本书是一本系统性解析人工智能大模型技术与金融业务深度融合的实战指南。内容包括三部分：第一部分阐述大模型与金融行业的融合逻辑，解析Transformer架构优化、隐私计算等核心技术，揭示其在金融场景的适配性与工程实践路径；第二部分聚焦智能客服、财富管理、风控合规等核心场景，结合案例详解大模型在客户需求洞察、决策效率提升及风险防控中的落地价值；第三部分围绕数据治理、模型训练、系统集成等实践痛点，提出混合算力平台与知识蒸馏工具链解决方案，并解读监管沙盒政策与前沿技术趋势。本书由政产学研，特别是一线前沿的科技专家联合撰写，为金融机构提供兼顾技术创新与合规要求的转型方法论，助力应对模型幻觉、算力瓶颈等挑战，把握智能投研、数字员工等未来机遇。
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