1、大语言模型金融领域应用评测指南讲解了针对大语言模型在成渝地区金融应用场景下的系统性评测框架与实施方法。该指南明确了适用于金融机构的大语言模型能力评估体系，涵盖了从技术性能到内容生成质量、合规安全等多方面的综合评测要求。文件提出了13个核心评测维度，包括性能效率、信息抽取能力、信息归纳能力、指令遵循能力、规避风险能力、逻辑能力、工具调用能力、文本真实性、输出稳定性、文本一致性、语言多样性、情绪与智力能力以及想象力与类比关联能力，并细化为53个具体评测项，确保评估的全面性和科学性。每个维度均对应具体的评测目标，如响应速度、实体识别、核心要点提炼、格式规范遵循、有害内容拒答、因果分析、工具选择准确性
2、等，覆盖了金融场景中模型实际应用的关键需求。评测原则强调合规性、安全性、完整性和公平性，要求严格遵守国家数据安全和个人信息保护法律法规，禁止使用真实客户数据，保障评测过程的数据安全与结果可比性。文件还系统阐述了评测方法的全流程，包括评测数据准备、评测工具设计、环境搭建、执行流程与结果分析，并通过附录提供实施指南和显存配置参考，增强可操作性。整体上，该指南构建了一套标准化、可复用、面向金融行业特定需求的大语言模型评测机制，旨在帮助金融机构科学选型、优化部署、防控风险，推动AI技术在金融领域的安全可靠应用。大语言模型金融领域应用评测指南适用于成渝地区各类金融机构及相关科技研发单位，包括商业银行、支付清算机构、金融科技公司、金融监管分支机构及从事人工智能技术研发与应用的企业和研究机构。该指南特别适用于开展大语言模型选型、系统集成、能力验证、风险评估和合规审查等相关工作的部门和技术团队。对于需要在投资分析、风险预警、智能客服、报告生成、合规审查等金融业务场景中引入大语言模型的组织，本指南提供了标准化的评测路径和量化评估依据，有助于提升技术决策的科学性与安全性。同时，因应金融行业对数据安全与合规性的高要求，该文件也适用于负责数据治理、信息安全管理和人工智能伦理审查的相关职能岗位，为其提供模型应用前的评估支持和风险管理参考。
安全达人 