本课题基于全栈国产化软硬件环境，通过多维度金融数据智能过滤、高可信混合式金融指令数据生成、基于分位数量化和块内量化的低资源低秩分解训练等关键技术，构建全栈国产化金融行业大模型，实现金融行业大模型全生命周期研发部署与国外芯片框架技术100%解绑，并在北京银行内部智能合规、智能信贷、财报分析等业务场景落地应用，形成国产化示范效应，带动国产芯片、国产深度学习框架、国产操作系统和金融智能系统全量适配、加快发展，实现技术和产品全面自主可控。