本文来源于阿里云社区电子书《百炼成金-大金融模型新篇章》
大模型是 DT 时代标志性产物
大模型是数字转型（DT）时代的产物，标志着人工智能技术的一次重大突破，尤其是在自然语言处理（NLP）、图像识别、推荐系统等领域。这些大模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、Meta的 Llama、Google的Gemini，基于Transformer架构，通过消化海量数据集进行预训练，获得了对人类语言、图像等数据的深入理解和处理能力。
在数字转型时代，大模型为企业提供了前所未有的机遇，使其能够通过高效的数据分析和决策，实现业务流程的智能化、优化客户体验和创新产品服务。从金融行业的智能投顾和欺诈监测，到医疗行业的智能诊断和药物发现，再到零售行业的个性化推荐，大模型的应用正深刻改变着传统行业的运作模式和价值链。
在《全域数据“观”》一书中，我们曾断言：“数据的下一站是智能，数据最终会走向与业务系统的数智融合”，数据消费正在由“人”变成“系统”。未来数据技术将与云原生和智能化全面融合，形成“云数智一体化”服务。云原生技术栈，为企业带来了资源弹性、异构算力、容器和微服务等技术手段，为业务创新和系统建设提供了高效、敏捷以及成本低、可扩展的解决方案；数据中台的兴起，让企业将数据库里“不会说话”的表格，转换成指标、标签、因子、特征等数据资产形态，并直接用于分析与业务决策。现如今，AI 大模型正在以惊人的速度重构各行各业的业务流程与系统产品，一方面云原生为大模型训练与推理提供了资源保障，数据中台为大模型应用提供高质量语料和结构化知识；另一方面在大模型全面“智能涌现”能力的驱动下，将传统偏零散化的数据能力进一步体系化和智能化，加快 BI+AI 的融合，实现从“洞见”到“决策”，推动企业加速走向“云数智一体化”的终极形态，最终为客户带来更为全新的产品服务体验。
