"早期我们曾尝试围绕大模型技术搭建平台赋能业务，但平台本身过重的开发投入、僵化的形式、业务 高昂的迁移成本使得业务难以快速使用，而没有使用就无法获得反馈来优化模型效果，模型就一直达不 到业务使用要求。"天弘基金人工智能部负责人平野坦言，"后来我们逐渐摸索出了以轻量化、服务化为 核心，嵌入业务系统进行赋能的大模型服务新形态。" 天弘自研FinAgent服务框架，设计了以"服务化"为核心的三层技术架构，在保证底层能力可复用的同 时，深度嵌入到每个业务环节中，目前已经成功落地20多个金融智能体，在包括投研在内的多个业务领 域已经产生了实实在在的价值。 人工智能发展如火如荼，金融行业人工智能的渗透尤为迅速。据中国人民银行刚刚发布的2024年度金融 科技发展奖项目名单显示，公募基金的项目历史上第二次进入一等奖名单，此次由天弘基金"基于大模 型的FinAgent金融智能体系统"摘得。 创新大模型服务形态，解放投研生产力 当前，公募行业纷纷探索大模型落地的场景，也有不少中小机构仍然踟蹰不前。而天弘基金在大模型应 用领域已经探索出了一条从1.0到3.0的渐进式发展路径。 AI技术在接手重复性、标准化工作的同时，也有助于释放投 ...