本文主要面向从事大模型应用开发和系统集成的软件服务提供商。近期频繁被问及大模型应用的最佳行业选择，虽然我个人更倾向于传统制造业——因其能夯实产业基础、优化生产效能、实现端到端流程升级，但现实考量下，理想的落地领域需同时满足以下条件：充足的资金投入、明确的需求痛点、清晰的场景路径以及较短的项目周期。综合评估，金融行业是目前最符合这些条件的首选领域。

1、 金融行业会是大模型的应用落地先导行业

这个先导是个铁定的事实，基于AI大模型的业务场景落地，不是拿钱砸出来的，是否有完整的数据基础、是否有先进的技术架构、是否有多人使用的业务需求等必需的条件。这是个每个维度都要切合的命题，只有金融行业符合标准答案，有钱、有巨量数据、有多端（C端客户、客户经理、审核员等）用户使用场景。

1.1 行业科技水平领先

金融行业对科技、技术和软件的应用深入和广泛，具有显著优势：

一方面，金融行业出于风险管控、交易效率提升、客户体验优化等需求，较早且大量地投入科技研发与应用。大数据、人工智能、区块链等技术在金融领域广泛落地，如银行利用大数据进行风险评估和精准营销，券商运用人工智能提供投顾服务等。

另一方面，金融机构资金实力雄厚，能够承担高额的科技研发费用。据Wind 数据，近年来国有银行在金融科技领域的投入每年合计均超过千亿元，招商银行等股份制银行也不断加大信息科技领域投入。此外，《中国金融行业上市公司金融科技创新指数报告 (2024)》显示，中国金融业上市公司科技创新能力处于全国上市公司前列，数字技术创新集中度位列各行业榜首。

1.2 政策支撑

今年3月两个重要的金融行业政策：

2025年03月05日国务院办公厅关于做好金融“五篇大文章”的指导意见。

2025年03月13日国家金融监督管理总局办公厅 科技部办公厅 国家发展改革委办公厅关于印发《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》的通知。

是科技支撑金融行业的加速发展，更是金融反哺科技行业的快速发展，相辅相成。

1.3 业务属性标准

金融涉及的银行、保险、证券等业务，相对于其他行业还是非常标准的，金融行业核心资产也是结构化的数据，这为大模型的落地积累了天然数据池。

业务特点：围绕银行、保险、证券等业务，具有成型模式，每家公司区别也是微调，极易形成规模化的人工智能使用方式。

数据积累：在数据库存储、业务流程处理、客服中心、线上交易、多端支付等应用上，金融行业都是走在前列，在这个过程中积累的大量的数据，尤其是结构化数据积累，这个对大模型的训练非常友好。

训练特点：相比其他行业L1级别的行业模型和L2级别的专业模型用更短的时间即可落地，成果显而易见。

1.4 增长红利和成本控制

金融的本质应该是****更多交易*（收入扩大）和*更快流动****（滚动加速）。

金融科技的迭代已经验证了对这2点的推动作用，自动化交易比人的交易更快、系统处理带来更好的安全体验、自动流程审核替代大量人工不眠不休的24小时干活。开源节流这个长期的企业管理问题，在金融行业是完全可以通过科技进步实现的。

2、 金融是软件技术迭代的沃土

软件企业供应商需要一个可以较安心发展的环境，尤其23、24、25这几年来，大家不求富贵，但求安稳。感兴趣的同学可以查下软件上市企业的财报，仔细看下盈利情况，计算机软件行业身为高科技，但是不赚钱，生存堪忧，唯有离“钱”近才能解忧啊，所以要在金融行业做技术研究和迭代。

2.1 逐渐增长的科技投入

全球金融业在科技投入上呈现出明显的分层现象，国内外金融机构的投入力度和资源规模存在显著差异。这种差距不仅体现在绝对金额上，更深刻地反映在战略重视程度和资源分配优先级上。

中外银行机构投入强度差距明显：

国际领先银行投入水平：以摩根大通、美国银行为代表的国际银行业巨头展现出对科技转型的坚定决心。摩根大通2025年技术预算高达114亿美元，占其总营收比例稳定在10% 左右，甚至达到净利润的40%。美国银行以100亿美元的IT支出紧随其后，其中30%（约30亿美元）专门用于“技术创新投资”。这种投入强度并非短期行为，而是一种持续的战略布局——摩根大通从2015到2017年间，每年科技投入均超过90亿美元，形成了一条明显的技术投入高原曲线。

国内银行投入现状：相比之下，中国银行业虽然在绝对投入金额上迅速攀升，但相对比例仍显不足。2018年，中国主要银行的科技投入比例普遍徘徊在营收的1%左右：中国银行承诺每年投入不少于上年营收的1%（约48亿元），光大银行从净利润的1% 提高到2%（约6亿元），招商银行尽管被视为国内金融科技先锋，其投入也坚守在营收1%（22.1亿元）的水平。这种局面近年来有所改观，到2023年，四大国有银行科技投入均迈入200亿元大关，十家境内大型商业银行科技投入占营收比例平均突破4%，交通银行占比达5.64%，中信银行更是达到5.90%。六大国有银行五年（2019-2023）累计投入5142亿元，其中工行、建行均超千亿，形成了一定的规模效应。

2.2 优秀的数据积累

金融行业的数据优势本质上是业务逻辑的数字化投射。其结构化数据的深度、规模体量的碾压性与场景适配的精准度，共同构成了大模型应用的“黄金三角”。未来，随着多模态技术、实时计算与跨行业数据融合的推进，金融行业将进一步巩固其在 AI 时代的领跑地位，同时为其他行业提供 “数据 - 模型 - 场景” 闭环的可复制范式。

金融行业在大模型应用中展现出的独特数据优势，本质上源于其数据资产的结构化深度、规模体量与场景适配性的三重叠加效应。

2.2.1 数据特征：结构化深度与规模体量的行业标杆

1）结构化数据的天然优势

金融行业的核心业务数据（如交易记录、客户信息、财务报表）天然以表格、数据库等结构化形式存在，占比普遍超过60%。这种数据形态与大模型的 “输入 - 输出” 逻辑高度契合：

高效特征提取：结构化数据中的字段（如利率、信用评分、交易频次）可直接转化为模型的特征向量，无需复杂的预处理。例如，平安产险通过知识图谱将核保规则结构化，使AI 核保自核率提升 17 个百分点。

精准决策支持：结构化数据的强关联性（如客户资产与风险偏好的映射）可支撑模型的因果推理。某银行通过大模型关联客户交易流水与征信数据，将信贷审批时效从72 小时压缩至 3 小时。

2）数据规模的碾压级优势

金融行业日均产生的数据量远超其他行业：

交易规模：全球外汇市场日均交易量达6.6 万亿美元，A 股单日成交金额突破万亿人民币，这些高频交易数据为大模型提供了海量训练素材。

用户覆盖：头部金融机构（如蚂蚁集团、工商银行）服务用户数超10 亿，积累的行为数据（如点击、转账、理财偏好）形成 “数据护城河”。奇富科技基于过亿用户数据构建的信贷智能体，使模型 AUC 值提升近 1 个点。

时间跨度：金融数据通常具有长达数十年的历史积累（如股票价格、汇率），形成天然的时间序列数据集。摩根大通的IndexGPT 模型正是基于 25 年的美联储政策文本训练，精准识别货币政策信号。

3）非结构化数据的价值挖掘

尽管金融行业结构化数据占比高，但其非结构化数据（如研报、合同、市场新闻）同样具备战略价值：

多模态融合：大模型可通过OCR等技术将 PDF 财报、手写单据转化为结构化数据。交通银行智慧投研平台整合研报文本与市场数据，生成动态投资策略。

语义理解升级：平安产险的“产小保” AI 助手通过解析保险条款，自动生成合规建议，将人工审核效率提升 90%。这种 “文本 - 规则” 的转化能力，使非结构化数据成为模型决策的重要补充。

2.2.2 应用价值：数据优势向业务场景的精准投射

1）决策效率的指数级跃升

结构化数据的高可用性与大模型的并行计算能力结合，使金融分析实现“降维打击”：

自动化报告生成：高盛的Socrates 平台可在 10 秒内完成初级分析师 10 小时的工作量，自动生成包含技术指标、经济周期分析的投资报告。

实时风险预警：平安产险的数字化风控体系通过关联客户行为数据与外部舆情，构建“事前 - 事中 - 事后” 全链路风险识别模型，年减损超 50 亿元。

2）场景适配性的深度融合

金融行业的业务流程高度标准化，为大模型提供了明确的“输入 - 输出” 映射关系：

核保理赔智能化：平安产险的团非数字核保人整合历史卷宗与核保规则，实现“AI 自核” 模式，首次报价时效缩短至 2 小时以内。

投研范式革新：蚂蚁集团的“支小助” 通过分析全球宏观数据与企业财报，生成多维度资产配置建议，使理财咨询响应效率提升 80%。

3）数据治理的合规化保障

金融行业严格的监管要求（如GDPR、《中华人民共和国个人信息保护法》）倒逼其建立完善的数据治理体系：

隐私计算落地：蚂蚁集团的“可信隐私沙盒” 技术，在保障数据隐私的前提下，实现跨机构数据联合建模，提升小微贷款风控模型的精准度。

动态知识更新：大模型可实时解析监管政策文本，自动更新合规数据库。某金融机构通过该技术将监管报送错误率降至0.5% 以下。

2.2.3 行业实践：从技术验证到规模化落地的范式突破

1）头部机构的全栈式布局

数据中台建设：工商银行构建的“企业级金融通用模型”，整合全行 3000 + 数据标签，覆盖客服、营销、风控等全场景，算力集群规模达千卡级。

开源生态输出：度小满开源的“轩辕大模型” 已被上百家金融机构采用，其预训练的金融术语库（如 “久期”“夏普比率”）显著降低行业应用门槛。

2）技术融合的创新性突破

知识图谱赋能：平安产险通过知识图谱整合保单条款、理赔案例与行业标准，构建覆盖5 大领域的知识体系，使核保答疑有效解答率超 90%。

多模态交互升级：招商银行的“小招” 智能客服结合语音识别与 NLP 技术，实现 “听懂方言、看懂合同” 的跨模态服务，客户满意度提升 25%。

3）全球化数据网络的协同效应

国际投行通过整合全球数据构建“超级大脑”：

跨市场分析：摩根大通的全球市场观察模型（GMW）实时处理股票、债券、外汇等多品类数据，识别资本流动模式，为客户提供跨资产配置建议。

语言与文化适配：汇丰银行的AI Markets 服务支持 12 种语言的实时分析，覆盖新兴市场的本地化金融数据，如印度卢比汇率波动预测。

2.3 良性的市场环境

金融行业软件服务供应商的先天优势，本质上是高价值业务场景、强现金流保障、技术深度融合，其市场环境的政策红利、账期管理的信用增强、行业发展的生态协同，共同构成了其他行业难以复制市场环境。

Ø****客户付款能力的碾压级优势****

金融机构的现金流稳定性远超其他行业。金融科技类业务回款周期为3-6 个月，而制造业中小企业应收账款周转天数达 134.8 天。这种差异源于金融机构的高利润特性，头部金融 IT 企业净利率分别达60%以上，远高于制造业平均的 5%-8%。高利润支撑其更强的付款能力，某国有银行财务系统信创升级项目采用 “首付 30%+ 关键节点分期” 模式，付款周期比传统制造业项目缩短 40%。

Ø****业务场景的高价值性****

金融行业的核心业务（如交易清算、风控建模、投研分析）对软件的精准度和实时性要求极高，形成天然的高附加值市场。例如，顶点软件的分布式核心交易系统A5 信创版，通过去 “IOE” 架构实现全市场业务覆盖，单套系统可为券商节省数千万硬件成本。这种技术壁垒使得金融软件服务的客单价普遍是制造业 ERP 系统的 3-5 倍。

Ø****合规化流程的保障机制****

金融行业严格的审计要求倒逼规范的支付流程。例如，某理财子公司设计的财务系统，通过银企直连实现“自动对账 - 凭证生成 - 款项划转” 全流程自动化，付款节点与业务完成度实时同步，纠纷率较传统模式下降 90%。相比之下，零售业软件项目常因需求模糊导致付款争议，某连锁商超 ERP 项目因功能验收标准不明确，尾款拖欠长达 18 个月。

Ø****数据资产的信用增强效应****

金融软件服务通常与客户核心业务深度绑定，形成“数据 - 服务” 闭环。金融行业其服务合同往往包含数据使用权条款，供应商可通过数据反哺优化模型，进一步巩固客户黏性。这种强关联性降低了坏账风险，某金融机构监管报送系统项目的坏账率不足0.5%，而制造业 ERP 项目因需求变更频繁，坏账率普遍在 5% 以上。

2.4 行业内软件供应商多元发展

软件供应商按行业相比看，金融行业的供应商规模大、发展稳定、公司抗风险能力强，在资本路线上也是走在时代的前沿。

从互联网上收集信息，找了三家金融行业内的软件供应商，算是比较有代表的发展路径，中电金信（文思海辉）、宇信科技、长亮科技三家金融科技公司的发展历程与融资上市历程：

这三家公司分别代表了民营金融科技企业、生态合作型企业、国企信创平台的典型发展路径，其历程折射出中国金融科技行业从技术跟随到自主创新、从市场化竞争到国资主导的演变轨迹。

3.1 大模型的基础知识

3.1.1 效果评估指标

3.1.2 关键技术描述

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3.1.3 模型轻量化技术

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3.1.4 技术方向相关

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3.1.5 DeepSeek版本【2025年7月】

3.1.6 训练标注相关

3.2 金融行业25年热门应用场景

3.2.1 金融信息收集

金融行业的信息采用传统方式将会耗费大量的人力资源，在已经借助大数据、搜索、信息库等技术的前提下也需要人员参与才能完成，应用大模型技术以来，市场信息、研报、财报分析等智能化已经逐步取代人力。一方面此类信息属于标准化的范畴，信息的来源标准、形成的文档格式标准、数据分析算法标准，适合大模型进行处理；另一方面是速度，人工处理的量级受限，应用大模型后大幅提升处理速度，整体量有质的飞跃，形成量变到质变的过程。当然，大模型处理的信息最终还需人工审核校对，人工处理量大幅下降。

3.2.1.1 研报分析和写作

在当前信息爆炸的时代，证券公司的研究报告由于其篇幅较长及专业性强，难以有效地对大众进行教育和传播。研报快读旨在通过长图的形式展示研报的核心内容，将复杂的金融分析转化为易于理解的视觉信息，以提高传播效率并激发投资者的阅读兴趣和体验。

在生成式人工智能技术的支持下，基于大语言模型及多模态大模型的技术方案，实现复杂研报解析、核心观点提取、内容摘要生成、宣传图生成等功能，为证券公司提供智能、高效的研报快读版生成的解决方案。

在投资研究领域，研究员通常需要对所覆盖的公司股票进行深入分析和评估。然而，由于每个研究员能够覆盖的公司数量有限，大量未被充分研究的个股可能存在关键信息遗漏的问题。为解决这一问题，我们引入了基于大语言模型的自动化深度研报写作工具。该工具结合了公司积累的研报写作框架与经验，实现了高效且深入的自动化研报撰写。

3.2.1.2 评论观点分析和收集

传统模式下，销售、运营及投研人员需要耗费大量时间收集数据、新闻、政策信息，并进行分析和观点整理，不仅效率低下，还容易出现信息遗漏或不准确的情况。特别是以金融为代表的高度专业化行业对严谨性、专业性和可靠性都有着极为严格的要求。

面向智能投研场景下，通过整合市场上公开的各种研报和第三方数据源，结合内部基金经理的观点，利用COM（Chain-of-Mind）技术，将研究员的思维模式融入其中，采用 RAG 架构进行实体化的检索，实现对复杂问题的深度解析。依托大模型提供生成能力，自动生成行业周报观点，不仅提高了内容生成的速度和准确性，还显著增强了业务人员对市场动态的把握能力，提升了投研人员的工作效率和服务质量，为公司创造了更高的商业价值。

在快节奏的金融市场中，无论是个人投资者还是机构参与者，都需要及时准确地获取市场动态和专业分析来辅助决策。而传统模式下，销售、运营及投研人员需要耗费大量时间收集数据、新闻、政策信息，并进行分析和观点整理，不仅效率低下，还容易出现信息遗漏或不准确的情况。

日报早评收评应用依托大模型智能技术，具备强大的信息整合与分析能力。它如同理财师的“智能助手”，每日自动运行，精准聚焦金融市场动态，无论是开盘前的早评，还是收盘后的收评，都能快速、高效地为理财师呈现有深度、有价值的分析报告，成为理财师洞察市场、服务客户的得力工具。

3.2.2 投资辅助解析

3.2.2.1 热门事件分析

热门事件助手是一款依托大模型技术的智能问答机器助手，专注于热门事件的解读。无论是输入事件类问答，还是提供新闻链接，它都能迅速剖析，为用户提供深度见解。通过对海量信息的整合、分析，输出各方观点与市场分析，成为各行业人员把握时事动态的得力工具。

3.2.2.2 路演内容分析

资本市场上有大量的路演会议视频，其中有很多有价值的信息，从业人员需要花大量的时间去观看视频直播或回放，获取信息的效率比较低，无法及时掌握市场动态。在生成式人工智能时代，证券公司、上市公司、机构投资者等业内人员，通过大语言模型，把路演视频内容的信息提取出来，再基于大模型完成内容总结、发言人区分、信息摘要、观点总结等任务，把结构化后的数据给从业人员查看，极大地提升了信息获取的效率。

3.2.2.3 法律法规解读

在投资银行业务中，无论是进行首次公开募股（IPO）、再融资还是并购重组等操作，都需要严格遵守相关法律法规。然而，在实际工作中，从业人员往往面临法规查询和解读的复杂挑战。一方面，由于金融市场的快速发展以及监管政策的不断更新，相关的法律条文、规章制度也日益繁杂，这使得业务人员在寻找适用法规时常常感到无从下手。另一方面，即使找到了相应的法规文本，理解其具体含义及应用范围同样不易。

有了大语言模型技术的支持，构建一个基于检索增强生成（RAG）的知识库将极大地提升上述流程的效率与准确性。通过整合来自多个权威来源的投资银行业务法律法规，创建一个全面且动态更新的知识库。利用大语言模型强大的自然语言理解与生成能力，解析用户查询，识别客户意图，准确筛选出相关法规条款，并提供通俗易懂的解读，帮助业务人员快速掌握要点。

3.2.3 客户经理业务助手

3.2.3.1 投顾资讯

在金融市场日益复杂、客户需求愈发多样的当下，理财师的工作充满挑战，既要为客户量身打造精准的资产规划，又要高效管理众多客户账户，时刻把控风险、紧跟市场动态。基于大模型的理财师助手为此提供了创新解决方案。投顾资讯能快速整合海量金融数据，涵盖股市、债市、基金、外汇等多领域信息，精准剖析市场趋势。面对复杂的经济指标、政策变动，抽丝剥茧，提供通俗易懂的解读，辅助判断对各类投资品的影响。针对热点财经事件，及时评估投资机遇与风险，给出资产配置建议。还可深度分析客户持仓，结合市场动态，助力理财师为客户定制个性化策略，全方位提升金融服务的专业度与效率。

3.2.3.2 股权激励

在当前复杂多变的经济环境下，投行业务人员为企业设计和实施股权激励方案时面临着诸多挑战。首先，每个企业的业务模式、发展阶段以及人力资源状况都有所不同，这意味着每一份股权激励计划都需要量身定制，以确保能够有效地激励员工并促进企业长期发展。此外，制定股权激励方案需要综合考虑法律合规性、财务健康度、市场条件以及员工的期望值等多方面因素，这对业务人员的专业知识和技能提出了很高的要求。同时，在执行过程中，如何准确评估员工的表现，并根据业绩考核结果合理分配激励股份，也是业务人员必须面对的一个难题。

引入大语言模型技术后，可以从多个维度提升股权激励业务的效率和质量。首先，大语言模型+ 工具Agent 可以帮助业务人员快速获取最新的法律法规信息和市场动态，确保股权激励方案的设计符合最新的监管要求。其次，通过自然语言处理技术，可以对大量历史数据进行分析，为激励对象的选择、授予额度的设定提供科学依据，提高决策的准确性。最后，利用大语言模型的推理能力，可以在短时间内模拟不同的激励情景及其可能带来的影响，帮助企业找到最优的激励策略。这样不仅提升了工作效率，也使得整个流程更加透明化和智能化。

3.2.3.3 理财产品

理财产品整合企业内各类理财产品信息，利用大模型语义理解和意图识别能力，精准剖析用户的提问，检索出相关的产品说明、资金投向、收益规则、风控措施等知识，进行生成式回复。基于大模型的产品问答，不仅能实时答疑，还能依据内部策略调整同步更新，精准匹配客户需求，提升回复的准确性和实时性。

3.2.4 营销

3.2.4.1 银行零售数值化

银行零售业务在人工智能应用上已取得一定成果。决策类模型应用初具规模，在产品推荐、信用评级等场景发挥重要作用，通过数据分析助力精准营销与风险管理，但传统决策模型在复杂场景和大规模数据处理上存在局限，难以满足业务与客户期望。为此，建立零售数智化AI 应用，打造零售业务人工智能能力，实现业务转型升级与可持续发展，提升核心竞争力。

\1. 提升零售金融业务智能化服务体验

以客户为中心，利用AI 技术深度洞察客户需求，提供个性化、智能化的金融产品与服务，提升客户体验与满意度；优化业务流程，提高运营效率与风险管控能力，提升对营销和管理人员的服务支撑体验，实现业务模式的创新与转型。

\2. 助力零售业务价值创造和竞争力提升

通过AI 技术的应用，推动银行从传统金融服务向数字化、智能化金融服务转变，挖掘业务潜在价值，增强在金融市场中的竞争力与影响力，适应金融行业数字化发展趋势。

\3. 构建零售智能化共享生态圈

通过AI 技术的广泛应用与拓展，连接客户、合作伙伴、监管机构等各方，构建一个开放、共享、协同的智能化金融生态系统，实现金融服务与社会经济生活的深度融合，更好地服务实体经济，创造更大的社会价值。

3.2.4.2 银行小微客户挖掘

近些年，小微企业及零售客户中的经营户、个体工商户成为银行重点拓展的目标群体。这类客户有公司账户与企业主个人账户混用，财务与风险需从两个主体通盘评估的特点。一线客户经理需要从大量小微企业、零售经营客群中挖掘出有潜力、风险可控的优质客户。

银行小微经营户潜客挖掘助手汇总客户相关数据并深入分析，从客户交易行为、业务结构、波动趋势、创利贡献、交易往来关系圈等方面入手。依据大模型流程编排中内嵌的专家经验路径，以标准化、高效自动化的流程构建客户交易流水画像，分析客户需求特征、偏好、价格敏感性，并判断客户潜力、目前主账户行等商机信息，并从中挖掘出优质的小微经营户潜客。

3.2.5 信贷

3.2.5.1 信审资料查全

企业贷款信用审查是金融机构在向企业提供贷款服务前的一项重要风险控制措施，企业申请贷款时需要准备详实的材料，展示企业的健康运营状态、市场前景及还款能力等情况，以确定是否给予贷款以及贷款的额度和利率。

贷款信审助手利用大模型技术构建智能信审系统，辅助银行客户经理在搜集企业材料过程中，检查材料的完备性、内容时效性，检查企业是否符合信贷产品准入条件，并进行合适的信贷产品推荐。做到现场材料搜集“只跑一次”，显著提升了信审阶段的效率和准确性。

3.2.5.2 信贷授信方案

客户经理在信贷授信前需要进行现场调研并形成初步的授信方案后，经常因为客户经理对信贷产品准入要求不明确、抵押资产评估有误等原因，导致提交资料多轮次打回修改，拖长了企业贷款授信周期。

信贷授信方案助手结合大模型技术，对客户经理的问题进行意图理解识别，然后分别进行制度条款、授信要点内容RAG 检索召回，再根据条款要求进行准入条件判断，将结果组装成固定结构返回给客户经理，提高整个授信审批的通过率和效率。

3.2.6 风控

3.2.6.1 智能风控

在金融行业快速发展的当下，传统风控手段难以满足日益复杂多变的风险挑战。数据量暴增、风险类型多样化、客群资质变化快，导致策略模型需要高频迭代，亟须一种高效智能的风控工具，因此智能风控助理 Agent 应运而生。

智能风控助理Agent 基于大模型开发，具备多方面强大能力。通过交互式对话的形式，它能解答风控知识疑问，进行策略的深度分析推理，并且高效自动化实现风控策略迭代过程中的函数开发、策略开发、智能建模等任务，为风控工作提供全面且智能的支持。

3.2.6.2 企业信贷风控

构建基于信贷业务风控场景的大模型深度应用能力，专属信贷管理领域的AI 智能助手深度适配银行信贷业务场景及信贷系统应用功能量身打造而成。大模型在信贷系统中的集成部署，不仅能够支持业务人员在信贷系统中灵活调用对话页面，快速获取企业信用信息、生成企业全景画像，还能够通过深度逻辑思考进行股权结构、科创能力、财务情况、风险归因、行业风险等深度专项分析，实现客情全方位挖掘，繁杂信息高效处理，报告撰写效率全面提升。

3.3 入行的一些建议

大模型+金融是入行的热门选择，软件企业跨行业转移的时候首选也是金融行业，从市场竞争层面会越来越激烈，也会留下一些代表性的人工智能产品。从个人上看，如果是要投入大模型的同学，首选就是金融行业，做甲方最好，服务商其次，要在这个行业内。

3.3.1 企业入局的建议

金融行业的软件供应商门槛还是很高的，考察企业的综合能力，技术水平、项目交付水平和咨询规划水平这3块是基本的要求，一般中小企业的咨询规划属于弱项，反而是技术上好补充，咨询规划能力短期内很难大幅提升。

行业的项目过程，金融的软件项目与政府、企业级等软件项目完全不同，其实很多时候阻碍软件企业转行的并不是技术原因，而是“不懂行业规矩”的原因，金融行业早期的软件建设是参照国外项目过程来的，项目过程规矩非常多，可比较下IBM、SAP是怎么做软件项目的。再小的城商行，其科技部对细节的把控也非常严格。

对金融行业的理解，这是存在鄙视链的，也属于正常范围，银行、保险、证券等核心业务逻辑、专业术语、安全规范等行业知识只能自我学习和提升，这个积累替代不了，或者企业直接找个行业的业务专家坐镇。

一些建议：

1）是企业能解决金融行业的某个痛点所以进入这个行业，千万不要因为企业有啥厉害的产品，就想进入一个行业，产品不是万能的。

2）要对商务过程和项目过程有全面深刻的理解才能进入，可以找靠谱的行业内人士好好了解了解，闭环链路没搞清楚，进去就不知道会陷入哪个坑了。

3）用心研究一个行业里的一个块需求，一点一点地做透彻了，才能长远走下去，要做好铁杵磨成针的耐心。

3.3.2 个人发展的建议

要进入这个行业需要对大模型、软件和金融这几个方面都热爱，当然，咱们这里讲的还是绝大部分普通人。

懂业务：从业务场景和应用层面的理解，进入金融行业必须吸纳银行、保险、证券等行业的知识，单纯从技术层面理解一个行业基本是解决不了问题的。简单的方式是买理财产品、买保险、买股票，和一线客户经理充分沟通后，可以深刻地理解行业、产品、过程等细节内容。

抓细节：如果软件行业有标尺，100计算，那么金融行业就是110，要做到细致，这个是基础要求。可能某些软件项目一拥而上快速上线用起来，金融的项目肯定不成，每个小节点都会有文档、过程、测试、反馈等多个细化，严谨是非常重要的。

安全意识：数据安全、客户隐私安全、服务边界等都非常重要，要习惯谨小慎微的感觉。

4、 总结

金融行业竞争激烈，大模型应用竞争激烈，躲不过，只能适应，金融行业本身就是逐利，大模型可以带来的价值显而易见，肯定会成为追逐的热点。

*在市场预测与趋势分析方面*，大模型凭借大数据技术和人工智能算法，深度学习和挖掘金融市场数据。通过分析历史数据与市场动态，能预测金融市场趋势和价格变动，助力投资者决策。研究显示，采用大模型进行市场预测，准确率较传统方法提高约 20% 。

*风险管理与信用评估领域*，大模型通过分析海量金融数据，预测金融机构风险敞口，提供风险预警与应对策略。蚂蚁集团的智能风控系统 “芝麻信用”，基于预训练大模型开发，每天能为超 10 亿用户提供智能风控服务，有效降低金融机构损失率。

****智能投顾****借助大模型分析客户资产状况、风险承受能力及投资目标，生成个性化投资建议并实时更新。如摩根士丹利的“Next Best Action” 智能投顾平台，基于类 GPT 大模型开发，每日为数百万客户提供服务，提升投资效率与客户满意度。

金融行业快的点在于，其他行业用大模型提升效率降低成本，而金融行业已经开始用大模型直接赚钱了。大家紧追不舍吧。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑。因此，我坚持整理和分享各种AI大模型资料，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

• 全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

• 解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

• AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

• 提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
3. 100集大模型视频教程：通过视频教程，你将更直观地学习大模型的技术细节和应用方法。
4. 200本大模型PDF书籍：丰富的书籍资源，供你深入阅读和研究，拓宽你的知识视野。
5. LLM面试题合集：准备面试，了解大模型领域的常见问题，提升你的面试通过率。
6. AI产品经理资源合集：为你提供AI产品经理的实用资源，帮助你更好地管理和推广AI产品。

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通过这些资料和阶段性的学习，普通人也可以逐步掌握AI大模型的知识和技能，从而在这个快速发展的领域中找到自己的位置。让我们一起感受大模型的魅力，探索未来的无限可能！