内容简介
本书由马上消费金融股份有限公司组编，蒋宁著，系统探讨了金融领域大模型的技术原理、应用场景与未来趋势。作为金融科技前沿著作，本书结合金融行业实际需求，深入剖析了大模型在智能客服、风险管理、投资决策、反欺诈等核心业务中的应用实践，展示了人工智能如何赋能金融数字化转型。
书中首先介绍了大模型的基础知识，包括Transformer架构、预训练与微调技术、提示工程等，帮助读者建立技术认知。随后，重点聚焦金融场景，详细阐述了金融大模型的数据治理、模型训练、部署与优化等关键环节，并辅以丰富的案例，生动呈现了从技术到落地的完整路径。此外，作者还探讨了金融大模型面临的挑战，如数据安全、模型可解释性、伦理合规等，并提出了应对策略。
本书兼具技术深度与行业洞察，既适合金融科技从业者、数据科学家阅读，也适合金融机构管理者与研究者参考，旨在为金融行业的智能化升级提供理论指导与实践借鉴。
目录
推荐序一
推荐序二
推荐序三
第一部分 变革与机遇
第一章 人工智能、大模型和技术机遇
第二章 大模型引发的金融大变革
第二部分 技术与构想
第三章 金融大模型的底层原理
第四章 金融大模型的全栈开发
第五章 金融大模型的标准与评估体系构建
第三部分 应用与实例
第六章 LLM在金融知识管理中的应用
第七章 LLM在投资决策辅助中的应用
第八章 LLM在客户服务与互动中的应用
第九章 LLM在金融合规与风险管理中的应用
第十章 实例解析：“天镜”大模型
第四部分 未来与改变
第十一章 畅想关于金融和大模型的未来
写在最后
推荐序二
推荐序三
第一部分 变革与机遇
第一章 人工智能、大模型和技术机遇
第二章 大模型引发的金融大变革
第二部分 技术与构想
第三章 金融大模型的底层原理
第四章 金融大模型的全栈开发
第五章 金融大模型的标准与评估体系构建
第三部分 应用与实例
第六章 LLM在金融知识管理中的应用
第七章 LLM在投资决策辅助中的应用
第八章 LLM在客户服务与互动中的应用
第九章 LLM在金融合规与风险管理中的应用
第十章 实例解析：“天镜”大模型
第四部分 未来与改变
第十一章 畅想关于金融和大模型的未来
写在最后
重要申明：
本书由书友@乞活军发布分享，仅供学习交流使用，版权归原作者所有。如有侵权，请联系我们删除。
本书由书友@乞活军发布分享，仅供学习交流使用，版权归原作者所有。如有侵权，请联系我们删除。
📖 支持知识自由流动
每一本书的稳定访问，都离不开服务器、存储与带宽的长期维护。
