金融领域的技术难题

在金融领域，技术难题主要涉及到以下几个方面：

1.模型应用的风险性和安全性问题：金融行业是对风险管理和安全性要求非常高的行业，因此在应用人工智能技术时，需把安全性和可解释性摆在重要位置，防范模型和算法风险。此外，打造金融领域专属大模型成为必要，但这需要很高的技术壁垒。模型结果是否可解释，模型是否准确、安全、公正、透明，是人工智能技术应用面临的新挑战。对于对模型可解释性要求比较高的金融行业来说，大模型应用面临的信任风险、模型风险、安全性、***性、稳定性、准确性、数据安全、合规性等风险的挑战更加严峻，需要加强模型和算法风险管理制度，规范技术应用。

2.数据能力的提升：要训练出性能好的大模型，需要大量高质量数据的支撑。算法可以被视为模型效果的基础，而数据则是模型效果的上限，没有高质量的数据，即使是最先进的算法也无法发挥其潜在作用。金融行业的一大优势是拥有海量数据，大数据为算法提供了发挥作用的基础。金融机构的数据能力，体现在以数据为基础，通过各种数据处理手段将数据充分利用。

3.模型管理能力的提升：引入大模型使金融行业能够基于一个大模型解决多种问题，但同时也带来了更多场景及大量针对这些场景的提示词。无论是管理众多传统模型还是应对大模型的多样化场景，企业都面临着更高的管理需求。企业管理者往往无法从全局视角掌握模型的运行及应用情况，进而缺少对模型上线前后的统筹管理和整体监控。为了整合模型***、管理模型运营和监控模型性能，需要搭建完善的模型管理系统进行统筹管理，提升模型生产效率，提高数据分析产能，从而更有效地提升企业的数字化运营能力。

4.与实际业务场景的融合：大模型进入金融业务场景，需要针对业务属性进行增量训练，真正解决业务问题。在合规前提下，通过大模型让业务产生真正价值，还需要很长的路要走。

5.人脸识别技术的挑战：在金融领域大受欢迎的人脸识别技术，目前在互金领域仍然存在一些挑战，其中最主要的有三点：一是互金领域的核身通常是在线的方式，用户环境不可控，核身的技术受限于硬件设备，通常是用户的移动终端或个人电脑，无法搭载拥有更高安全防伪能力的特殊硬件，如近红外相机,3D结构光相机等。二是金融业务直接与钱相关，利益驱动之下,有很多存在侥幸心理的个人用户或专业黑产,通过盗用他人身份信息,在线办理金融业务,进行透支或***,非法牟利,作案成本低且难以追责。三是随着人工智能技术的发展与开源共享,对抗身份核验技术的手段也更加容易获取,且攻击方式总是先于防御手段出现。

6.卫星遥感技术的应用难题：卫星遥感技术应用是多学科的融合应用，技术门槛较高。此外，短期内提升效果难以评估。卫星遥感技术在金融领域的应用,一般是在传统流程和策略的基础上作为新的决策因子被引入。

以上就是金融领域的主要技术难题，这些难题需要我们不断地进行技术研发和创新，以求找到有效的解决方案。