随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动金融业变革的重要力量，它不仅革新了服务模式，还提升了风险管理和资源配置的效率，为金融业的数智化转型与高质量发展铺设了坚实的基石。
据行业权威预测，到2025年底，生成式人工智能的全球市场规模将突破1350亿美元大关，其中，银行、证券和保险行业将占据四分之一的市场份额。这一预测彰显了金融业在大模型应用方面的巨大潜力。
大模型在金融业的应用，首先体现在增强金融机构的核心竞争力上。通过优化内部流程，金融机构能够显著提升工作效率。例如，某金融机构将大模型应用于合同审核流程，实现了关键条款的自动抽取，从而缩短了审核周期，降低了成本。同时，大模型还显著增强了金融机构的风控能力。一家国有银行利用大模型辅助反洗钱系统，成功减少了核实任务量，提升了上报率，风控效率和合规精准度均得到显著提升。大模型还拓展了金融机构的业务边界，提升了用户体验。某大型保险集团通过自研大模型，推出了智能化产品和MaaS服务，多轮对话技术的应用使得对客业务服务范围得到了有效扩展。
在业务关键环节，大模型的应用同样取得了显著成效。在智能客服领域，一家国有大行整合了大模型技术，实现了知识问答、语音识别翻译、智能质检等多个场景的覆盖。在智能投研方面，某头部券商开发的AI研究员系统，每小时可产出大量分析报告，覆盖众多A股标的，能够自动识别财报异常指标，为投资决策提供了有力支持。在风险防控领域，大模型的应用能够实时分析交易数据，识别异常模式，有效降低了欺诈风险和人工识别误报率。在财富管理领域，大模型驱动的智能投顾服务提供了从产品推荐到全方位财富规划的可能性，极大地提升了客户体验和资产管理效率。
技术层面，大模型在金融业的应用正呈现出三大趋势。一是基础技术能力的大幅增强，为深度理解金融业务奠定了坚实基础。模型架构的不断创新，以及训练范式与学习效率的提升，使得大模型在金融业务中的表现愈发精准高效。同时，生成与推理能力的双突破，也拓宽了大模型处理金融业务的范围。二是新技术的引入使得大模型部署成本快速下降，推动了其从实验室走向工业级应用，为普惠金融的落地提供了有力支撑。三是智能体技术的加速发展，促进了大模型与金融业务的深度融合，形成了多种关键应用形式，如业务流程嵌入型智能体、人机协作型智能体等，这些智能体的应用显著优化了金融业务流程。
然而，大模型在金融业的应用也面临着一些挑战。在技术层面，算力资源配置成为重要考量因素，模型能力局限和幻觉问题也不容忽视。高质量金融数据的稀缺也制约了模型性能的提升。在业务场景层面，金融业务场景的多样性使得大模型在长尾场景中的泛化能力不足，同时，不同金融机构对模型的定制化需求也带来了较大的成本投入。在安全合规层面，行业监管的滞后、数据安全和模型伦理问题都成为亟待解决的问题。在成效评估层面，业务价值量化的难度、评估体系的不统一以及模型迭代速度与评估周期的不匹配等问题也亟待解决。
针对这些挑战，推动金融业大模型应用的策略建议如下：首先，强化数据治理与隐私保护，构建完善的数据治理体系，确保数据质量和安全性。其次，结合具体业务场景，提升模型性能与应用效能。通过技术优化和科学选择应用场景，实现大模型在金融业务中的高效应用。同时，强化合规意识，确保业务创新不突破合规底线。最后，通过全面成本效益评估，确定合理的投资规模。统筹成本、优化资源配置、开展效能评估并建立持续优化机制，确保大模型在金融业中的长期稳定发展。
