大模型在金融服务中的最新算法、技术和应用案例，包括深度学习、强化学习、迁移学习等？

以下内容供参考。
获取初始数据集，该初始数据集包括多个金融类型的子数据集；基于机器学习算法和人工智能生成AIGC大模型对该初始数据集进行热度筛选处理以及信息归纳提取处理，以得到目标数据集；根据该目标数据集对初始金融研报进行配置处理，以得到目标金融研报。
更具体的，初始数据集包括财经新闻和研究报告子数据集，市场结构化子数据集以及点评信息子数据集。而获取初始数据集，具体包括：基于机器人流程自动化RPA技术在目标客户端获取预设数量以及预设类型的财经新闻以及研究报告，以生成财经新闻和研究报告子数据集；基于目标客户端的API接口获取市场结构化数据，以生成市场结构化子数据集；从点评信息服务器中获取目标机构的市场走势点评信息，以生成点评信息子数据集，目标机构为多个机构中满足预设要求的机构。
基于机器学习算法和人工智能生成AIGC大模型对初始数据集进行热度筛选处理以及信息归纳提取处理，以得到目标数据集，则具体包括：基于机器学习算法，预设关键字以及新闻点击热度对初始数据集（其中的财经新闻和研究报告子数据集）进行热度筛选处理；基于AIGC大模型对热度筛选处理后的财经新闻和研究报告子数据集及点评信息子数据集进行信息归纳提取处理，根据信息归纳提取处理后的财经新闻和研究报告子数据集、信息归纳提取处理后的点评信息子数据集和市场结构化子数据集确定目标数据集。