新火種
2025-03-06 
七瞰AI大模型│（三）金融大模型：結構“小而精”趨向“輕量化”
新華網北京2月7日電（趙海軍）金融行業作為AI大模型落地應用的最優場景之一，市場規模正在呈現快速增長的趨勢。憑借在專業性、實用性、低成本等方面的優勢，金融大模型正在逐步成為金融機構數智化轉型中的核心支持工具。而隨著生成算法、預訓練模型、多模態數據分析等AI 技術的融合，大模型技術在金融行業的應用日趨廣泛。
隨著金融行業的數字化轉型加速，金融機構對金融科技的資金投入逐年增長，進一步加速了金融大模型的研發與應用。金融行業的信息密集型和監管合規要求使得金融大模型 不僅需要優化業務流程，還在合規審核、數據安全等方面展現出顯著的實用價值。國內科技巨頭和金融機構紛紛布局金 融大模型領域，工商銀行、農業銀行、恒生電子、騰訊等均推出金融行業大模型，應用于智能投研、客戶服務、風險控制等領域。
目前，金融行業大模型的應用已經展現出較高的靈活性和適用性。其“小而精”的結構特點不僅有助于模型在外部環境變化時快速調整，保障金融機構的高效運營需求，同時也降低了模型的后續維護和升級成本。金融大模型憑借在專業性、實用性、低成本等方面的優勢，正在逐步成為金融機構數智化轉型中的核心支持工具。
據賽迪四川測算，國內行業大模型市場規模從2020年的18億元增長至2023年的147億元，年均增長率接近100%，呈現指數級增長趨勢，預計在2028年有望突破1000億元。在政策支持和市場需求的雙輪驅動下，預計到2027年，我國金融行業大模型市場規模將突破200億元，從2022到2027年復合年均增長率超過70%。
從實際應用來看，金融行業大模型主要有五大場景：
投資研究和智能投顧。金融大模型通過高效的信息檢索和智能生成能力，實現了從數據收集到分析報告生成的全流程自動化。
理財經理陪練?；诖竽Ｐ图夹g可以開發智能學習與訓練平臺，即智能陪練平臺。智能陪練專注于提升員工在多個業務場景下的知識儲備與實戰能力，涵蓋新員工入職、新業務開展、新產品發行以及員工能力進階等場景。
合規審核與風險管理。金融大模型的應用可以大幅提高金融機構對復雜合規要求的應對能力。在信貸風控和反洗錢等場景中已獲得初步應用，幫助金融機構有效識別潛在風險，確保業務合規。
客戶服務與運營支持。基于智能問答和語義理解，大模型可實現多渠道的客戶咨詢自動化，解答涉及賬戶管理、投資產品咨詢等高頻問題。
資產管理與市場監控。金融大模型通過多模態數據融合技術，能夠同時處理文本、圖表等多類型數據，從而生成高質量的市場分析報告。
從發展趨勢看，金融大模型正在向“輕量化”與“高效化”發展，提升資源利用率。隨著金融行業對大模型需求的增長，算力和成本成為重要的制約因素。為提升模型的可用性，金融大模型正向輕量化模型發展，通過模型壓縮、知識蒸餾等技術，保持性能的同時降低資源消耗。特別是在實時決策和移動應用中，輕量化的大模型能夠更靈活地響應數據處理需求，為中小型金融機構降低接入門檻。
目前在金融分析中，使用大模型時需謹慎評估其適用性。例如金融資產配置是一個高度專業化的領域，要求深厚的背景知識。對于大多數金融機構而言，短期內大模型的應用可能主要局限于語言處理技術，尚不能完全替代專業的金融分析。因此，確保合規性和準確性仍需依賴于專業人士的判斷和審核。目前，大模型主要用于輔助基金經理、分析師和投資顧問，以提升工作效率。
業內人士認為，過度依賴大模型可能帶來潛在風險，尤其是在較為復雜的傳統業務鏈條中，存在應用效果與實際業務需求脫節的風險。如何在創新和傳統業務模式之間找到平衡成為當前金融行業面臨的挑戰之一。
【責任編輯:高瑞東】
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