近期，上海在金融板块推出重要动作。6日，上海市人工智能行业协会与上海金融业联合会共同推出全国首个以金融业务能力为基准的团体标准——《金融大模型应用评测指南》。与此同时，上海库帕思科技亦推出了涵盖多角度的金融大模型评测数据集（2024年版）。这些信息对金融领域而言，具有重大意义。
《金融大模型应用评测指南》核心内容
《金融大模型应用评测指南》聚焦于金融业务。该指南从五个角度出发，对185项具体指标进行了详尽规定，目标在于打造一套评估金融领域大模型能力的标准框架。该框架的多角度与精细设计，有助于对大模型进行精确评估。比如，在模型基础能力评估中，指南涵盖了模型理解和推理功能，对单模态的要求包括11项，如文本分类；多模态要求则包含6项，如图文检索。这确保了在基础层面上对大模型能力的全面审视。此外，指南还详细说明了评测内容和工具，并在附录中提供了评测分级标准，使得指南的使用更为规范和实用。
在当前实际应用层面，金融模型已广泛被众多金融机构采纳。本评测指南有助于金融机构明确其模型是否满足既定标准。此举将推动金融模型向更高品质的轨迹演进。
金融安全与价值对齐的考量
金融领域重视金融安全与价值对齐的重要性。针对此，相关指南针对模型的稳定性、透明度及数据保密性，制定了九项具体指标。这些指标包括但不限于合规性、文化及伦理层面的考量。例如，在数据保密性方面，若金融模型导致用户隐私泄露，不仅会侵害用户权益，亦可能严重损害金融机构的声誉。通过这些指标，能够有效预防此类风险的发生。
金融机构在构建或挑选金融级大模型时，需特别关注相关标准。它们不应只重视模型的功能，还必须确保其安全性及价值匹配度。这样做有助于有效保护客户利益，并严格遵守相关法律和规定。
金融风险控制指标要求
金融风险控制能力方面，指南明确了19项具体指标，旨在应对实际操作中的风险预防和管控，包括但不限于利率风险、汇率风险和舆情风险等。金融市场特性复杂且多变，风险因素广泛存在。以汇率风险为例，汇率波动的幅度可能对跨国金融活动产生显著影响。若金融大型模型未能对汇率风险进行充分评估和预防，金融机构可能面临严重损失。
金融机构依据相关标准，能够更有效地评估金融大型模型在风险管理领域的表现。据此，它们可针对模型的缺陷采取相应措施，以提升模型在风险控制上的准确性和实效性。
金融专业认知能力细化要求
金融专业认知能力方面，指南着重于阐述金融模型的基本原理和信息解读技巧，提炼出23项具体指标。这些指标涵盖了会计核算、财务报表的编制与分析等多个领域。在金融业务领域，对信息的准确解读显得尤为关键。以金融机构的投资决策为例，他们必须依赖财务报表来进行分析。若金融大模型的认知能力不足，将无法提供精确的解读与分析，从而可能误导金融机构的决策。
金融机构在应用大模型时需重视其金融领域认知能力的展现，唯有如此，方可确保大模型在金融领域的积极作用，而非成为阻碍。
金融大模型评测数据集特点
2024版金融大模型评测数据集，从金融业务角度出发，融合行业实际应用，展现出多维度特性。此数据集成为金融领域大模型应用效果评估的关键工具。它具备大规模、良好结构、价值匹配等特性，满足金融行业对知识更新、种类丰富及密集度的综合需求。可根据不同维度和场景进行定制，为精确评价金融大模型提供了详尽的数据支撑。
在关注“模型基础能力”这一议题时，针对计算、逻辑推理等六个关键方面，构建了超过22000条数据语句。这些数据覆盖了多种评测情境，确保了评测结果的公正性与精确度。
数据集中不同能力的评测数据设计
评测数据集针对不同能力进行了细致的数据规划。针对“金融安全与价值匹配能力”，以13个方面为基础，构建了2000多句评估用数据。针对“金融风险管控能力”，针对5种金融风险，设计了1000多句评估数据。针对“金融业务辅助拓展能力”，围绕3个业务场景，编制了12000多句评估数据。针对“金融专业认知能力”，针对6种知识类别，设计了7000多句评估数据。这些针对不同能力的细致数据设计，为金融大型模型的精确评估提供了坚实基础。
整体而言，《金融大模型应用评测指南》及其评测数据集的发布，有望促进金融行业更高效地运用金融大模型。然而，在实际应用过程中，我们可能会遇到一系列挑战。我们期待在评论区看到您的观点，并欢迎您就文章内容进行互动。如若您认为本文具有参考价值，不妨点赞并分享。
