浙江大学经济学院金融硕士系列讲座——斯文报告会

发布日期: 2024-04-03 来源: 16

2024330日下午,浙江大学经济学院金融硕士《金融前沿理论与实务专题系列讲座召开。本次讲座以线下会议的形式召开,本次讲座邀请到天安互联网金融资产交易中心、风险管理部总经理斯文先生作题为“AI大模型重构风险管理”的分享。浙江大学经济学院金融系副主任俞洁芳老师主持分享。

斯文先生以“AI大模型在内的人工智能是新质生产力重要组成部分”为导入,从大模型的入门知识、大模型的风控应用、大模型的专属开发和大模型的潜在风险四个方面展开了本次讲座的内容。在第一部分,斯文先生重点讲述大模型的入门知识。斯文先生首先阐释了大模型的概念,大模型是一种人工智能模型,通过在海量的文本数据上进行训练,以学习语言的通用表示;紧接着,斯文先生概括了大模型的特点,即大规模的参数数量、大规模的训练数据、大规模的计算资源、大规模的存储空间,并从参数量、计算资源、训练数据、任务适应性和应用场景五个维度对比了大模型与小模型;随后,斯文先生解析了预训练、多模态、令牌、下游任务、API等大模型的典型术语,详细阐述了语言模型、自然语言处理、神经网络、强化学习以及Transformer架构等大模型的基座理论,介绍了GPT-4-TurboGLM-4Qwen-MaxErniebot-4.0等主流的大模型,并着重对比了开源大模型和闭源大模型;最后,斯文先生说明了大模型的训练过程,分为数据收集和预处理、选择模型架构、软硬件准备、启动训练、监控和调试、超参数调整、评估和验证、模型部署、持续学习。在第二部分,斯文先生提出大模型引发风险管理的新革命,颠覆风险管理工作模式,变革风险管理分析工具,提升风险管理运营效能。对此,斯文先生阐释了风险管理的定义,从业态、类型、流程、要素四个维度对风险管理进行分类,最后运用对话触发风险信息传送、财务分析、美联储声明情绪分析、雪球产品风险分析四个风控场景进行示例并使用代码演示。在第三部分,斯文先生依次介绍专属大模型的开发过程。第一步是选择适合的基座模型;第二步是构建知识库,并对知识库进行测试,确保大模型从知识库提取的知识和信息符合需要,同时定期、不定期更新和迭代知识库;第三步是外部函数调用,实现大模型与外部函数库连接,让大模型有效解决实际工作;第四步是模型微调,通过微调工具,加入企业独有的场景数据,对通用大模型的参数进行微调,可以分为全局微调和高效微调。在第四部分,斯文先生总结了大模型的七种风险,即数据隐私和安全风险、模型偏差和不公平风险、模型不可解释风险、依赖性和操作风险、法律和合规风险、经济风险、失业风险,并针对每种风险提出了有效的应对措施。