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在 Amazon Bedrock 中使用 Meta 的 Llama 模型实现生成式 AI 民主化
野村证券面临将生成式 AI 能力整合到整个组织以提升效率和创新的挑战。为解决此问题，该公司在 Amazon Bedrock 框架内采用了 Meta 的 Llama 模型，实现了 AI 部署的简化方法。这一战略整合不仅加速了创新，还提高了 AI 流程的透明度，并建立了必要的偏见防护栏。结果，野村证券在文本摘要和代码生成等性能方面取得了显著提升，最终使公司能够更有效地在其运营中利用生成式 AI。
野村证券（Nomura）发布于 2026年7月27日阅读 0
01
业务背景
野村证券面临将生成式 AI 能力整合到整个组织以提升效率和创新的挑战。为解决此问题，该公司在 Amazon Bedrock 框架内采用了 Meta 的 Llama 模型，实现了 AI 部署的简化方法。这一战略整合不仅加速了创新，还提高了 AI 流程的透明度，并建立了必要的偏见防护栏。结果，野村证券在文本摘要和代码生成等性能方面取得了显著提升，最终使公司能够更有效地在其运营中利用生成式 AI。
02
遇到的问题
野村证券面临将生成式 AI 能力民主化到整个企业的挑战，需要一种简化且可扩展的方式，使员工能够利用先进 AI 模型，同时确保透明度、偏见控制和高性能。
03
AI 解决方案
野村证券通过 Amazon Bedrock 使用 Meta 的 Llama 模型，实现无缝集成，利用其快速创新、透明度、偏见护栏以及在文本摘要和代码生成方面的稳健性能，从而在整个公司范围内普及生成式 AI。
04
实施结果
该案例未在来源材料中披露量化效果指标，具体成效请参考下方信息来源。
05
风险与边界
未披露
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。