对于大型金融机构而言,由于拥有海量金融数据,应用场景丰富,宜引入业界领先的基础大模型,自建金融行业、企业大模型,考虑到建设周期较长,可采用微调形成专业领域的任务大模型,快速赋能业务。对于中小金融机构而言,可综合考虑应
模型评估指标是衡量模型质量的标尺,有以下指标可以评估大模型成效。首先,我们要关注模型的可重现性,这意味着模型结果可以反复使用,并保持一致性和准确性。其次,准确性也是评估模型的重要因素,通过R^2值和解释方差等指标,我
由于技术水平的制约和方案的局限性,我们难以实现底层统一的数据管理。为了能用更丰富的数据源训练AI模型,需要以极高的代价将数仓的数据导出;为了实现实时数据处理,不惜选择冗长的数据处理链路,造成多份数据和多个计算引擎
数据资产将成为企业核心竞争力,虽然企业己存储了大量数据,但只有可控制、可计量、可变现的数据才能称为数据资产,所以数据在线的关键是让数据资产化。利用数字化协同网络,企业将更有效的收集数据,实现全方位
目前金融机构面临多种风险,如信用风险、市场风险、管理风险、流动性风险、法律及合规风险等。利用预训练大模型的通用能力,结合大量行业数据,可以挖掘和理解金融风险管理业务场景中的隐含信息。预训练大模型可以在以下场
在处理大规模金融数据过程中,需要不断进行数据收集、数据存储、数据分析等数据处理操作,这就引起了数据滥用和泄露的风险。在处理大规模金融数据时,我们可以采用以下措施来防止数据滥用和泄露:1. 数据脱敏使用:在进行大规
1. 将一个预训练的模型调整为新的分类任务,然后在新的数据集上进行微调。这种方法可能会帮助减轻长尾分布的问题,预训练的模型在处理各种数据集方面都具有一定的泛化能力。2. 在长尾数据分布的情况下,传统的损失函数可
随着数字化转型不断推进,数据已成为新型生产要素并广泛流动。数据安全保护的前提是企业对内部的数据分布心中有数,开展数据分类分级识别,进行差异性数据安全的防护。企业开展数据安全分类分级工作,要结合企业数据安全战略
数据清洗的步骤 (1)数据收集:从不同来源收集数据,包括客户信息、交易记录、市场数据等。 (2)数据预处理:对数据进行初步清洗,包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。 (3)数据整合:将不同数据源的数据整合到一
结合我们行的情况,要想对数据进行分类分级,先要进行数据资产的梳理,一般厂商数据分类分级平台都有一个简单的资产梳理功能,是基于数据库层面而非业务层面的资产梳理。根据资产梳理的情况,根据 中国人民银行发布《金融数据
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