在ChatGPT掀起巨大熱潮和廣泛關注之后，可以預見生成式AI大模型技術的發展將會對各個行業造成深遠的影響。現在傳統
金融機構還在依靠分支機構獲客，依靠專業員工提供投資和銀行服務。未來金融機構的競爭力將不在于資產規模、分支機構數量和金融從業人數，而是取決于數據庫的規模、算力的強弱。建立在通用大模型基礎上的金融垂類專業模型，注定會取代那些標準化強、重復性高、有明確程序規范的傳統銀行、證券、保險業務。
但是，
人工智能大模型的發展需要突破兩大瓶頸——數據和算力。這兩個要素既耗費資源，又耗費資金，導致很多人認為只有大公司才能訓練大模型，小公司沒有可能。然而，如果能夠發揮我國體制機制優勢，大力推動技術和制度創新，小公司也完全有可能訓練大模型。
從數據來看，隨著機器學習特別是深度學習理論的演進，人工智能大模型的訓練越來越依賴合格數據的提供。中小科技企業要發展人工智能技術，通常面臨三方面困難：缺乏數量足夠大的多模態數據集；無法保證數據來源的合法合規性；數據質量不高，可用度較低。因此，為解決中小科技企業面臨的數據難題，筆者提出如下建議。
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