近年，大語言模型以其強大的自然語言處理能力，成為AI領域的一大熱點。它們不僅能生 成和理解文本，還能進行復雜的分析和推理。本報告的目的是深入探討并評估這些大語言模型 的綜合性能，同時將市面上的同類產品進行比較。

生成式人工智能(GenAI)是人工智能的細分領域，其代表性應用ChatGPT的問世在全球范圍引起巨大震動。

► 大型語言模型(LLM)是ChatGPT技術的基礎模塊，它是一種深度學習算法，可識別、預測和生成基于上下文關聯的文本，并在大量數據 集上進行訓練。

► 基于ChatGPT的能力，企業(yè)可提供大規(guī)模、個性化和更高效的客戶互動，進一步提升客戶參與度和滿意度。此外，生成式人工智能還將 顛覆現有產品、流程、運營方式乃至商業(yè)模式，并通過賦能不同的業(yè)務職能，為企業(yè)帶來全新轉型機遇。

► 隨著生成式人工智能開始帶來新的機遇，董事會和企業(yè)管理層需開始圍繞人才團隊、基礎設施、可訪問性及其他一系列錯綜復雜的問題 制定強有力的戰(zhàn)略。

► 與所有其他生成式人工智能工具一樣，ChatGPT仍處于萌芽階段，并且其定義和能力仍在不斷更新。未來在ChatGPT的引領下，利用大 型語言模型和生成式人工智能的業(yè)務潛力將擁有廣闊的想象空間。

 金融行業(yè)中不少細分領域的領先者已經開始將生成式人工智能引入業(yè)務實踐，將這一技術廣泛應用于不同業(yè)務場景，其卓越的內容理解和創(chuàng)造能力將對金融服務行業(yè)不同細分賽道帶來極大的效能提升。

 若想率先在人工智能快速迭代的技術浪潮中確立競爭優(yōu)勢，金融機構應盡早審視自身戰(zhàn)略發(fā)展過程中所面臨的技術相關 風險和阻礙，及時完成戰(zhàn)略思維的轉變；同時制定人工智能戰(zhàn)略相關落地與流程管理保障機制，結合企業(yè)自身處境制定 完整及契合自身發(fā)展節(jié)奏的人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃、戰(zhàn)略實施路徑以及技術用例實施方案。

附件：銀行保險金融機構生成式人工智能戰(zhàn)略報告-探討并評估這些大語言模型的綜合性能