背景：智能技术在推进金融科技发展的同时，也放大了数据和算法的安全风险。金融数据的多源异构性、智能算法的多样性及其策略的动态变化，使得金融数据和智能算法的风险评估面临困难。研究金融数据合成技术与风险评估方法，构建适应需求的安全合成环境，确保金融数据的多维度合成与风险评估的全周期监测。

应用场景：

• 资讯影响模拟仿真

• 政策制定效果仿真

• 金融突发事件分析

• 多源用户画像合成

示例——投资者行为模拟

大语言模型用户行为模拟：

• 利用大模型微调技术，结合经济理论与人类行为模式，预测 各类资讯对于不同类型投资者决策的影响，从而帮助决策者 并指导信息披露及宣传优化

• 金融场景适应性、行为多样性、准确性

示例提示词：

你是一位年龄在[年龄范围]岁的[性别]，年收入为[收入范围]。你拥有[教育背景]教育背景，[是/不是专业投资者]，[目前的持仓情况]……你目前[拥有/没有]一定的股票投资经验。你刚刚阅读了一则新闻，内容如下：“根据最新的市场分析报告，知名科技公司ABC在过去一个季度中业绩表现出色，其营收和利润均超出预期。该公司宣布了一系列新的产品发布计划，并与几家大型企业达成了重要合作协议。市场分析师普遍看好ABC公司的未来发展前景，认为其股票具有很大的增值潜力。”请回答以下问题：你是否会在接下来的交易日购买ABC公司的股票？（是/否/不确定）