7月7日，星环科技作为2023世界人工智能大会战略合作伙伴，成功举办了大模型时代的未来数据技术论坛。论坛聚焦大数据·大模型·大未来，由星环科技主办，上海汇正财经顾问有限公司、上海星环大数据产业技术发展促进中心支持，来自中金、中国信息通信研究院、中南大学、南京基石数据技术有限责任公司、上海交通大学、汇正财经、海通证券、东海证券的专家们齐聚一堂，共同探讨大模型时代的未来数据技术，助力企业抓住大模型时代的新机遇。
大模型正与企业应用迅速结合，重塑人与数据的交互方式。星环科技创始人、CEO孙元浩在开场致辞中表示，大模型时代数据管理软件发生了重大变革，训练大模型需要大量的数据准备工作，将其转化为大模型理解的语言，特别是通用大模型，本身训练通用知识，没有训练行业知识，通用大模型要变成行业专家需要一系列工具链，进行持续训练、优化，让大模型能够真正完成特定行业任务。星环科技是业内首家全面提出行业专用大模型工具的企业，为各行业用户提供一系列基础软件和工具，让客户、合作伙伴能够打造出自己的行业领域大模型，并在大模型上开发出AI应用。
中金公司研究部计算机行业首席分析师、副总经理于钟海分享了《大模型和多模数据库的未来》。于钟海认为数据库行业破局有三个关键节点：一是新的需求孕育新的机会，要拥抱客户的需求，而不是闭门造车；二是要拥抱分布式；三是做好生态。他表示非常看好多模数据库、国产大数据、国产数据库这类数据底座的发展。大模型浪潮下，多模数据库和大模型的黄金组合发展趋势包括以下几个方面：一是向量数据库需求井喷，成为人工智能发展的关键基础设施之一；二是MLOps市场规模有望迎来爆发式增长，MLOps持续集成/部署/监控/训练，赋能AI全生命周期；三是Text-to-SQL，未来，业务人员将直接通过自然语言交互，真正推动全组织级别的数字化转型。
星环科技副总裁杨一帆发表了《通过未来数据技术，实现数据处理的智能化、多模态、平民化》主题演讲。未来数据处理将走向智能化、多模态和平民化，其中领域大模型让数据处理的自动化程度更高、结果更能为我所用；数据处理将从单一模态向多模态进化，企业数据分析来到新的次元；数据处理平民化，让普通人不再需要掌握复杂工具，就可以快速处理数据。基于未来数据技术，星环科技发布的大模型持续提升和持续开发工具Sophon LLMOps、无涯金融大模型Transwarp Infinity、求索大数据分析大模型 Transwarp SoLar、分布式向量数据库Transwarp Hippo等众多创新产品将助力企业加速数据化、智能化转型，让每个企业和行业都能打造自己的专属大模型，未来人人都是数据科学家。
中国信息通信研究院金融科技研究中心副主任赵小飞分享了《“双期叠加”下的金融业数字化转型规划与评估》。赵小飞表示，金融业数字化转型已成为行业共识，在推进数字化转型的同时，诸多机构还需要满足信创改造的要求，机构普遍面临金融信创与数字化转型的“双期叠加”。在相关部门指导支持下，中国信通院联合多家银行、证券、保险机构，共同启动金融业数字化转型“一规划、两评估”相关研究工作。“事前“一规划，融合数字化转型+信创，打造“1-5-N”规划框架；“事后”两评估，即基于业务价值的金融业数字化转型能力评估、金融业应用系统现代化建设成熟度评估。
同时，星环科技与中国信息通信研究院金融科技研究中心联合编写的《金融行业数字化转型研究报告》现场重磅发布。报告梳理金融科技在数据领域的发展及演变趋势，并从金融企业成功实践中提取构建新型金融数据平台的方法论，助力各金融企业打造自己的数据底座，为数字化转型赋能。
中南大学教授、博士生导师黄科科分享了国家重点研发计划“工业软件”重点专项“——有色金属生产过程多相多场先进工艺控制与优化软件”项目相关工作，《基于模型驱动工程的有色冶金装备运行控制技术与应用初探》，星环科技有幸参与该项目课题。面向“制造强国”国家战略和“碳达峰、碳中和”新要求，有色冶金装备智能化发展的需求十分迫切。先进控制技术作为新一代人工智能技术与工业技术融合的产物，通过自适应、自学习、自优化实现有色冶金装备智能化运行。黄科科从有色冶金装备智能化需求出发，分析其运行控制面临的特殊难题，分享了近期在装备运行控制技术方面取得的初步进展，并以典型有色冶金装备为例，介绍了装备运行控制技术对有色冶金行业绿色化、高效化、智能化运行的赋能作用。
南京基石数据技术有限责任公司 CTO徐戟发表了《大语言模型生态中的数据库》主题演讲。徐戟表示，数据库行业进入战国时代，面临着数据种类的复杂性、超大数据量、业务复杂性与混合负载、跨地域部署、高可用、应用研发队伍水平不足、运维能力弱等一系列挑战，而大模型有望缓解行业痛点。大模型在数据库领域的应用场景包括知识库学习、诊断与推理、工作辅助等。比如知识图谱与LLM协同，利用知识图谱进行初期推理，用结果生成PROMPT，利用LLM问答获得最终结果。
圆桌对话环节，由星环科技金融行业助理副总裁张晓明主持，上海交通大学上海高级金融学院实践教授、职业发展中心学术主任阚睿；汇正财经研究所联席所长虞瑞捷；海通证券投研平台负责人邹小军；东海证券研究所资深高级分析师丁竞渊围绕《大模型时代的人工智能与量化投资》展开了一场深度交流。在阚睿看来，以前量化跟主动管理的结合，其实很少有做得很好的，ChatGPT的出现可能是一个好的契机和工具，能够让两者更好地结合起来；虞瑞捷表示大模型在量化投研领域可以大幅提升投研效率，投研研究员主要解决两个问题，一是这个公司是什么，第二是预测这个公司未来会成为什么，而大模型可以降低人力成本和获取信息的速度和效率；邹小军认为未来大模型在有些部分或者投教部分都会起到作用，但是要考虑合规性的问题；丁竞渊表示大模型本身是一个综合性的技术，用在行业研究领域，对我们确实有一定的帮助，但是要控制它的边界。在量化投资领域，大模型有利于另类数据挖掘，拓展量化因子，发展高级分析技术，优化模型表现。
