金融企业落地大语言模型有什么潜在问题？

金融企业落地大语言模型需要大量硬件投资成本，因为大语言模型需要大量的计算资源来支持模型的训练和推理。这些计算资源包括高性能的CPU、GPU、TPU等硬件设备以及大规模的存储设备。此外，还需要专业的技术团队来管理这些设备和处理大量的数据。

采购现有模型来调优可以节省一部分的硬件投资成本，但需要注意的是，现有模型可能不完全符合金融企业的业务需求，需要进行二次开发和调整。此外，现有模型的数据安全性和可靠性也需要进行评估和验证。

引入大模型对合规风控以及监管这一块有一定的影响。大模型需要大量的数据来训练和优化，这些数据可能包含敏感信息，需要进行隐私保护和安全管理。此外，大模型的预测结果可能对金融市场产生重大影响，需要进行风险评估和监管。因此，金融企业在引入大模型时需要考虑数据安全和合规性等方面的问题。