二是行业模型的共治。"目前预训练的基础大模型金融知识的配比只占到了5%左右，也导致了金融的专业性不足，限 制了在金融场景的深度应用。"孟茜表示，由此，部分国有大行已开始针对性训练行业大模型，需要整合行业资源、 建设行业大模型也成为行业讨论的热点。她建议，大型金融机构应同中小金融机构加强交流合作，鼓励应用方案共享 互通，缩小机构间数字鸿沟。 三是数据行业集的共治。孟茜指出了当下金融行业中数据应用存在的问题：金融业数据在隐私保护与使用要求方面实 行高标准，导致目前能够支撑行业共享共用的金融语料比较缺乏。 对此，孟茜建议，组织行业在数据分级分类管理的基础上，共同推进建设金融公共语料库，进而降低各个金融机构单 独构建的投入成本。同时，建立统一的金融人工智能应用评测体系，制定标准化测试数据集和评测的方法，提高评测 结果的可比性和权威性，以提升大模型在金融应用过程中的质量和水平。 2025年4月10日，以"人工智能与金融未来"为主题的国民财富发展研究合作平台2025春季峰会在北京正式召开。中国银 行首席信息官孟茜在会上进行主题演讲时提出，DeepSeek显著降低了大模型应用的成本和门槛，人工智能已经开始从 工具化的应用向 ...