大模型赋能金融行业：应用场景、现实挑战与应对策略

AI-椰子不椰

139人浏览 · 2026-05-23 20:41:55

AI-椰子不椰 · 2026-05-23 20:41:55 发布

大模型技术在金融领域的应用日益深入，成为行业变革的重要驱动力，有助于降本增效、提升客户体验、赋能风险管理、促进业务创新和助力数字化转型。然而，金融行业应用大模型仍面临高质量数据不足、算力紧缺、技术缺陷、人才短缺及隐私安全等挑战。为积极稳妥推进大模型在金融行业的应用，需加强金融数据治理、完善算力基础设施、多维改善技术缺陷、强化专业人才引育及完善治理体系建设，从而实现金融行业的高质量发展。

近年来，大模型在金融领域的应用不断深入，对赋能金融行业高质量发展具有重要作用。但金融行业应用大模型仍面临诸多挑战，表现在：高质量数据资源相对不足、算力紧缺问题依然突出、技术缺陷制约高价值场景落地、金融科技人才短缺、隐私保护与数据安全存在风险等。需要综合施策，通过加强金融数据治理、完善算力基础设施、多维改善技术缺陷、强化专业人才引育、完善治理体系建设等举措，积极稳妥推进大模型在金融行业的应用。

2022年11月，OpenAI公司发布ChatGPT，标志着大语言模型从技术研发阶段迈入规模化应用的新阶段。2025年1月，国产大语言模型DeepSeek问世，凭借其独特的技术架构和卓越的性能优势，引发全球广泛关注。随着技术快速迭代升级与政策持续完善，大模型在金融领域的应用不断深入，正在成为行业变革的重要驱动力。大模型在赋能金融行业高质量发展的同时，也面临诸多挑战，需要综合施策，积极稳妥推进大模型在金融行业的应用。

一、金融行业应用大模型的意义

当前，数字化浪潮席卷全球。金融科技作为数字经济时代的核心引擎，正在深刻重塑全球金融生态。党中央、国务院高度重视金融科技发展，《“十四五”数字经济发展规划》《数字中国建设整体布局规划》均提出，要加快推进金融行业数字化转型。中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证监会等多个部门也相继出台政策法规，引导金融机构稳妥发展金融科技，加快数字化转型进程，为金融行业大模型应用营造良好的政策环境。

表1 金融行业大模型应用相关政策

资料来源：根据公开资料整理

大模型在金融行业具有重要应用价值。

一是推动降本增效。大模型具有强大的表达能力和学习能力，通过预训练和微调，可以自动化处理许多复杂任务，如生成文档报告、开展数据分析、软件代码开发、自动翻译等，从而大幅提升工作效率。在部分重复度高、劳动强度大的工作中，通过大模型嵌入自动化的技术和业务流程，可以在一定程度上替代人力，既降低了人工运营成本，也减少了人为差错带来的风险。

二是提升客户体验。大模型通过快速处理和分析海量的金融业务数据和客户数据，可以帮助金融机构全面深入地理解用户需求，更加精准地进行客户画像，更好地提供个性化、定制化的内容和服务。大模型技术推动了智能客服的发展。依托强大的自然语言处理能力和推理能力，智能客服系统可以为客户提供全天候的专业化咨询服务，大幅提升服务效率和客户满意度。

三是赋能风险管理。金融行业是强监管、重规则的领域，对风险防控、安全合规的要求较高。大模型可以对新闻舆情、研究报告、财务报表、市场行情等海量信息和数据进行深度分析，帮助从业者更加准确地把控风险，减少因数据不足或人为失误导致的误判和偏差。同时，大模型通过学习金融监管法规和典型案例，可以对业务流程中的合同、文件等进行审核，帮助从业者及时发现和纠正潜在的法律风险。

四是促进业务创新。大模型能够根据提示词生成新颖的文本、图像、音频和视频等内容，这有助于激发从业者的创新灵感，赋能产品研发、营销策略制定及客户服务优化等多个方面。大模型通过创建业务沙盘或模拟环境，对工作流程、营销活动和业务系统等进行可行性验证，根据测试结果进行优化改进，可以有效节约时间和成本。

五是助力数字化转型。在数字经济时代，加快数字化转型对金融机构而言不是“选择题”，而是关乎生存与发展的“必答题”和“抢答题”。大模型技术持续迭代升级、应用场景不断拓展深化，正在对金融机构的业务模式、管理模式、运营模式等方方面面进行重塑，为金融行业数字化转型提供了强大的新动能。

二、金融行业应用大模型的现状

金融行业凭借其丰富的数据资源、广泛的应用场景和强大的创新驱动力，成为大模型技术落地和创造价值的重要领域。根据深圳前瞻产业研究院、首钢基金CANPLUS和华为云共同发布的《2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告》，金融领域的大模型渗透率已超过50%，是渗透率最高的四大行业之一。金融行业大模型应用已基本形成银行业主导、证券保险跟进、信托资管探索的梯次发展格局（腾讯研究院、毕马威企业咨询，2025）。

银行业是大模型落地应用的主要领域。截至2025年6月末，在42家A股上市银行中，已有21家完成金融大模型的部署（王力，2025），包括6家国有大型银行和大部分股份制银行。在建设路径上，国有大型银行凭借其雄厚的资金与技术积累优势，倾向于自研全栈技术，构建自主可控的技术体系，以满足自身多样化的业务需求。如工商银行建成全栈自主可控的千亿级金融大模型技术体系“工银智涌”；邮储银行构建自主可控的大模型“邮智”。股份制银行则更加注重立足自身实际，采取灵活多样的建设模式，进行差异化布局。如招商银行发布国内银行业首个开源、具有百亿个参数的金融大模型“一招”，浦发银行在股份制银行中率先实现“全栈国产化算力平台+开源大模型”应用。城商行和农商行起步稍晚，但也都在积极布局，且部分银行已实现落地应用，如北京银行自主研发百亿级参数大模型“京智”。在应用场景上，头部银行正从“单点突破”迈向“全域探索”，已全面覆盖前、中、后台的核心业务流程，在智能客服、智能营销、授信审批、智能风控、智能运维等重点应用领域均取得显著进展。

证券和保险行业在大模型的应用上呈现“头部机构引领、技术路径多元”的特点。从应用场景看，这两大行业均聚焦于核心业务环节的智能化重塑：证券业以大模型赋能投研价值链为重点，同步拓展合规审核与投顾营销，主要落地智能投研、智能投顾、量化交易、舆情分析、研报生成等场景；保险业则聚焦承保与理赔流程优化，通过智能核保、极速理赔、风险定价辅助等应用，实现精准风险评估、理赔效率提升与客户服务升级。

信托和资管行业在大模型应用上整体仍处于早期探索与场景化验证阶段，尚未形成全业务链条的体系化布局。其应用呈现“点状突破、工具先行”的特征，主要聚焦于合规审查、投资决策支持、运营自动化等特定业务环节的工具化落地，旨在通过技术赋能实现关键节点的效率提升与风险可控。

三、金融行业应用大模型面临的挑战

第一，高质量数据资源相对不足。数据是大模型发展的核心资源，大模型能否训练好，关键在于数据的丰富程度和质量好坏。经过多年信息化建设，我国金融行业已经积累了大量结构化数据，但相对于大模型所需的数据量还有较大差距。我国目前在数据权属方面的法律法规尚不健全，金融行业未形成有效的数据共享和数据流转机制，金融机构出于数据安全性、隐私保护、商业机密性等考虑，主观上缺少共享数据的动力。我国金融机构数据治理能力整体较低，各类数据质量参差不齐，存在噪声、缺失和异常等问题，对大模型的训练和应用造成较大困难。

第二，算力紧缺问题依然突出。算力是大模型训练推理的基础支撑，是解锁数据要素价值的钥匙。近年来，为维护自身在全球人工智能领域的优势，以美国为首的西方国家实施“小院高墙”政策，对我国人工智能领域进行系统性打压。当前，我国算力基础设施与国际领先水平存在代际差异，在高端算力供给、资源优化调度、国产化技术突破等方面仍然存在短板。DeepSeek通过技术创新降低了对高性能芯片的依赖，且可以适配国产芯片架构，在一定程度上缓解了算力需求压力。但是，总体上看我国算力紧缺的问题依旧突出。

第三，技术缺陷制约高价值场景落地。金融行业由于其特殊性，对信息的安全性、真实性、准确性要求非常高，因此使用的大模型一定要足够成熟。从近几年的实践看，大模型技术还不是很成熟，在实际应用中仍面临模型稳定性、算法准确性和可解释性等方面的问题。大模型本身不具备判断能力，无法完全保证生成内容的真实性和准确性。在复杂语境中，大模型很容易产生“幻觉”，即出现“一本正经胡说八道”的情形。同时，大模型可能受到越狱和提示注入攻击，这些攻击可能导致模型输出错误的结果，从而影响大模型的可信性和可靠性。这些缺陷制约了大模型在高价值金融业务场景中的适配能力和落地可能性。

第四，金融科技人才短缺。金融机构在推动大模型研究和落地应用的过程中，需要有足够多的专业技术人员对模型进行训练、微调、维护和二次开发。当前，我国金融机构正在积极探索将大模型应用于金融领域的各个场景中，对金融科技人才的需求强烈且对技能的要求明确，但金融科技人才供给相对不足，尤其是同时具备AI技术和金融知识的复合型人才更为稀缺，这在一定程度上制约了大模型技术在金融行业的普及与应用。

第五，隐私保护与数据安全。金融机构拥有大量客户的敏感数据，如个人身份信息、交易记录等。在对大模型进行训练和微调的过程中，如果缺乏合理的数据脱敏和数据托管机制，有可能发生数据泄露，给客户和金融机构造成重大损失。即使是私有化部署的大模型，也存在未授权访问、模型窃取、算力盗取、数据泄露、服务中断等安全风险隐患。近期，网络安全公司奇安信监测数据显示，在当前活跃的DeepSeek等大模型私有化部署服务器中，有高达88.9%的服务器“裸奔”在互联网上，未采取安全措施。此前，网络安全公司Wiz Research发现一个属于DeepSeek的ClickHouse数据库可以公开访问，没有任何身份认证保护。

四、金融行业应用大模型的对策建议

第一，加强金融数据治理。一是明确数据归属权和使用权。加快完善相关法律法规，明确数据产权归属原则。建立数据获取、数据挖掘、数据使用及数据交易等关键环节的管理制度，为数据治理提供清晰的法律框架。二是构建金融数据共享和流转机制。推动建立政府主导、多方参与的数据共享平台，打破数据孤岛。探索建立多层次数据交易市场，按照市场化法治化原则进行数据流转。三是提升金融机构数据治理能力。推进数据治理标准规范化，引导金融机构重视数据治理工作，提升数据质量。

第二，完善算力基础设施。一是加强关键核心技术攻关。发挥新型举国体制优势，强化人工智能关键核心技术攻关和前沿性、颠覆性技术研发，加大对科技领军企业支持力度，促进产学研深度融合，加快推进高端服务器、CPU、GPU、TPU、专用芯片等重点环节补短板。二是加快构建全国一体化算力体系。深入实施“东数西算”工程，强化算力中心统筹布局，推动构建全国一体化算力网，实现全国大型算力的协同调度和高效计算。

第三，多维改善技术缺陷。就现有技术来看，大模型幻觉问题难以完全避免，但可以通过多维度设计高效灵活的方案加以缓解。比如，通过改进数据质量、强化提示工程约束、动态调优模型参数、调整模型网络架构、构建多重验证与审查机制、进行重要信息多模型对比等方式，能够有效降低大模型出现幻觉的概率。对于越狱和提示注入等恶意攻击，可以通过开展针对性训练提升模型识别和过滤恶意提示的能力，或者通过部署专用安全产品等进行防范。

第四，强化专业人才引育。人工智能人才培养周期长、难度大。金融机构要建立长效机制，坚持人才引育并重。一方面，聚焦大模型应用的关键环节，有针对性地引进人工智能领域的高层次人才；另一方面，通过内部培训、与高校科研机构合作等方式，提高人才自主培养能力。此外，金融机构要积极探索与科技公司、互联网平台等开展跨界深度合作，形成强大的协同效应，加快大模型技术迭代和业务落地应用。

第五，完善治理体系建设。一是严格落实法律法规要求。近年来，我国陆续出台《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等，为金融行业应用大模型过程中涉及的数据安全、网络安全、个人隐私保护等提供了法律依据，各相关方要严格落实有关要求，避免因大模型应用而造成客户数据泄露、侵犯知识产权等风险。二是完善大模型相关法律法规。统筹发展与安全，制定金融行业大模型监管标准，明确各相关方的义务和主体责任，确保金融行业大模型应用符合道德规范和法律要求。