随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术已成为推动金融行业创新与发展的重要力量 ， 已被广泛探索和应用 。

一.大小银行布局大模型

工商银行通过构建基于大模型的智能研发体系，实现了编码助手自动生成代码，其中自动生成的代码量达到了总代码量的40%。此外，该行还在国内同业中率先将百亿级基础大模型应用于知识运营助手、金融市场投研助手等多个场景，体现了其在大模型技术应用方面的领先地位 。 交通银行通过组建GPT大模型专项研究团队，并与科大讯飞联合创新实验室，加强了在大模型技术研究与应用上的投入，特别是在语音识别和自然语言处理等领域的探索。农业银行建立人工智能创新实验室，专注于大模型技术在知识检索和答案推荐等领域的应用场景研究，旨在通过技术提升客户服务体验。
中信银行与华为、雄安新区成立联合创新实验室，聚焦于大模型等联创课题，展示了跨界合作在金融科技领域的新思路。

宁波银行依托大数据分析平台，结合关联图谱、生成式AI等新技术，持续提高风险识别、判断和分析效率 ； 江苏银行强化新技术应用场景建设，落地大语言模型平台并实现智能客服场景应用，提升了客户服务效率 ， 体现了中小银行在大模型技术应用上的积极探索。

太平洋保险推出基于大模型技术的“数字员工”，覆盖审计、财务、客服等多个领域，每年可节约人力70%以上，展现了大模型技术在保险行业的广泛应用潜力。

工商银行首席技术官吕仲涛在2023年12月的第二届明珠湾金融论坛上强调，金融机构需紧跟大模型技术的发展，以应对技术和资金密集型产业的挑战。同时，广东南粤银行的黄思颖和林伟在其文章中提出，中小银行应聚焦于大模型技术的应用，而非底层算法研究，以解决实际业务问题。

大型金融机构，如工商银行，凭借其庞大的数据资源和雄厚的资金实力，能够自建金融行业、企业大模型，并通过微调技术快速赋能业务。这样的布局不仅能够促进内部业务的高效运作，还能够在一定程度上引领行业发展方向。相比之下，中小银行则面临资源不足的局限，无法自主研发大模型。因此，它们更倾向于引入公有云API或私有化部署的场景化专属产品，以此来实现技术的快速应用和业务的创新发展。 但 无论是大型还是中小型金融机构，业界普遍认同的观点是：应将重点放在大模型的应用上，而非纯粹的算法研究。这一观点的背后是对金融行业实际需求的深刻理解——金融机构更需要的是解决具体业务问题的实用技术，而不是技术本身的突破。

二、大模型基础设施与数据生态

为了有效地支持 大模型的推广 ，构建一套强大的技术基础设施变得至关重要。这包括但不限于高性能计算（HPC）能力、数据存储和处理能力，以及网络传输能力等。

1.高性能计算能力
大模型技术，尤其是深度学习模型，对计算资源有着极高的需求。这些模型通常需要进行大量的矩阵运算，这对处理器（CPU或GPU）的计算能力提出了挑战。因此，金融机构需要投资于高性能的计算硬件，包括但不限于GPU集群、TPU（Tensor Processing Unit）以及定制的ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）芯片等，以确保模型训练和推理的高效率。此外，采用云计算服务也是一种趋势，它可以根据需求弹性扩展计算资源，从而降低成本并提高效率。

2.数据存储和处理能力
大模型技术的训练和应用需要处理和分析海量的数据。因此，建立一个高效、可扩展的数据存储和处理系统是必要的。这包括数据的收集、清洗、存储和检索等各个环节。金融机构需要采用分布式数据库系统来存储大量的结构化和非结构化数据，并利用大数据处理技术（如Hadoop、Spark等）进行高效的数据分析和处理。此外，实时数据处理能力也越来越受到重视，这要求金融机构采用更先进的流处理技术和工具（如Apache Kafka、Apache Flink等）来支持实时决策和服务。

3.网络传输能力
在分布式计算环境中，数据和计算任务需要在不同的节点之间传输。因此，强大的网络传输能力是支持大模型技术应用的另一个关键因素。金融机构需要投资于高速网络设施，以减少数据传输延迟，提高整体系统的响应速度和处理能力。

4.技术基础设施建设的支撑作用
通过建设这样一套技术基础设施，金融机构不仅能够支持大模型技术的高效运行，还能够为未来的技术创新奠定基础。高性能计算能力使得金融机构能够在合理的时间内完成复杂模型的训练和推理，提高服务的响应速度和准确性。强大的数据存储和处理能力确保了金融机构能够处理和分析日益增长的数据，从而提炼出有价值的信息以支持决策。而高速的网络传输能力则保证了数据和计算任务在不同位置之间的高效传输，支持了分布式计算的实现。总之，这些技术基础设施的建设为大模型技术在金融行业中的应用提供了强有力的支撑，进而推动了金融服务的创新和优化。

三、大模型应用的业务场景

大模型技术的应用正在彻底改变金融行业的面貌，从提升客户服务体验到优化内部运营流程，再到加强市场分析和风险管理，其影响深远且多方面。以下是大模型技术在金融行业应用的具体案例和成效介绍，包括新增的智能化投资决策场景。

1、智能客服

金融机构通过部署基于大模型的智能客服系统，实现了24/7的不间断客户服务， 可 显著提升服务效率和客户满意度。这些系统能够理解自然语言，快速准确地回答客户咨询，处理常见问题，并在需要时将问题转接给人工客服。通过学习客户的交互历史，智能客服还能提供更加个性化的服务和产品推荐，进一步增强客户体验。

2、风险管理

金融机构利用大模型技术进行风险管理， 应用于 信贷风险评估、欺诈检测和反洗钱等领域。通过分析大量的交易数据、客户行为和外部信息，构建精准的风险模型，及时识别和预防潜在的风险事件， 可 降低损失，提高整体的风险管理能力。

3、市场分析

大模型技术能够处理和分析海量的市场数据，包括新闻报道、社交媒体信息、经济指标等，为金融机构提供深入的市场洞察和趋势预测。这些分析结果对于制定投资策略、优化资产配置以及调整风险管理策略等具有重要价值。

4、个性化服务

利用大模型技术，金融机构能够更好地理解客户需求，提供更加个性化的金融产品和服务。通过分析客户的交易历史、消费习惯和偏好等数据，机构能够为每个客户定制个性化的金融解决方案，提高客户满意度和忠诚度。

5、自动化流程

大模型技术被广泛应用于金融机构的内部流程自动化中，包括文档处理、合规检查和报告生成等。这些自动化流程大大提高了操作效率，降低了人力成本，同时也减少了人为错误的可能性。

6、智能化投资决策

在投资决策领域，大模型技术的应用为投资管理带来了革命性的变化。通过分析历史交易数据、市场趋势、公司财报以及宏观经济指标等多维度数据，大模型能够帮助投资者识别投资机会和潜在风险，提供 专业 的投资建议。这不仅提高了投资决策的精准度，也为投资者提供了更加丰富的投资策略选择，优化了投资组合的表现。
总体而言，大模型技术 在金融行业 的应用 前景广阔， 不仅 可 优化金融行业的现有业务流程，提高服务效率和质量，还为金融机构开辟了新的业务机会，增强了竞争优势。随着技术的持续进步和应用场景的不断拓展，预计大模型技术将在金融行业中发挥更加重要的作用 。

四、大模型发展未来趋势分析

随着大模型技术在金融行业的深入应用，市场对于金融大模型的讨论热潮一直持续。从业界的反馈来看，大模型对金融机构的影响远超技术和应用层面，它正在塑造金融业数智化转型的未来发展范式。

1、AI驱动的新阶段

金融行业有望迈入由AI驱动的新阶段。在这个阶段，金融机构的数字化转型将从基于监管要求的自上而下的技术架构重塑，转变为大模型引领下的主动转型。这种转变要求金融机构构建 大量、多模态的优质数据集 ，促使它们重新审视数据管理流程，提高数据资源利用效率。同时，面对有限的算力资源和高昂的训练成本，金融机构将推动基础设施架构的平台化转型，通过技术优化算法提高资源使用效率，降低大模型使用成本。

2、AIAgent全面推广

AI Agent等技术的应用将推动金融服务 向垂类应用场景深入发展 。AI Agent作为未来人工智能应用的新形态，展现出惊人的自主性与智能性。结合RPA等传统技术，AI Agent能够应用于金融服务的各类场景，通过自主学习能力解决非给定流程中的问题。在确保金融数据合规与隐私安全的前提下，AI Agent有望成为金融从业人员与客户的AI助手，推动金融服务的便利化发展。

3、金融AI安全建设

随着大模型的应用，金融AI 安全 建设 逐渐被提上日程 。大模型的应用虽然重塑了金融领域的科技应用，但也带来了数据安全、 隐私泄露 、知识产权、伦理道德等多方面的风险。数据安全方面，应确保数据采集、存储、处理过程中的安全性和隐私保护，遵循最小必要原则，对敏感数据进行加密处理，避免数据泄露风险。同时，应用差分隐私等技术手段，保护数据在使用过程中的安全性和隐私性 。 模型安全方面，应关注模型的鲁棒性和透明性，通过对抗训练等技术手段提高模型对抗攻击的能力，确保模型在面对恶意输入时的稳定性和可靠性。此外，模型透明性的提升也非常重要，通过解释性AI技术，提高模型决策过程的可解释性和透明性，增强用户对模型的信任度。

4、大模型A I 基础设施平台化
随着大模型多种应用场景落地、多种模型算法使用，每一个模型都独占一套基础架构资源不现实，未来支撑大模型的A I 基础设施将走向平台化。A I 基础设施资源集约化管理，统筹计算、存储、网络和管理，优化算力，追求更高效率地支撑大模型训练和推理。

五、结论

金融行业大模型技术的发展正处于快速变革期。通过聚焦于大模型技术的应用，加强基础设施和数据生态建设，金融机构可以充分发挥大数据和人工智能的潜力，推动业务创新和服务升级。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，金融行业将迎来更加智能化、个性化的服务时代。