1.大模型应用场景挖掘与战略规划：研究大模型技术在证券行业的趋势，结合公司核心业务场景，通过多种方式挖掘应用机会。完成大模型产品可行性分析报告，主导需求文档撰写，制定产品战略与规划，明确定位等，探索优化大模型在券商业务中的表现；2.大模型产品全生命周期管理：负责券商大模型赋能产品全流程管理。在需求分析阶段与相关方沟通提炼核心需求，用工具完成原型设计并输出方案。推动技术与业务融合，确保产品开发、测试与上线。收集反馈，制定迭代计划，优化模型输出问题；3.数据驱动的产品优化：搭建大模型产品数据监测体系，确定关键指标，使用工具进行数据分析与可视化，搭建并优化数据看板。通过分析评估产品效果，结合市场与用户需求调整策略，用 A/B 测试验证方案，提升产品竞争力与满意度。同时关注训练数据质量与更新，确保模型适应业务需求。