光大科技团队紧跟行业趋势，探索大模型应用于金融领域的可行性和路径，建立光大知识库构建平台。该平台可将繁杂的数据知识化，实现万“数”互连，构成金融数据网，让金融数据发挥其更大价值。

  光大知识库构建平台利用人工智能大模型知识集广、数据处理能力强等优势，结合金融领域文本数据特色进行知识抽取，进而赋能于各类金融系统。目前该平台以知识服务为目标，将数据采集、底层模型、知识校验以及知识存储等知识组织过程串连打通，形成一个不断改进循环的知识构建和服务链条。光大知识库构建平台将分散的、不同来源的数据转化为清晰准确的结构化知识，形成综合知识集合，实现知识共享。

  光大知识库构建平台目前可完成数据采集、数据处理、知识抽取等数据知识化的全链条服务，对非结构化数据（如财经新闻、上市公司业绩快报、项目建设信息等）进行结构化处理，包括抽取其中关键信息、构建主体关系等，未来还将根据大模型能力扩展到图片、视频等多媒体内容。平台实现对金融新闻舆情、机构经营数据、各省市重点项目建设及机构被处罚等信息采集，并抽取重点信息，通过多种模型切换进行答案对比择优。

  平台还针对性地解决金融领域的特定场景问题。金融行业拥有海量数据如交易数据、客户信息、风控数据等，其中包含大量非结构数据，占用了大量的存储资源，传统技术无法轻易将数据标准化进行分析利用，造成资源浪费。

  光大知识库信息抽取输入输出示例

  以信息抽取为例，图内显示采集的原始数据通过底层模型模块处理为结构化知识样例，即底层模块的输入输出样例。除关系型数据库存储方式外，还可以图数据库方式存储构成金融知识图谱避免出现数据孤岛。基于结构化的知识可进一步对其进行知识挖掘、推理，最终赋能集团各项金融类系统。平台还可完成提纲生成、文本摘要等任务，此外，大模型在金融领域还有很多应用可能等待挖掘。

  随着光大知识库平台日益成熟，未来会有四个典型金融场景可能会率先普及这项新技术，智能营销方面，平台可以深度解析客户数据和行为模式，精准实施客户细分和个性化推荐，优化营销策略和提升转化率；智能风控方面，可帮助机构更加广泛的自动识别和预测潜在的风险因素，包括信贷风险和市场风险，从而更有针对性地进行风险防控和应对；智能管理领域，辅助企业实现更高效的业务流程和决策制定，实现企业资源的智能配置和运营优化；监管合规方面，平台可以高效地协助金融机构遵循各种法律法规和行业标准，通过智能化的合规检查和预警，显著减少人工负担和错误率，提升企业合规水平。

  此外，大模型卓越的文本处理能力可以助力金控集团迅速捕获并了解外部监管政策信息和行业金融风险，从而为集团及其子机构在风险防控方面提供有力支持。同时，基于大模型的金融风险防控可快速适应具体金控行业场景。大模型的强大的处理能力以及泛化能力必将助力金控集团及其子公司加快自身的数字化和智能化进程，跨越数字化鸿沟。