隨著人工智能技術的飛速發展，大模型已成為推動金融業變革的重要力量，它不僅革新了服務模式，還提升了風險管理和資源配置的效率，為金融業的數智化轉型與高質量發展鋪設了堅實的基石。
據行業權威預測，到2025年底，生成式人工智能的全球市場規模將突破1350億美元大關，其中，銀行、證券和保險行業將占據四分之一的市場份額。這一預測彰顯了金融業在大模型應用方面的巨大潛力。
大模型在金融業的應用，首先體現在增強金融機構的核心競爭力上。通過優化內部流程，金融機構能夠顯著提升工作效率。例如，某金融機構將大模型應用于合同審核流程，實現了關鍵條款的自動抽取，從而縮短了審核周期，降低了成本。同時，大模型還顯著增強了金融機構的風控能力。一家國有銀行利用大模型輔助反洗錢系統，成功減少了核實任務量，提升了上報率，風控效率和合規精準度均得到顯著提升。大模型還拓展了金融機構的業務邊界，提升了用戶體驗。某大型保險集團通過自研大模型，推出了智能化產品和MaaS服務，多輪對話技術的應用使得對客業務服務范圍得到了有效擴展。
在業務關鍵環節，大模型的應用同樣取得了顯著成效。在智能客服領域，一家國有大行整合了大模型技術，實現了知識問答、語音識別翻譯、智能質檢等多個場景的覆蓋。在智能投研方面，某頭部券商開發的AI研究員系統，每小時可產出大量分析報告，覆蓋眾多A股標的，能夠自動識別財報異常指標，為投資決策提供了有力支持。在風險防控領域，大模型的應用能夠實時分析交易數據，識別異常模式，有效降低了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產品推薦到全方位財富規劃的可能性，極大地提升了客戶體驗和資產管理效率。
技術層面，大模型在金融業的應用正呈現出三大趨勢。一是基礎技術能力的大幅增強，為深度理解金融業務奠定了堅實基礎。模型架構的不斷創新，以及訓練范式與學習效率的提升，使得大模型在金融業務中的表現愈發精準高效。同時，生成與推理能力的雙突破，也拓寬了大模型處理金融業務的范圍。二是新技術的引入使得大模型部署成本快速下降，推動了其從實驗室走向工業級應用，為普惠金融的落地提供了有力支撐。三是智能體技術的加速發展，促進了大模型與金融業務的深度融合，形成了多種關鍵應用形式，如業務流程嵌入型智能體、人機協作型智能體等，這些智能體的應用顯著優化了金融業務流程。
然而，大模型在金融業的應用也面臨著一些挑戰。在技術層面，算力資源配置成為重要考量因素，模型能力局限和幻覺問題也不容忽視。高質量金融數據的稀缺也制約了模型性能的提升。在業務場景層面，金融業務場景的多樣性使得大模型在長尾場景中的泛化能力不足，同時，不同金融機構對模型的定制化需求也帶來了較大的成本投入。在安全合規層面，行業監管的滯后、數據安全和模型倫理問題都成為亟待解決的問題。在成效評估層面，業務價值量化的難度、評估體系的不統一以及模型迭代速度與評估周期的不匹配等問題也亟待解決。
針對這些挑戰，推動金融業大模型應用的策略建議如下：首先，強化數據治理與隱私保護，構建完善的數據治理體系，確保數據質量和安全性。其次，結合具體業務場景，提升模型性能與應用效能。通過技術優化和科學選擇應用場景，實現大模型在金融業務中的高效應用。同時，強化合規意識，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，確定合理的投資規模。統籌成本、優化資源配置、開展效能評估并建立持續優化機制，確保大模型在金融業中的長期穩定發展。
