據Gartner預測，到2025年底，生成式人工智能的全球市場規模將超過1350億美元，其中銀行、證券和保險將占市場總規模的25%。
一方面，大模型增強金融機構核心競爭力，帶來多維度價值提升。一是內部流程優化，提升工作效率。例如，金融機構將大模型嵌入合同審核流程，自動抽取合同關鍵條款，優化合同審核過程，實現降本增效。二是增強風控能力，保障合規要求。例如，某國有銀行應用可疑事件排序模型、評分模型輔助反洗錢系統，實現核實任務量減少40%、上報率提升，有效增強風控效率與合規精準度。三是拓展業務邊界，提升用戶體驗。某大型保險集團自研大模型，通過智能化產品和MaaS服務，面向智能陪訪、智能陪練等業務場景的應用，通過多輪對話驅動用戶意圖的精準獲取，從而擴展了對客業務服務范圍。
另一方面，大模型逐步融入業務關鍵環節，實現金融業場景多元化覆蓋。例如在智能客服領域，某國有大行整合智能客服大模型，應用于知識問答、語音識別翻譯、智能質檢、業務量預測排班、數字人服務及AI防換臉等多個場景。在智能投研領域，某頭部券商開發的AI研究員系統每小時可產出20頁分析報告，覆蓋A股4000多個標的，能自動識別財報異常指標。在風險防控領域，大模型應用能夠實時分析交易數據識別異常模式，降低欺詐風險和人工識別誤報率。在財富管理領域，大模型驅動的智能投顧服務提供了從簡單產品推薦到全方位財富規劃的可能性，有效提升了客戶體驗、客戶畫像準確度和資產管理效率。在合規監管領域，大模型內容審查的應用能夠縮短人工審查時間，增強風險識別的準確性和全面性。
經歷了數年前基礎大模型的“百模大戰”后，大模型正加速步入垂類應用期。其在金融業主要呈現三大技術趨勢。
首先，大模型基礎技術能力大幅增強，為深度理解金融業務奠定良好基礎。一是模型架構不斷創新，基于Transformer基礎架構，參數規模持續擴大倒逼專家混合模型（MoE）、稀疏注意力機制（NSA）等算法結構創新，使金融復雜業務知識理解更加精準高效。二是訓練范式與學習效率穩步提升，預訓練、后訓練、微調、提示詞工程等模型訓練技術助力大模型從通用能力向更為精深的專業能力進階，訓練方式也從人類反饋強化學習（RLHF）向強化學習（RL）方式轉變，優化金融業務人機協同效率。三是生成與推理能力實現雙突破，百萬級上下文處理使模型能分析長期金融時序數據，多模態生成技術整合圖表、文本等金融信息，拓寬模型處理業務范圍，而多步驟復雜推理能力則為金融產品定價、風險評估等決策提供可靠支持。
其次，新技術的引入使大模型部署成本快速下降。2024年末，DeepSeekR1通過算法優化、蒸餾小模型等方式降低計算需求，結合專用芯片和邊緣計算突破算力瓶頸，針對軟件工具鏈實現工程優化，并利用云計算和開源生態通過規模效應攤薄成本。多方技術的突破共同推動了大模型從“實驗室奢侈品”向“工業級基礎設施”的轉變，使其能更廣泛服務于普惠金融落地。
再次，智能體技術加速發展，促進大模型與金融業務不斷融合。智能體應用方面，已形成四種關鍵應用形式。如業務流程嵌入型智能體優化銀行貸款審批流程與保險理賠自動化，人機協作型智能體輔助金融分析師生成研報并提供投資建議，知識增強型智能體協助客戶經理快速檢索產品信息及合規要求，自主行動型智能體進行交易異常監測與風險預警。智能體外圍應用工具方面，已呈現組件化趨勢，顯著降低智能體開發成本，促進多智能體協作形式優化。此外，智能體集成及管控平臺的出現，幫助金融機構降低了智能體建設、編排及調度全流程管理難度。
在技術層面，算力資源配置已成為金融機構部署大模型的重要考量因素。金融機構在制定算力戰略時需更加審慎，平衡短期投入與長期收益，確保基礎設施的可持續發展。同時，模型能力局限和幻覺問題也不容忽視。在處理金融專業知識時，模型可能產生錯誤推斷或虛構內容，如某銀行在測試階段發現大模型在解釋復雜金融衍生品時準確率僅為70%左右，專業性和嚴謹性無法滿足要求。此外，高質量金融數據稀缺也制約著模型性能。例如涉及特定場景的專業數據時，某證券公司嘗試構建交易異常檢測模型，因內部數據缺乏足夠的異常樣本，外部與其他機構數據整合標準不一致，導致數據集規模小、質量低，訓練模型識別準確率較低。
在業務場景層面，一是金融業務場景數量多，長尾場景泛化能力不足。如某保險公司在理賠審核中遇到的非標準案例仍需要大量人工干預，大模型難以有效處理。二是不同金融機構對模型定制化需求迫切，其成本投入較大。由于定制開發涉及復雜的算法設計、數據標注和模型訓練，需要投入大量人力和時間成本，某城商行反饋其定制化開發一個信貸風控模型耗時超過6個月。三是金融業務復雜性較高，大模型在業務環節中的錯誤可能引發風險。如某基金公司測試發現，大模型在市場波動預測中的微小偏差可能導致投資組合配置嚴重失衡，從而放大風險敞口。
在安全合規層面，一是行業監管滯后于技術發展，金融機構需在創新與合規間尋求平衡，審慎推進應用落地。二是在訓練和應用大模型時需處理大量敏感信息，模型的優化訓練也會導致數據的不合規流通和泄露，如何確保數據安全成為關鍵。三是模型倫理問題，例如某消費金融公司對訓練的AI評分系統測試發現可能對特定群體存在潛在歧視，容易引發社會爭議。
在成效評估層面，一是業務價值量化存在難度。大模型應用雖能帶來明顯的服務效率提升，但客戶轉化率和忠誠度等長期價值指標的歸因分析仍較為復雜，難以精確衡量大模型的實際貢獻度。二是多元化金融業務場景導致評估體系難以統一。不同業務條線對大模型應用有著差異化目標，使建立統一量化指標體系面臨挑戰，例如，零售銀行業務側重客戶體驗提升，而投行業務則更注重分析深度和專業性。三是模型迭代速度與評估周期不匹配。評估流程通常需要3~6個月，而在此期間大模型可能已多次迭代，導致評估結果時效性不足，難以有效指導機構的應用決策。
首先，強化數據治理與隱私保護，構建完善的數據治理體系。一是建立數據質量評估和監督機制，定期評估數據準確性與完整性，運用加密技術對敏感數據進行保護，制定嚴格的訪問權限制度。二是將模型訓練和推理環境設置在本地數據中心或私有云中，同時實施分類分級管理，避免敏感數據外泄。三是制定符合行業標準的數據泄露應急預案，確保在安全事件發生時能夠迅速響應、有效處置。
其次，結合具體業務場景，提升模型性能與應用效能。一是技術層面優化，組建專業金融數據團隊確保訓練數據質量，同時針對特定場景定制數據集；優化提示詞工程，引入金融知識圖譜增強專業理解能力；建立人機協同機制，通過必要的人工干預確保關鍵決策準確性。二是科學選擇應用場景，遵循“價值優先、風險可控、迭代優化”原則。優先考量效率提升、轉化率等可量化指標；選擇數據基礎扎實的業務場景；采取“由內向外”策略，從內部文檔檢索、代碼審查等低風險應用起步，逐步向客戶服務等外部場景拓展。三是強化合規意識，主動對標監管要求，特別在反洗錢、消費者權益保護等敏感領域，應用前做好監管報備，建立完備的合規評估機制，確保業務創新不突破合規底線。
最后，通過全面成本效益評估，確定合理投資規模。一是統籌成本，明確硬件采購、軟件授權、人員培訓等各項支出，預估效率提升、風險降低等潛在收益。二是優化資源配置，根據實際業務需求選擇適配的基礎大模型，并通過模型量化、知識蒸餾等技術手段有效控制訓練與推理成本，提升資源利用效率。三是開展效能評估，以業務價值為導向，結合模型應用、服務、安全可靠性等方面進行評價，作為下一步優化迭代的參考。四是建立持續優化機制，定期迭代模型以適應市場變化，提高性能，確保預測準確性。
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