随着"人工智能+"战略的深入推进，金融业凭借资金、数据和人才等资源禀赋，在营销、办公、风控等领域开发出多个智能高效的应用场景。近期中国石油金融风控科研课题组发布研究报告指出，基于Transformer架构的大模型技术发展迅速，推动了混合专家模型（MoE）、稀疏注意力机制（NSA）等创新算法以及智能体技术的进步，从而提高了对复杂金融业务的理解能力。 然而，金融数据存在的体量大、多源异构、维度高以及分散性等问题依然突出。加之日益严格的隐私保护和数据安全要求，显著提升了金融风险监测与防控的技术难度和合规门槛。针对这些挑战，课题组将重点攻关金融垂域大模型、高质量数据集和智能体协同技术，目标是构建可复用、可推广的金融风控解决方案。 在具体技术架构方面，该研究提出了一套基于中国石油集团昆仑大模型的金融风险智能分析与预警体系。该体系包括金融标准高质量数据建设、垂域大模型训练微调、金融业业务本体设计以及金融智能体集群搭建等核心模块（见图1）。各部分相互协同，形成了兼具前瞻性和实用性的架构体系，为未来业务发展提供有力支撑。 （文章素材来源：金融电子化）