将业务需求转换为数据需求是一个涉及深入理解和分析业务目标，然后确定需要收集、处理和分析的数据类型的过程。以下是将业务需求转换为数据需求的一般步骤：明确业务目标 ：首先，需要清晰地理解业务需求的目标和期望结果。这可能涉及到与业务团队进行深入交流，理解他们的痛点和...

金融企业的数据，特别是客户信息、账务信息、交易信息等，都是极为敏感，需要严格保障安全性的数据。国家金融监管机构对于金融企业的数据安全都有强监管政策，一旦发生数据泄露事件，处罚将非常严厉。一、金融企业在建设大模型应用的过程中，应该坚持私有化部署，不应将数据传输到公有...

在处理大规模金融数据时，减少数据泄露和滥用的风险至关重要。以下是一些最佳实践和技术措施：1.       数据分类和标记：对数据进行分类和标记，明确哪些数据是敏感的、需要受到特殊保护。对不同类别的数据采取不同的安全措施，例如对个人身份信息（PII）进行加密或匿名化处理。...

在长尾场景下，数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点：异常值处理：长尾数据中常见异常值，可利用统计学方法处理异常值，确保数据准确性。缺失值处理：长尾数据可能存在较多缺失值，需采用适当方法填充或处理，如均值填充、插值法等，以保证数据完整性。特征选择...

模型压缩 ：模型压缩是一种减小模型大小并降低计算复杂度的技术。常见的模型压缩方法包括剪枝、量化和知识蒸馏。通过剪枝，可以去除模型中的冗余参数；量化则是通过降低模型参数的精度来减小模型大小；知识蒸馏则利用一个已经训练好的大型模型（教师模型）来指导一个小型模型（学生模...

企业大模型微调项目落地实施的关键岗位角色及职责一、项目经理职责：负责项目的整体规划、实施路径和资源协调。制定项目计划，并确保项目按计划进行。监控项目进度，解决项目中的问题和风险。负责团队成员的分工与协作，确保项目顺利进行。二、数据工程师职责：负责数据采集、清洗...

我个人认为应该结合大模型实际带来的业务效果来进行评估，具体问题应该分析，比如，大模型在项目中提高的效率，节约的成本等，在进行优化的过程中应该更多聚焦于业务的优化。

相同之处：1.       数据存储需求量大：无论是传统业务场景还是大模型场景，都需要大规模存储数据，以满足业务需求。2.      数据安全性要求高：对于任何业务场景，数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外，需要确保数据的安全性。3.      数据质...

在进行向量数据库的技术选型评估时，可以考虑以下几个方面：1、数据需求和规模：了解企业的具体数据需求，包括数据量、数据类型、数据维度和数据更新频率等。根据数据规模，评估向量数据库的承载能力和性能要求。2、查询和计算需求：确定企业对向量数据库的查询和计算需求，包括相似性...

       本人在国内一家股份制行从事信贷风险管理研究和实践，当时的一些思考和经验已经写入（https://mp.weixin.qq.com/s/EEck7VgVjVMj083Z0zdfCA)这篇文章。欢迎交流。       结合您的具体问题，我简单谈下个人看法。在银行的智能风控方面，大语言模型（LLMs）的应用...