金融行业大模型落地应用场景及如何提高算力资源利用率？| 线上公开探讨，欢迎参与

随着金融行业的蓬勃发展，客户数量快速增长，金融行业涉及的业务领域不断拓展。在此背景下，AI技术在金融公司的各类交易、业务处理、客户服务等众多场景中将得到更加广泛深入的应用，比如量化交易、极速交易、精准推荐、人脸识别、视频质检、智能客服等等。

目前，金融行业在大模型训练与推理方面存在算力利用率不足的问题。虽然GPU资源池等计算技术已经得到了广泛应用，但是由于缺乏统一的管理和调度，GPU资源池的算力利用率仍然不高。同时，由于大模型训练与推理的计算复杂度较高，传统的计算方法已经无法满足需求，需要探索新的计算方法和技术。为了提高算力利用率，GPU资源池等计算技术逐渐成为金融行业中的重要基础设施。

活动时间：

6月15日-7月5日

活动形式：

线上公开答疑

答疑嘉宾：

唐登龙 某大型证券 信息技术部高级产品经理

长期深耕金融科技领域，负责多个智能化项目架构设计，在应用大模型、自然语言、智能语音、虚拟仿真等AI前沿技术赋能公司数字化财富管理转型方面，具有相关行业实践经验，多次参与并荣获金融创新奖项。

参与方式：