上世纪40年代，电子计算机横空出世，直至50年代至60年代初，银行开始使用计算机进行账目处理和交易记录，自此，银行业迎来百年未有之巨变，迈出了电子化的步伐；70年代末至80年代初，个人电脑普及，又是金融业率先看见了时代风向，伴随着互联网的逐渐兴起，银行开始提供在线服务……

　　科技力量，是金融业重要的核心竞争力。历史证明，每一次工业革命都推动着金融与科技的加速融合，助推金融业培育新优势、发挥新作用、实现新发展。今天，全球新一轮产业技术变革加速来临，正引发一场新的工业革命。延续着对时代前沿方向和新技术的敏锐嗅觉，金融行业的历史火炬，正式交到了大模型手中。

　　在人工智能爆发式成长与应用的时代，金融业将重塑底层逻辑，迎来全新的智能化发展机遇。

　　麦肯锡分析，未来10年，人工智能和超自动化等新科技将成为影响金融科技总体发展趋势、驱动业务模式重构、并左右金融业竞争格局的关键技术。作为人工智能发展的核心引擎和主赛道之一，大模型成为金融行业高质量数字化转型和发展的一个支点。

　　恰逢其时，泛亚电竞平台国家也提出要重点打造新质生产力，其核心即以科技创新驱动生产力。用大模型的智能化来驱动业务的自动化，从而推动产业数字化的实现，成为金融业打造新质生产力的重要解题思路，这为金融业的智能化探索和应用打开了新的大门。

　　“百模大战”进入下半场，大浪淘沙后的行业市场最终回归理性：大模型只有在业务场景中发挥实际作用，才能够真正体现其价值。相比其他领域，金融行业对数据安全、隐私合规、时效性和准确性都有着极为严苛的要求，这注定了金融大模型的应用实践面临着更为复杂的多维掣肘。

　　1.缺乏行业深度和专业精度，通用大模型与金融行业的结合多少显得有些“水土不服”；

　　3.缺乏实时数据支持的大模型输出的分析和决策支持缺乏时效性和准确性，难以适应快节奏的金融市场；

　　5.无法满足企业个性化需求，泛亚电竞平台大模型提供的服务趋于同质化，与业务具体需求适配度不高。

　　此外，模型训练的技术门槛和成本问题、企业运营模式的改造等，都成为困扰金融大模型应用的难点所在。克服这些现有限制，采用更智能、可解释性强、可控性高、透明度和可追溯性更高的模型结构和算法，发挥大模型在金融领域的最大潜力，成为行业探索的重要主题。

　　与此同时，AI Agent的出现为金融大模型的实际应用和快速落地开辟了新的路径。

　　1.能够感知环境、进行决策和执行，能够理解和处理更为复杂的金融数据和概念；

　　融合大模型后的AI Agent，将复杂的业务决策引领至实际可执行的层面，迈出了金融大模型落地应用的关键一步，但这也是大模型深入金融业务场景的第一步。

　　相比其他领域，金融行业场景专业性更强，对系统稳健性和安全性要求也更高，面对金融领域庞大的数据资产和复杂的系统交织，必须引用一个在行业内发展成熟的“连接器”，将各项新技术与AI Agent融会贯通，才能充分调用各项技术的优势，互补不足，发挥科技创新的最大效能。针对这一点，RPA具备天然优势。

　　作为提升效率的关键利器，RPA稳定性高、易用性强，且具备安全性和可持续性，在金融行业的应用极其广泛。金智维作为拥有十余年企业级RPA技术积累的自动化领域专家，深耕金融行业，至今已服务超500家金融机构客户，金融行业市场占有率遥遥领先。在技术方面，金智维坚持自主创新，致力于用科技创新手段推动企业数字化转型。大模型时代，金智维不断探索RPA、大模型、AI Agent的技术融合与应用，力求突破RPA能力边界，为金融大模型的实际落地提供更强大和智能的解决方案，为行业创造更大的价值和竞争优势。

　　从设想到落地，从能用到实际可用、人人能用，这一次，金智维瞄准新一代自动化方向，将发挥十余年行业、技术和实践经验优势，取RPA、AI Agent和LLM等多种技术之长，聚焦金融应用场景的诸多现实问题，打造更具智慧、更有温度的RPA智能体，完成其自动化、智能化能力从“小学生”到“大学生”的蜕变，构建数智金融技术架构的新范式，以期推动金融行业向更高智能化水平迈进。

　　新一代RPA智能体将为企业带来怎样的惊喜？大模型时代，泛亚电竞平台如何具体推动金融企业智能化转型？怎样融合技术创新，切实打造新质生产力？3月20日，2024金智维大模型应用暨新品发布会，答案即将揭晓。返回搜狐，查看更多