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　　大模型在金融领域的训练过程，犹如员工从青涩到成熟的成长历程。基础大模型经过预训练后，相当于一个学富五车的高才生，具有丰富的社会通识和强大的语言、情感及推理能力，但在金融领域尚显稚嫩。随后，结合金融行业的公开数据进行第二次预训练，大模型便升级为金融科班的从业者，具备丰富的金融学识和专业的行业技能。然而，这仍不能满足金融机构的实际需求。因此，根据银行的具体岗位要求，对大模型进行模型精调，通过有监督微调、人类反馈强化学习等方法，使大模型成为具备专项能力的业务专员，既具备特定技能，又熟知业务规范，还可以通过金融行业的合规考核。

　　精调后的大模型虽然已具备较强的专业能力，但为了更好地满足用户的特定要求，还需继续增强其能力。通过检索增强生成技术，让大模型基于金融机构自有的知识库、代码库、数据等来执行业务，此时的大模型便如同一位特定银行的初级学员，熟悉行内知识、规范及产品详情。在此基础上，进行工程优化，包括提示词学习、智能体开发等，使大模型从初级学员成长为熟练员工，金融机构也由此拥有了一批数字化员工，如数字化风险专员、数字化零售专员、数字化财富专员等。这些智能体不仅具备良好的业务技巧，还能根据特定偏好持续学习，并根据指标考核不断优化策略。

　　传统巡检有较多问题，比如效率低、人员成本高、故障识别率低、信息化水平不足、应急准备不足、环境差导致工作量大且难以执行。随着技术的发展，传统的手工巡检方式正逐渐被智能化、自动化的巡检设备所取代，大大提高了巡检的效率和准确性，比如采用无人机巡检、建立视频智能识别系统等。然而，传统视频智能识别系统依然面临两个难点：第一，由于缺乏判断超低频异常事件的样本，系统很难实现冷启动；第二，过去的模型能力较为专一，在不同场景下使用效果不同，很难实现优化。