随着金融科技的蓬勃发展，金融行业正经历着一场革命性的变革。金融垂直领域模型构建与金融数据的结合成为推动金融科技创新和发展的重要动力。通过整合跨学科研究和系统方法，能够探索金融系统的整体性和复杂性，超越单点技术突破，从而推动金融科技的突破性进展。近日，国家金融与发展实验室副主任杨涛教授邀请我为《生成式AI大模型：赋能金融业变革》作序，我将从大模型赋能金融科技方面谈谈自己的思考和对未来的展望。

大数据、人工智能和机器学习等技术的发展，使人们能更快速、高效地获取、分析、存储、共享和整合各种异构数据。然而，金融垂直领域的大模型应用仍面临一些挑战。金融数据和知识的私密性限制了共享和构建大规模数据集的能力。此外，金融数据的多模态特性增加了模型处理和建模的复杂性。为了克服这些难题，加强产学研的合作势在必行，共同构建更强大的金融垂直领域基础模型，提升大模型对多模态数据的表达能力至关重要。

一、构建金融垂直领域模型：金融数据与通用大模型的结合

金融科技的崛起正在改变金融行业的面貌，实现金融科技突破对于推动金融领域的创新和发展至关重要。而整体思维和系统认知是实现金融科技突破的首要前提，金融系统是一个开放复杂巨系统，已经很难依靠“点”上的技术突破实现整体提升。所以需要将跨学科的研究和系统方法作为解决重大关键问题的首选项。

系统认知就是要从系统要素构成、互作机理和耦合作用来探索问题的解决途径。金融与实体经济是一个生命共同体，金融领域的科学突破必须突破单要素思维，从资源利用、运作效力、系统弹性和可持续性的整体维度进行思考。

数据科学和信息技术是金融领域的战略性关键技术，数据科学和分析科技的进步为金融领域的研究和知识应用提供了重要的突破机遇。大数据、人工智能、机器学习等技术的发展提供了更快速的收集、分析、存储、共享和集成异构数据的能力和高级分析方法。数据科学和信息技术能够极大提高对复杂问题的解决能力，在动态变化条件下，自动整合数据并进行实时建模，促进形成数据驱动的智慧管控。