4 月 10 日，以 " 人工智能与金融未来 " 为主题的国民财富发展研究合作平台 2025 春季峰会正式召开。

会上，招商银行首席信息官周天虹表示，大语言模型确实很强大，但是也有一些局限性，比如，幻觉、精准度、对齐能力、价值观偏差、伦理偏见、性能成本等问题。周天虹指出，大模型在主要的银行已经深入地应用，但也要注意对于这些问题要有一些应对措施。

一是模型准入评估。使用大语言模型主要是用开源模型，开源模型的引入过程一定要有管理，什么样的模型可以进入到银行生产环境服务业务、员工，这个必须要有个严谨的管理过程。

二是模型训练规范。大语言模型引入以后要在具体的领域发挥作用，通常是要进行后训练，对于大语言模型后训练必须要建立规范的流程，要有相应的系统、平台来进行管理。训练完了以后，真的进生产之前，对训练后的大语言模型仍然要进行评测，对大模型的后训练很有可能增强了一些能力，也损害了一些能力，一定要让损害的能力要在可接受范围内。

三是生成内容监督。大语言模型，特别厉害的叫作生成式人工智能，特别厉害的是可以生成很多高价值的内容，但是对于大模型生成的内容都要进行监督，用算法、人工监督，首先要把算法监督这个工作要做深做实，另外就是在关键的业务环节人不能缺位。

四是落实人的责任。金融是一个讲究责任的行业，从今年总局的态度来说特别强调关键的领域、关键的环节要落实人的责任，对银行业来说，使用人工智能技术一定要落实人的责任。

（责任编辑：曹言言 HA008）

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