隨著DeepSeek的爆火，大模型技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用落地快速發(fā)展。同時(shí)國務(wù)院國資委深化部署“AI+”專項(xiàng)行動，不僅加速了大模型在金融等關(guān)鍵領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，更為科技企業(yè)帶來前所未有的業(yè)務(wù)創(chuàng)新機(jī)遇。2025年政府工作報(bào)告進(jìn)一步提出“持續(xù)推進(jìn)‘人工智能+’行動”，強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的戰(zhàn)略方向，為大模型廣泛應(yīng)用提供政策支撐。

在此背景下，中電金信依托其在金融科技領(lǐng)域的長期實(shí)踐積累，同時(shí)融合IDC 大模型研究的全球視角，聯(lián)合IDC發(fā)布了《中國金融大模型發(fā)展白皮書》。

白皮書在系統(tǒng)梳理了 AI 大模型整體發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，結(jié)合金融行業(yè)用戶的需求調(diào)研深入分析了場景落地過程中所面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，為金融行業(yè)全面擁抱智能時(shí)代機(jī)遇、構(gòu)建可信AI能力基座提供戰(zhàn)略級行動指南。

金融行業(yè)：AI大模型研發(fā)與應(yīng)用的先鋒，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

AI大模型已經(jīng)成為新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成部分，國內(nèi)外科技企業(yè)正加速布局。近兩年，金融行業(yè)在AI大模型的研發(fā)投入和應(yīng)用方面亦走在市場前列。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年，中國金融行業(yè)AI and Generative AI投資規(guī)模達(dá)到196.94億元，到2027年將達(dá)到415.48億元，增幅達(dá)到111%。同時(shí)，金融行業(yè)屬于信息密集型、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避及強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，在推進(jìn)大模型落地過程中，相比其他領(lǐng)域，金融行業(yè)對數(shù)據(jù)質(zhì)量、推理準(zhǔn)確性及響應(yīng)速度，以及在管控、合規(guī)、安全層面的要求都更高。同時(shí)，根據(jù)IDC調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)治理、模型治理以及合規(guī)應(yīng)用是金融機(jī)構(gòu)落地大模型/生成式AI更需要關(guān)注的要素。當(dāng)前，AI 大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用場景正從基礎(chǔ)走向復(fù)雜，加速向縱深方向拓展。

金融機(jī)構(gòu)：因地制宜選擇大模型應(yīng)用路徑，構(gòu)建多元能力體系

當(dāng)前，不同類型的金融機(jī)構(gòu)在推進(jìn)大模型的落地中，需根據(jù)自身戰(zhàn)略目標(biāo)、業(yè)務(wù)需求、技術(shù)能力、資源稟賦、風(fēng)險(xiǎn)偏好來決定是否自主建設(shè)、基于已有模型微調(diào)，或是另辟蹊徑借助其他方式來汲取GenAI的能力。同時(shí)，IDC指出，金融機(jī)構(gòu)在落地大模型的過程中，需要綜合考慮打造數(shù)據(jù)價(jià)值鏈管理、模型的選擇與部署、AI平臺搭建以及AI治理等要素能力。其中，數(shù)據(jù)價(jià)值鏈管理堪稱生成式 AI 在金融場景中釋放價(jià)值的基石，其核心目的是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)可用性以及確保數(shù)據(jù)的合規(guī)獲取，助力金融機(jī)構(gòu)針對不同的應(yīng)用場景快速構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，并為后續(xù)金融大模型的規(guī)模應(yīng)用筑牢根基。

規(guī)模化應(yīng)用：多模態(tài)技術(shù)、AI智能體引領(lǐng)變革，模型協(xié)同與生態(tài)共享成主流

隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，大模型的參數(shù)規(guī)模也將顯著增長，多模態(tài)技術(shù)及智能體亦將在金融機(jī)構(gòu)中深入應(yīng)用。一方面，多模態(tài)之間的融合將使得AI大模型能更深刻地捕捉復(fù)雜場景背景、細(xì)節(jié)和情感，使其更快的感知和適應(yīng)場景，并能應(yīng)用于更加復(fù)雜的金融場景。另一方面，AI智能體通過“感知-認(rèn)知-推理-決策-組織/行動”的閉環(huán)，及其在數(shù)據(jù)處理、智能決策與自然交互等方面的卓越能力，預(yù)示著它將在客戶服務(wù)、業(yè)務(wù)流程優(yōu)化及業(yè)務(wù)效率提升等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)揮核心作用，為金融機(jī)構(gòu)帶來前所未有的價(jià)值創(chuàng)造。

此外，IDC認(rèn)為，通過大小模型協(xié)同也能驅(qū)動金融機(jī)構(gòu)在更加復(fù)雜的場景中應(yīng)用。同時(shí)，通過構(gòu)建大模型生態(tài)資源共享平臺，向金融機(jī)構(gòu)提供大模型應(yīng)用所需的全套資源，是金融機(jī)構(gòu)大規(guī)模應(yīng)用生成式AI的主要路徑之一。

AI領(lǐng)域競爭加劇，企業(yè)走向體系化競爭，以往“單品+生態(tài)”難以制勝，AI需要結(jié)合應(yīng)用軟件方能滲透各個(gè)研發(fā)生產(chǎn)運(yùn)營環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。同時(shí)AI應(yīng)用要構(gòu)建在穩(wěn)定、健全、安全的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施之上，而不是自建一套新的孤立的智算技術(shù)體系。

在行業(yè)落地實(shí)現(xiàn)新一代人工智能應(yīng)用時(shí)，需要的不僅僅是行業(yè)“大模型”，而是端到端的解決方案，即包含上層應(yīng)用、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、底層算力、智能平臺以及工程實(shí)現(xiàn)，以此打通AI技術(shù)應(yīng)用的“最后一公里”。

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