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近年來，隨著人工智能技術的飛速發展，大模型已經成為各行各業的熱門話題。

而金融行業作為一個高度監管且數據敏感的領域，如何構建一個安全可靠的大模型顯得尤為重要。

近期，云從科技金融大模型在中國信息通信研究院（以下簡稱“信通院”）的嚴格的測試和評估中脫穎而出，不僅通過了《面向行業的大規模預訓練模型技術和應用評估方法 第1部分：金融大模型》標準，還獲得了最高級別的4+評分，這標志著云從科技在行業大模型研發和應用方面取得了重大突破。

同時通過測試的還有華為、螞蟻等各領域領先企業。

作為國家信息通信領域的權威機構，信通院在信息通信、人工智能、大數據、云計算等多個前沿科技領域擁有深厚的研究積累與廣泛的行業影響力，其評估標準代表了行業的最高水準。

此次信通院金融大模型評估標準的發布，填補了該領域評估體系的空白，為大模型在金融行業的應用提供了科學的依據和評價標準。

評估指標包括金融場景適配性、金融領域AI能力支持度、應用成熟度等多個方面，涵蓋了銀行、保險、證券等多個金融子行業，以及投研、投顧、風控、營銷等具體應用場景。

評估體系不僅考慮到了金融行業的特殊性，還充分考慮了不同應用場景的差異化需求，確保了大模型的評估結果具有較高的可比性和實用性。

在信通院的“可信AI測評”環節中，云從科技金融大模型在多個維度上都表現出色，在金融領域的場景覆蓋度方面非常廣泛，不僅能夠服務于傳統的銀行、保險和證券行業，還能夠滲透到營銷、風控、客服、投研等更為細分的場景，真正實現了金融服務的全面覆蓋。

在AI能力支撐度方面，云從科技金融大模型融合了多種模態識別技術，如文字、圖像等，能夠準確地理解用戶意圖，并生成符合需求的文本內容，同時還能夠根據需要規劃業務流程和執行復雜任務。

此外，RAG（Retrieval Augmented Generation）技術的引入進一步提高了模型在特定業務場景下的專業知識理解和生成能力。

在應用成熟度方面，云從科技金融大模型在語義理解、本地部署、可擴展性和兼容性等方面都有著出色的表現，能夠適應各種復雜的部署環境，為金融企業的數字化轉型提供強有力的支持。

據了解，云從科技金融大模型在從容多模態大模型深厚積累和實踐經驗的基礎上，采用了預訓練、監督式微調和基于人類反饋的強化學習三階段訓練策略，能夠在意圖理解、流程規劃和任務執行等方面展現出強大的性能和效率。

這種多階段訓練的方法使得模型能夠更好地適應不同的金融場景，提供更加精確和定制化的服務。

在商業化應用方面，云從科技金融大模型以其效果可控、成本低廉、個性化定制訓練和高度靈活的私有化部署等特點，成為業界標桿。

這得益于云從科技自主研發的智能客服平臺，從容大模型訓推一體機以及國內首款AI原生數據分析產品——DataGPT。這些產品的推出，不僅滿足了金融行業對于高效率、高安全性和大規模數據處理的需求，還為其他行業的數字化轉型提供了新的思路和方向。