人工智能正在推动证券行业信息化高速发展，数智化已经成为证券行业的共识。2018年-2020年，人工智能在证券行业主要落地场景案例总数增长达每年2倍以上，处于高速发展期。从场景上看，在智能客服、智能投研、智能风控、智能营销、智能文本上都有大量应用落地，但是相比互联网行业，证券行业具有数据敏感度高、冷启动问题突出、融合私有数据模型如何快速迭代等问题。为了解决以上问题，需要定义设计新的产品形态和技术架构。

本次分享将重点介绍金融大词林的积累、金融预训练模型、文本和图像混合模型、针对场景自训练工具等一些实践经验。

演讲提纲：

1. 恒生研究院简单介绍
2. 证券行业 AI 发展背景及现状
3. 落地难点
   • 金融行业数据敏感度高
   • 冷启动问题
   • 模型可以根据私有数据快速迭代
4. 证券行业 AI 产品形态
5. 场景案例分享
   • 场景一：智能问答
   • 场景二：智能投研
   • 场景三：智能文本
6. 金融预训练模型的建设实战
7. 未来展望

你将获得：

1. 证券行业 AI 的应用
2. 了解 NLP 产品在证券产品建设思路
3. 领域 NLP 预训练模型实践