AI导读：

2月22日，上海资产管理协会与智能投研技术联盟联合主办的活动中，专家指出国产大模型正缩小与国际领先水平的差距，部分领域已成引领者。活动强调技术创新与安全合规双轮驱动，提出智能助手、合成数据等解决方案应对行业挑战。

【导读】国产大模型正快速缩小与国际领先水平的差距，引领资产管理领域创新。

2月22日，上海资产管理协会与智能投研技术联盟（ITL）联合主办的“资产管理机构数智技术研修班（iAMT）”上，人工智能专家指出，国产大模型正迅速缩小与国际领先水平的差距，部分领域已从追赶者转变为引领者，在本地化应用场景中展现出独特优势。面对尺度定律不可持续性、隐私安全及业务端小数据等挑战，需持续创新以推进技术发展与应用。

本次活动由AIAM Lab和上海市虹口区金融服务中心承办，吸引约600名业内外专业技术人员参与，媒体支持由中国基金报等提供。

中共上海市委金融委员会办公室副主任葛平、上海市虹口区副区长陈帅等发表致辞，强调国产大模型在金融领域的应用与数字化转型的重要性，期待技术创新与安全合规双轮驱动。

葛平副主任提出三点要求：深化技术应用于业务场景，开放协作共建行业生态，以底线思维护航稳健发展。他提到，《上海国际金融中心建设“十四五”规划》提出打造全球金融科技中心和资产管理中心，市委金融办将支持技术从实验室向金融业务场景的转化。

智能投研技术联盟主席杨强表示，全球大模型技术快速发展背景下，国产大模型正崛起，成为资管科技创新的重要力量。他回顾了人工智能发展历程，并指出强化学习、生成式人工智能等关键技术节点。

杨强强调，根据尺度定律，算力、数据、模型大小决定模型能力。当前，人工智能行业面临数据缺乏、本地化和隐私保护等问题。为解决这些问题，他提出智能助手、合成数据、迁移学习和联邦学习等解决方案。

本次活动旨在适应资产管理行业数智化转型发展，积极参与上海全球资产管理中心和全球金融科技中心建设。上海资产管理协会与ITL紧密合作，自2023年起推进大语言模型技术在资产管理垂直领域的应用。

（文章来源：中国基金报）