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據(jù)Gartner預(yù)測，到2025年底，生成式人工智能的全球市場規(guī)模將超過1350億美元，其中銀行、證券和保險(xiǎn)將占市場總規(guī)模的25%。

一方面，大模型增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)核心競爭力，帶來多維度價(jià)值提升。一是內(nèi)部流程優(yōu)化，提升工作效率。例如，金融機(jī)構(gòu)將大模型嵌入合同審核流程，自動(dòng)抽取合同關(guān)鍵條款，優(yōu)化合同審核過程，實(shí)現(xiàn)降本增效。二是增強(qiáng)風(fēng)控能力，保障合規(guī)要求。例如，某國有銀行應(yīng)用可疑事件排序模型、評分模型輔助反洗錢系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)核實(shí)任務(wù)量減少40%、上報(bào)率提升，有效增強(qiáng)風(fēng)控效率與合規(guī)精準(zhǔn)度。三是拓展業(yè)務(wù)邊界，提升用戶體驗(yàn)。某大型保險(xiǎn)集團(tuán)自研大模型，通過智能化產(chǎn)品和MaaS服務(wù)，面向智能陪訪、智能陪練等業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用，通過多輪對話驅(qū)動(dòng)用戶意圖的精準(zhǔn)獲取，從而擴(kuò)展了對客業(yè)務(wù)服務(wù)范圍。

另一方面，大模型逐步融入業(yè)務(wù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)金融業(yè)場景多元化覆蓋。例如在智能客服領(lǐng)域，某國有大行整合智能客服大模型，應(yīng)用于知識(shí)問答、語音識(shí)別翻譯、智能質(zhì)檢、業(yè)務(wù)量預(yù)測排班、數(shù)字人服務(wù)及AI防換臉等多個(gè)場景。在智能投研領(lǐng)域，某頭部券商開發(fā)的AI研究員系統(tǒng)每小時(shí)可產(chǎn)出20頁分析報(bào)告，覆蓋A股4000多個(gè)標(biāo)的，能自動(dòng)識(shí)別財(cái)報(bào)異常指標(biāo)。在風(fēng)險(xiǎn)防控領(lǐng)域，大模型應(yīng)用能夠?qū)崟r(shí)分析交易數(shù)據(jù)識(shí)別異常模式，降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)和人工識(shí)別誤報(bào)率。在財(cái)富管理領(lǐng)域，大模型驅(qū)動(dòng)的智能投顧服務(wù)提供了從簡單產(chǎn)品推薦到全方位財(cái)富規(guī)劃的可能性，有效提升了客戶體驗(yàn)、客戶畫像準(zhǔn)確度和資產(chǎn)管理效率。在合規(guī)監(jiān)管領(lǐng)域，大模型內(nèi)容審查的應(yīng)用能夠縮短人工審查時(shí)間，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性和全面性。

經(jīng)歷了數(shù)年前基礎(chǔ)大模型的“百模大戰(zhàn)”后，大模型正加速步入垂類應(yīng)用期。其在金融業(yè)主要呈現(xiàn)三大技術(shù)趨勢。

首先，大模型基礎(chǔ)技術(shù)能力大幅增強(qiáng)，為深度理解金融業(yè)務(wù)奠定良好基礎(chǔ)。一是模型架構(gòu)不斷創(chuàng)新，基于Transformer基礎(chǔ)架構(gòu)，參數(shù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大倒逼專家混合模型（MoE）、稀疏注意力機(jī)制（NSA）等算法結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，使金融復(fù)雜業(yè)務(wù)知識(shí)理解更加精準(zhǔn)高效。二是訓(xùn)練范式與學(xué)習(xí)效率穩(wěn)步提升，預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、微調(diào)、提示詞工程等模型訓(xùn)練技術(shù)助力大模型從通用能力向更為精深的專業(yè)能力進(jìn)階，訓(xùn)練方式也從人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）向強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）方式轉(zhuǎn)變，優(yōu)化金融業(yè)務(wù)人機(jī)協(xié)同效率。三是生成與推理能力實(shí)現(xiàn)雙突破，百萬級上下文處理使模型能分析長期金融時(shí)序數(shù)據(jù)，多模態(tài)生成技術(shù)整合圖表、文本等金融信息，拓寬模型處理業(yè)務(wù)范圍，而多步驟復(fù)雜推理能力則為金融產(chǎn)品定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)評估等決策提供可靠支持。

其次，新技術(shù)的引入使大模型部署成本快速下降。2024年末，DeepSeekR1通過算法優(yōu)化、蒸餾小模型等方式降低計(jì)算需求，結(jié)合專用芯片和邊緣計(jì)算突破算力瓶頸，針對軟件工具鏈實(shí)現(xiàn)工程優(yōu)化，并利用云計(jì)算和開源生態(tài)通過規(guī)模效應(yīng)攤薄成本。多方技術(shù)的突破共同推動(dòng)了大模型從“實(shí)驗(yàn)室奢侈品”向“工業(yè)級基礎(chǔ)設(shè)施”的轉(zhuǎn)變，使其能更廣泛服務(wù)于普惠金融落地。

再次，智能體技術(shù)加速發(fā)展，促進(jìn)大模型與金融業(yè)務(wù)不斷融合。智能體應(yīng)用方面，已形成四種關(guān)鍵應(yīng)用形式。如業(yè)務(wù)流程嵌入型智能體優(yōu)化銀行貸款審批流程與保險(xiǎn)理賠自動(dòng)化，人機(jī)協(xié)作型智能體輔助金融分析師生成研報(bào)并提供投資建議，知識(shí)增強(qiáng)型智能體協(xié)助客戶經(jīng)理快速檢索產(chǎn)品信息及合規(guī)要求，自主行動(dòng)型智能體進(jìn)行交易異常監(jiān)測與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。智能體外圍應(yīng)用工具方面，已呈現(xiàn)組件化趨勢，顯著降低智能體開發(fā)成本，促進(jìn)多智能體協(xié)作形式優(yōu)化。此外，智能體集成及管控平臺(tái)的出現(xiàn)，幫助金融機(jī)構(gòu)降低了智能體建設(shè)、編排及調(diào)度全流程管理難度。

在技術(shù)層面，算力資源配置已成為金融機(jī)構(gòu)部署大模型的重要考量因素。金融機(jī)構(gòu)在制定算力戰(zhàn)略時(shí)需更加審慎，平衡短期投入與長期收益，確?；A(chǔ)設(shè)施的可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，模型能力局限和幻覺問題也不容忽視。在處理金融專業(yè)知識(shí)時(shí)，模型可能產(chǎn)生錯(cuò)誤推斷或虛構(gòu)內(nèi)容，如某銀行在測試階段發(fā)現(xiàn)大模型在解釋復(fù)雜金融衍生品時(shí)準(zhǔn)確率僅為70%左右，專業(yè)性和嚴(yán)謹(jǐn)性無法滿足要求。此外，高質(zhì)量金融數(shù)據(jù)稀缺也制約著模型性能。例如涉及特定場景的專業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，某證券公司嘗試構(gòu)建交易異常檢測模型，因內(nèi)部數(shù)據(jù)缺乏足夠的異常樣本，外部與其他機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)整合標(biāo)準(zhǔn)不一致，導(dǎo)致數(shù)據(jù)集規(guī)模小、質(zhì)量低，訓(xùn)練模型識(shí)別準(zhǔn)確率較低。

在業(yè)務(wù)場景層面，一是金融業(yè)務(wù)場景數(shù)量多，長尾場景泛化能力不足。如某保險(xiǎn)公司在理賠審核中遇到的非標(biāo)準(zhǔn)案例仍需要大量人工干預(yù)，大模型難以有效處理。二是不同金融機(jī)構(gòu)對模型定制化需求迫切，其成本投入較大。由于定制開發(fā)涉及復(fù)雜的算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練，需要投入大量人力和時(shí)間成本，某城商行反饋其定制化開發(fā)一個(gè)信貸風(fēng)控模型耗時(shí)超過6個(gè)月。三是金融業(yè)務(wù)復(fù)雜性較高，大模型在業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的錯(cuò)誤可能引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。如某基金公司測試發(fā)現(xiàn)，大模型在市場波動(dòng)預(yù)測中的微小偏差可能導(dǎo)致投資組合配置嚴(yán)重失衡，從而放大風(fēng)險(xiǎn)敞口。

在安全合規(guī)層面，一是行業(yè)監(jiān)管滯后于技術(shù)發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)需在創(chuàng)新與合規(guī)間尋求平衡，審慎推進(jìn)應(yīng)用落地。二是在訓(xùn)練和應(yīng)用大模型時(shí)需處理大量敏感信息，模型的優(yōu)化訓(xùn)練也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不合規(guī)流通和泄露，如何確保數(shù)據(jù)安全成為關(guān)鍵。三是模型倫理問題，例如某消費(fèi)金融公司對訓(xùn)練的AI評分系統(tǒng)測試發(fā)現(xiàn)可能對特定群體存在潛在歧視，容易引發(fā)社會(huì)爭議。

在成效評估層面，一是業(yè)務(wù)價(jià)值量化存在難度。大模型應(yīng)用雖能帶來明顯的服務(wù)效率提升，但客戶轉(zhuǎn)化率和忠誠度等長期價(jià)值指標(biāo)的歸因分析仍較為復(fù)雜，難以精確衡量大模型的實(shí)際貢獻(xiàn)度。二是多元化金融業(yè)務(wù)場景導(dǎo)致評估體系難以統(tǒng)一。不同業(yè)務(wù)條線對大模型應(yīng)用有著差異化目標(biāo)，使建立統(tǒng)一量化指標(biāo)體系面臨挑戰(zhàn)，例如，零售銀行業(yè)務(wù)側(cè)重客戶體驗(yàn)提升，而投行業(yè)務(wù)則更注重分析深度和專業(yè)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(gè)月，而在此期間大模型可能已多次迭代，導(dǎo)致評估結(jié)果時(shí)效性不足，難以有效指導(dǎo)機(jī)構(gòu)的應(yīng)用決策。

首先，強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理與隱私保護(hù)，構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)治理體系。一是建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和監(jiān)督機(jī)制，定期評估數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與完整性，運(yùn)用加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)，制定嚴(yán)格的訪問權(quán)限制度。二是將模型訓(xùn)練和推理環(huán)境設(shè)置在本地?cái)?shù)據(jù)中心或私有云中，同時(shí)實(shí)施分類分級管理，避免敏感數(shù)據(jù)外泄。三是制定符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)泄露應(yīng)急預(yù)案，確保在安全事件發(fā)生時(shí)能夠迅速響應(yīng)、有效處置。

其次，結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景，提升模型性能與應(yīng)用效能。一是技術(shù)層面優(yōu)化，組建專業(yè)金融數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)針對特定場景定制數(shù)據(jù)集；優(yōu)化提示詞工程，引入金融知識(shí)圖譜增強(qiáng)專業(yè)理解能力；建立人機(jī)協(xié)同機(jī)制，通過必要的人工干預(yù)確保關(guān)鍵決策準(zhǔn)確性。二是科學(xué)選擇應(yīng)用場景，遵循“價(jià)值優(yōu)先、風(fēng)險(xiǎn)可控、迭代優(yōu)化”原則。優(yōu)先考量效率提升、轉(zhuǎn)化率等可量化指標(biāo)；選擇數(shù)據(jù)基礎(chǔ)扎實(shí)的業(yè)務(wù)場景；采取“由內(nèi)向外”策略，從內(nèi)部文檔檢索、代碼審查等低風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用起步，逐步向客戶服務(wù)等外部場景拓展。三是強(qiáng)化合規(guī)意識(shí)，主動(dòng)對標(biāo)監(jiān)管要求，特別在反洗錢、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)等敏感領(lǐng)域，應(yīng)用前做好監(jiān)管報(bào)備，建立完備的合規(guī)評估機(jī)制，確保業(yè)務(wù)創(chuàng)新不突破合規(guī)底線。

最后，通過全面成本效益評估，確定合理投資規(guī)模。一是統(tǒng)籌成本，明確硬件采購、軟件授權(quán)、人員培訓(xùn)等各項(xiàng)支出，預(yù)估效率提升、風(fēng)險(xiǎn)降低等潛在收益。二是優(yōu)化資源配置，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求選擇適配的基礎(chǔ)大模型，并通過模型量化、知識(shí)蒸餾等技術(shù)手段有效控制訓(xùn)練與推理成本，提升資源利用效率。三是開展效能評估，以業(yè)務(wù)價(jià)值為導(dǎo)向，結(jié)合模型應(yīng)用、服務(wù)、安全可靠性等方面進(jìn)行評價(jià)，作為下一步優(yōu)化迭代的參考。四是建立持續(xù)優(yōu)化機(jī)制，定期迭代模型以適應(yīng)市場變化，提高性能，確保預(yù)測準(zhǔn)確性。