工商银行吕仲涛：大模型应用尚无标准方法论，四层模型构建路径及实践

摘要： 工商银行首席技术官吕仲涛在中国财富管理50人论坛2024年会上指出，大模型应用目前尚无标准方法论。他建议企业根据场景通用化和专业化程度，选择基础大模型、行业大模型、企业大模型和任务...

工商银行首席技术官吕仲涛在中国财富管理50人论坛2024年会上指出，大模型应用目前尚无标准方法论。他建议企业根据场景通用化和专业化程度，选择基础大模型、行业大模型、企业大模型和任务大模型四种模型。

吕仲涛介绍了这四种模型的特点：基础大模型类似高中生，可塑性强但缺乏专业性；行业大模型类似大学生，拥有行业知识但缺乏企业实战经验；企业大模型结合企业私域数据，兼具普适性和企业特征；任务大模型针对特定场景微调，解决企业大模型无法解决的问题。

工商银行构建了千亿金融大模型技术体系，包含算力、算法、数据、工具、能力、安全、应用和生态八个方面。在算力方面，建成千卡规模信创AI算力云；在数据方面，构建了五层知识架构，实现全集团内外部全量数据的体系化管理。

吕仲涛还介绍了工商银行的两个大模型应用场景：一是金融市场业务领域的ChatDealing智能对话交易产品，提升交易效率3倍；二是资产负债领域的资金运营调度助手，可预测未来30天存款余额走势及分行收支情况。工商银行的1+X工程化解决方案中，“1”是金融智能中枢，“X”包含知识检索、数据分析等多项常用智能，旨在解决金融行业知识专业性高、任务执行严谨、权限隔离严格等特点。