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银行和金融法学硕士：关键用例、示例和实用指南
在当今快节奏的金融世界中，技术正在重塑银行的运营方式。随着他们旨在改善客户服务、简化流程并确保合规性，银行专用的大型语言模型 (LLM) 应运而生，成为游戏规则的改变者。有了正确的训练数据，这些模型可以改变从客户互动到欺诈检测的一切。全球银行业 […]
来源:Shaip 博客在当今快节奏的金融世界中，技术正在重塑银行运作的方式。当他们旨在改善客户服务，简化流程并确保合规性时，特定于银行的大型语言模型（LLM）会随着游戏规则而出现。借助正确的培训数据，这些模型可以将所有内容从客户互动转变为欺诈检测。
全球银行业庞大，截至2023年，全球管理的资产超过15.5万亿美元。在如此巨大的范围内，提供精确而有效的服务至关重要。例如，摩根大通（JPMorgan Chase）每天处理约4300万件交易，展示了LLM在增强运营和服务质量方面的潜在影响。
截至2023年全球管理的15.5万亿美元的资产。 jpmorgan Chase每天处理约4300万笔交易，通过使用各种数据源，例如监管文件，财务报告和客户互动，可以量身定制特定于银行业的LLM，以满足行业的独特需求。这不仅增强了模型理解和生成财务语言的能力，而且还可以帮助银行更好地为客户服务并浏览金融世界的复杂性。
创建特定银行的大型语言模型：培训数据指南
要为银行业建立有效的大型语言模型，您需要正确的培训数据。但是，这到底是什么？让我们探索可以帮助塑造银行界LLM的数据类型。
金融语言
要开始，我们需要封装财务语言的数据。这可能包括来自年度报告，市场分析，监管文件和新闻文章等财务文件中的文本。 LLM可以处理此类信息以学习与银行业相关的行话，概念和趋势。