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作为领先的全域数据能力服务商，爱数秉持“以数据重塑生产力，共创智能世界”的愿景，积极投入创新，提出领域认知智能框架 AnyDATA Framework 3，以大模型中立提供安全、经济的领域认知智能能力，支持私有化部署，在保障业务稳健开展和数据安全运营的情况下，助力金融机构通过数据管理和AI驱动构建数据能力，以智增效，赋能业务创新，驱动高质量发展。

爱数数据智能行业总监张震演讲

金融是具有高度专业性的行业，大模型在金融行业中落地，合规性、安全性是首要挑战。通用大模型是基于公有云方式提供服务，对金融行业来说有数据安全合规的风险。然而自建一个私有的大模型训练和应用，虽然可以解决数据安全合规的问题，但却需要大量的算力投入，部署成本和人力成本都很高昂；目前大模型能力日新月异，正朝着新型基础设施服务的趋势发展，采用多大模型以及混合大模型来解决金融行业复杂业务场景的问题将会成为常态，如何管理大模型，充分的将大模型能力融入到业务中，避免额外的管理成本和因切换大模型带来的“隐形”成本，也是不可避免的。

为了保障金融机构数据的安全合规，同时提升大模型落地使用的经济性，真正的把数据和 AI 能力结合，爱数 AnyDATA Framework 3 具备全面的安全可信体系，从数据层面规避安全合规风险，同时通过领域认知智能框架提供的模型工厂、知识网络工作台以及认知应用工作台，有效降低大模型落地到实际场景中的高昂成本，帮助客户更安全、经济地使用好大模型。

金融是现代经济的核心，相比其他领域，其对数据的专业性及逻辑严谨性等层面的要求都更高，这也给金融机构在落地大模型上带来诸多挑战。

当前大模型存在的“幻觉”问题，即通过简单类比得出错误的答案，在严谨的金融领域中，这些虚假的、误导性的陈述，将会造成严重的后果。根据上海计算机软件测评重点实验室团队测试结果，ChatGPT4 在幻觉输出概率上达到 30%，国内大模型这一数据超过了 50%。

如何将金融机构既有数据充分挖掘和利用，沉淀自身数据能力，在安全合规的前提下赋能业务与人，单纯大模型厂商无法解决。爱数通过构建大模型中立的领域认知智能架构，可对大模型进行有效管理，构建提示词工程、根据数据集形成适合自身的 benchmark，通过 AnyFabric 和 AnyShare 有效整合、连接金融行业已积累的海量结构化、非结构化数据，充分融合大模型与领域知识网络，面向金融行业业务场景和领域提供认知智能能力，助力金融机构构建属于自己的 DATA+AI 能力，通过数据全生命周期管理和 AI 驱动，以智能认知助手的人机交互形式融入业务场景，以敏锐的洞察力挖掘数据价值，并实现数据运营智能化，赋能业务运营和决策。

此外，为应对层出不穷的勒索事件，助力金融机构筑坚固的数据安全防线，爱数在本次会议中分享体系化防勒索创新方案实践，以事前预防、事中响应、事后优化的“防勒索病毒管理体系”，全方位提升数据的完整性、可用性、恢复及时性，并与派拓网络等伙伴以多产品联动，打造强强联手的防勒索解决方案，助力金融机构建设数据安全保障能力，有效满足金融监管要求以及《数据安全法》、《网络安全法》、等保2.0等法律法规要求。

爱数超可用方案副总王震龙演讲