在金融行業的數字化轉型浪潮中，金科創新社精心編纂的案例集揭示了大型語言模型（大模型）在該領域的廣泛應用與深遠影響。該案例集囊括了銀行、保險、證券等多個細分領域超過50個實踐案例，為金融機構探索技術選型與場景落地提供了寶貴的參考。

智能客服與營銷領域，大模型成為提升服務效率與營銷精度的得力助手。例如，廣西北部灣銀行的虛擬數字人系統不僅支持多語言交互，還能提供7×24小時不間斷服務，服務量占比已接近四成。蘇商銀行則通過大模型客服助手，顯著提升了機器人自助解決問題的能力，自助解決率高達75%。太平洋保險基于AiGCP平臺打造的智能客服系統，更是實現了保單查詢、保險報價等服務的自動化處理。

在智能風控與合規管理方面，大模型與知識圖譜等技術的融合應用，為金融機構筑起了一道堅實的防線。寧夏銀行的“寧銀小智”大模型在信貸風控中發揮了重要作用，通過企業信用問答與風險歸因分析，有效提升了風控能力。重慶銀行則利用數智盡調平臺，結合大模型與知識圖譜技術，顯著提高了盡調效率與風險識別精度。中郵保險則構建了操作風險智能聯防生態，實現了風險工具的聯動管理。

知識管理與智能問答方面，大模型的應用同樣成效顯著。哈爾濱銀行通過數智化知識管理系統，實現了技術文檔處理效率的四倍提升。杭州銀行則依托金融垂直大模型，提升了制度知識庫檢索平臺的檢索精度。恒豐銀行的“恒運AI答”系統，通過輕量級RAG實踐，使得問答滿意度高達97%。

運維、安全與測試智能化方面，大模型同樣發揮著不可替代的作用。哈爾濱銀行的智能運維體系通過引入大模型技術，實現了監控告警與作業調度的智能化管理。青島銀行則基于安全大模型與零信任理念，構建了內網訪問控制體系，進一步提升了安全性。中國郵政儲蓄銀行的智能測試平臺，通過大模型的應用，顯著提升了測試用例的生成與采納率。

在投顧與業務管理方面，大模型同樣展現出強大的賦能能力。中信建投證券利用多智能體技術，在投顧領域實現了智能診股與策略推薦。中泰證券則通過AI賦能平臺，助力投研與機構業務的拓展。中原銀行的大模型信貸助手，則有效提升了信貸報告的撰寫效率，初稿智能化撰寫比例已超過七成。

金融機構還在積極探索大模型平臺的建設與應用。山能財務公司基于DeepSeek構建了智慧金融大模型，貸前審核效率提升了60%。平安信托的DeepTrust大模型平臺，則實現了多場景的智能化應用，如數字化服務與運營等。這些實踐不僅顯著提升了金融機構的運營效率，還降低了成本。例如，中信建投證券的自動化測試平臺使得測試周期縮短了50%，中國大地保險的“數字審計員”則減少了30%-40%的審計人力投入。