一、大模型在金融领域的应用概况

金融行业作为信息密集型行业，是大模型技术的最佳应用场景之一。2025年，大模型已从技术热点转为金融行业的智能基础设施，驱动行业结构性变革。根据腾讯金融研究院与毕马威联合发布的《2025金融业大模型应用报告》，全球近半数金融机构已启动大模型应用建设，行业正从零星的试验阶段迈入规模化部署期2333。

大模型在金融领域的应用呈现出两大趋势：一是从内部提效向核心创收领域加速转移，在智能理财助理、财富管理、保险代理人等客户触达场景中已率先实现突破；二是从单纯的效率工具向深度参与决策的协作伙伴升级，以智能体(Agent)为代表的应用新形态正在重构投研等领域的人机协作模式25。

二、核心应用场景与技术实现

1. 风险管理与合规审查

大模型在金融风险管理领域展现出强大能力，可构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等6。

• ‌信用风险评估‌：通过深度学习技术，大模型能够整合分析客户的信用历史、还款习惯、收入波动等多维度数据，构建客户信用评分模型。工商银行的"工银智涌"金融大模型技术体系，在风险防控领域构建了数万种风险场景智能防火墙，显著提升非线性风险识别能力3738。

• ‌反洗钱与合规审查‌：大模型可协助银行开展合规审查，通过自动检查交易是否符合监管要求来降低合规风险。基于生成式大模型与自然语言处理技术，银行能够智能分析客户行为、主体信息及可疑交易，并自动生成可疑交易报告9。建设银行完成DeepSeek私有化部署后，其金融大模型在信用风险管理领域的客户调查报告自动生成方面表现优异3。

2. 投资分析与量化交易

大模型在投资分析领域的应用正在重塑传统投研模式：

• ‌智能投研‌：某头部券商开发的AI研究员系统每小时可产出20页分析报告，覆盖A股4000多个标的，能自动识别财报异常指标10。Ploutos金融大模型源自GPT-4，专注于可解释的股票走势预测，结合多模态数据和专家分析，能够生成量化策略和准确的股票预测11。

• ‌量化交易‌：大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易策略并进行实时调整6。LLMs通过其先进的自然语言处理能力，在处理非结构化数据(如新闻文章、社交媒体和财务报告)方面表现出色，这些模型能够提取情感信息，识别潜在市场情绪，增强交易策略的鲁棒性和适应性12。

3. 客户服务与财富管理

大模型正在深刻改变金融机构的客户服务模式：

• ‌智能客服‌：某国有大行整合智能客服大模型，应用于知识问答、语音识别翻译、智能质检、业务量预测排班、数字人服务及AI防换脸等多个场景10。交通银行通过大小模型协同融合实现智能客服、运营管理等场景自动化处理，有效降低人力成本28。

• ‌智能投顾‌：大模型驱动的智能投顾服务提供了从简单产品推荐到全方位财富规划的可能性。蚂蚁金服的智能投资顾问利用人工智能技术和大数据分析，为用户提供个性化的投资建议，可以根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况，制定适合用户的投资组合方案45。

三、典型案例与技术细节

1. 工商银行"工银智涌"体系

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"，实现信贷服务、远程银行等20余个核心业务领域的端到端规模化应用3738。该体系具有以下技术特点：

• ‌自主可控千卡算力集群‌：通过建设统一算力底座实现异构信创芯片纳管，适配麒麟/欧拉等国内主流操作系统，配套建设RoCE高速网络及多级缓存加速的高性能存储系统，实现了全栈自主可控，有效支撑千亿级大模型规模化训练和推理37。

• ‌智能算力云原生调度‌：基于Kubernetes实现异构算力的统一调度管理，支持容器化部署和弹性扩缩容，算力资源利用率提升40%以上37。

2. 建设银行DeepSeek应用

建设银行完成DeepSeek私有化部署后，其金融大模型已覆盖200多个场景，赋能全集团应用3。具体应用包括：

• ‌授信审批‌：根据预设的财务专家思维链对公司客户财务状况进行分析，自动生成高质量财务分析报告，将原本数小时的工作压缩到分钟级别3。

• ‌个人金融‌：结合客户画像分析，客户经理对单个客户的营销数据分析时长从平均30分钟缩短至5分钟3。截至2024年末，建行已完成金融大模型迭代更新16次，2024年上线168个应用场景，覆盖集团约一半员工3。

3. 交通银行AI智算底座

交通银行融合"开源+闭源"大模型体系，引入DeepSeek等先进模型，并基于MindSpeed训练加速库构建了模型微调、增训及GRPO强化学习等训练能力28。其技术实现路径包括：

• ‌"上海+中西部"算力网络‌：构建多地多中心算力网络，在满足极致高可靠性和可用性的同时，响应"东数西算"国家战略，有效解决了智算业务常见的高耗能难题28。

• ‌"1+1+N"人工智能框架‌：以1套企业级AI能力平台、1套AI治理机制支撑N个场景落地，推动金融业务智能化升级28。

四、行业数据与性能指标

1. 市场规模与增长

2024年中国金融行业生成式AI投资规模达36.26亿元，预计2028年将达238.04亿元，增幅556.5%46。银行业IT投资2024年为1693.15亿元，2028年预计达2662.27亿元46。

不同金融机构大模型投入各有侧重：

• 国有大行以自主可控为核心，自建智算中心，偏好千亿级模型
• 股份制银行平衡成本，侧重场景化微调
• 区域性银行倾向低成本算力租用
• 保险机构聚焦核保核赔效率提升
• 证券/基金公司注重低时延交易与智能投研46

2. 应用效果数据

• ‌效率提升‌：一家领先大行将过去需要数小时甚至数天完成的复杂信贷审批报告分析压缩至3分钟，准确率提升超15%31。

• ‌覆盖范围‌：一家头部券商借助AI智能体实现7X24小时监控全球超过5000家上市公司的动态，研究覆盖面和响应速度达到了全新量级31。

• ‌风险识别‌：建设银行基于DeepSeek-R1开发的授信审批模型，将风险识别准确率提升至98.7%42。

五、挑战与未来趋势

1. 当前面临的主要挑战

• ‌数据碎片化‌：金融机构数据分散在不同系统和部门，整合难度大23。

• ‌合规要求高‌：金融行业监管严格，大模型生成内容需符合行业规范，解决潜在的幻觉问题36。

• ‌人才短缺‌：复合型AI人才稀缺，业务与技术协同低效，组织缺乏AI战略牵引机制46。

2. 未来发展趋势

• ‌技术方向‌：从"强推理+多模态"向"多模型配合"和"内外部协同智能体"发展46。

• ‌应用深化‌：从通用场景向专精场景演进，通用场景侧重辅助类业务，专精场景聚焦决策型高价值业务46。

• ‌监管科技‌：AI技术和治理体系的不断成熟，将推动监管科技效率与效能的提升33。