文章目录
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- [1 案例1:使用大模型实现智能投顾能力提升](#1 案例1:使用大模型实现智能投顾能力提升)
- [2 案例2:大模型助力信用风险计算](#2 案例2:大模型助力信用风险计算)
- [3 案例3:金融研究分析市场趋势中大模型的应用](#3 案例3:金融研究分析市场趋势中大模型的应用)
- 4.总结与思考
1 案例1:使用大模型实现智能投顾能力提升
资产端非结构化信息复杂,业务种类多样
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文档检索
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总结概要
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市场情绪
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底稿生成和审核
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金融素养教育
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根据指令操作
1.案例1:智能投顾

2.案例1:金融大模型提升智能投顾能力

2 案例2:大模型助力信用风险计算
1.案例2:金融信用风险计算和决策

2.案例2:金融大模型助力助力解析复杂非结构化数据

3 案例3:金融研究分析市场趋势中大模型的应用
1.案例3:金融研究和你市场趋势痛点与挑战

2.案例3金融研究分析市场趋势中大模型的应用

4.总结与思考
1.为何传统方法无法有效处理金融领域资产端的数据?
2.智能投顾领域借助大语言模型能够解决什么问题?
3.金融大模型在解决资产端中面临的挑战有哪些?
4.结合自己的业务场景,如何让大模型在资产端赋能?