AI与数据库：双向赋能的修行之道

巴菲特的伯克希尔-哈撒韦公司股价因技术问题暴跌近100%。纽交所的合并报价系统(CTA)在更新软件时出现问题，导致这一金融界的巨大震动。许多专家对此进行了分析，认为可能是数据一致性问题或数据库问题。然而，这并非纽交所今年首次出现故障，相比之下，中国的大型金融机构和互联网公司在IT水平上更为先进。
在AI 金融的大模型时代，我们不禁要问：这些模型是否能做到准确可信？为了回答这个问题，我们可以了解一下已经在金融领域应用的AI大模型。尽管AI大模型的发展势头强劲，但在金融领域的应用仍面临诸多挑战，如数据隐私和安全问题、模型本身的可解释性和决策透明性问题，以及实时性和资源消耗问题。
成立于1998年的金证金融科技公司针对这些挑战提出了一套解决方案：通过组合式AI（大模型 小模型 工具）来支持各个业务场景的AI需求。金证的K-GPT大模型在特定金融任务中发挥了优势，而小模型则可以细分任务进行快速准确的处理。此外，金证还与英特尔合作，采用了基于CPU的大模型推理方案，以提高性能和降低成本。
随着数字化转型的深入，大模型为金融行业带来了机遇与挑战并存的局面。越来越多的金融机构开始探索如何将AIGC技术与实际业务相结合，以提质增效的同时控制成本。金证携手英特尔打造的大模型推理方案为业界树立了标杆，有望助力更多金融机构实现数字化转型，为用户带来更智能、高效的服务体验。