10月18日至20日，2024金融街论坛年会在北京金融街举办。10月19日下午，在以“AI+金融赋能数字金融新篇章”为主题的平行论坛上，中国工商银行首席技术官吕仲涛介绍工商银行AI大模型技术建设进展及业务赋能情况，并就金融行业AI大模型应用的思考与建议进行分享。

他表示，大模型具有较强的通用问题解决能力，适用于文本、图像等非结构化数据的分析、理解和生成。但大模型技术的应用存在双刃剑。大模型技术提升工作效率的同时，生成伪造内容、数据泄露等安全风险日益突出。要加强人工智能潜在风险研判和防范，不断深化运用大小模型协同融合的人工智能技术，推动商业银行在安全可控情况下向着更加智能化、个性化、高效化的方向发展。

对于大模型技术在金融行业的应用，吕仲涛建议从以下四个方面开展：一是做深大模型技术支撑能力。金融机构应根据自身体量，按照资源节约、资源集约共享、成本效益最优的准则，围绕大模型的算力、算法和数据三方面，开展人工智能和大模型的企业级技术能力建设。

二是做大数据资产建设。大模型的应用离不开优质数据的训练，金融机构应重视数据资产的储备与积累，关注数据资产建设问题，在数据的采集、存储、基础分析、应用等多个阶段完善数据管理办法，树立以数据驱动为核心的理念，打破部门机构壁垒，推动数据共享与协作。

三是做强大模型人才队伍建设。AI大模型业务应用成效是前期投入的集中映射，金融机构应培养更多懂业务、通技术的复合型人才，可充分挖掘大模型内涵知识的潜力，打造更多突破性的场景。

四是加快跨行业联合创新。大模型所涉及的算力、算法等相关核心技术尚处于快速发展期。金融行业需加深与头部科研机构、企业的联合创新，持续保持资源投入，加速大模型技术在金融行业的研究和创新应用，增强我国数字经济发展的国际竞争力。