-09-04 0
“大模型应用并非单一算法的应用,而必须依托模型工程、数据工程与软件工程的深度融合。其中,数据工程扮演关键角色,尤其在金融行业中,专项且规范的数据集是推动大模型落地的核心支撑。”在“金融行业数据标注与高质量数据集建设”交流活动中,浦发银行科技发展部副总经理周骏表示。
他解释道,大模型应用应被视为一个动态系统,必须与数据紧密结合并同步变化。数据工程需要紧跟数据更新的节奏不断迭代,通过持续训练优化模型,才能使大模型应用更贴合业务实际需求。同时,大模型的出现也改变了数据工程的发展方向:以往行业更多聚焦于结构化数据处理,而如今多元、多模态数据已成为大模型运行的重要基础。
在阐述金融行业的特殊性时,周骏运用了“人才类比”的方法。他将DeepSeek等开源大模型比喻为具备通识能力的本科生或研究生,而金融行业所需的是具有专业金融知识的“专才”。他认为,培养金融领域的“AI专才”关键在于获取专项知识,其核心载体正是金融行业的专项高质量数据集。
周骏认为,随着DeepSeek等开源大模型的兴起,金融行业对数据集的需求变得更加迫切。一方面,需要更多面向金融场景的专项数据集与语料;另一方面,也要求数据集符合金融业务的合规性与规范性。这些数据集将直接应用于银行的风控、营销、运营等日常业务,为金融服务提质增效提供支撑。
贵州日报天眼新闻记者 李姗
编辑 朱登芳
二审 管云
三审 岳振
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