据Gartner预测，到2025年底，生成式人工智能的全球市场规模将超过1350亿美元，其中银行、证券和保险将占市场总规模的25%。

一方面，大模型增强金融机构核心竞争力，带来多维度价值提升。一是内部流程优化，提升工作效率。例如，金融机构将大模型嵌入合同审核流程，自动抽取合同关键条款，优化合同审核过程，实现降本增效。二是增强风控能力，保障合规要求。例如，某国有银行应用可疑事件排序模型、评分模型辅助反洗钱系统，实现核实任务量减少40%、上报率提升，有效增强风控效率与合规精准度。三是拓展业务边界，提升用户体验。某大型保险集团自研大模型，通过智能化产品和MaaS服务，面向智能陪访、智能陪练等业务场景的应用，通过多轮对话驱动用户意图的精准获取，从而扩展了对客业务服务范围。

另一方面，大模型逐步融入业务关键环节，实现金融业场景多元化覆盖。例如在智能客服领域，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。在智能投研领域，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。在风险防控领域，大模型应用能够实时分析交易数据识别异常模式，降低欺诈风险和人工识别误报率。在财富管理领域，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，有效提升了客户体验、客户画像准确度和资产管理效率。在合规监管领域，大模型内容审查的应用能够缩短人工审查时间，增强风险识别的准确性和全面性。

经历了数年前基础大模型的“百模大战”后，大模型正加速步入垂类应用期。其在金融业主要呈现三大技术趋势。

首先，大模型基础技术能力大幅增强，为深度理解金融业务奠定良好基础。一是模型架构不断创新，基于Transformer基础架构，参数规模持续扩大倒逼专家混合模型（MoE）、稀疏注意力机制（NSA）等算法结构创新，使金融复杂业务知识理解更加精准高效。二是训练范式与学习效率稳步提升，预训练、后训练、微调、提示词工程等模型训练技术助力大模型从通用能力向更为精深的专业能力进阶，训练方式也从人类反馈强化学习（RLHF）向强化学习（RL）方式转变，优化金融业务人机协同效率。三是生成与推理能力实现双突破，百万级上下文处理使模型能分析长期金融时序数据，多模态生成技术整合图表、文本等金融信息，拓宽模型处理业务范围，而多步骤复杂推理能力则为金融产品定价、风险评估等决策提供可靠支持。

其次，新技术的引入使大模型部署成本快速下降。2024年末，DeepSeekR1通过算法优化、蒸馏小模型等方式降低计算需求，结合专用芯片和边缘计算突破算力瓶颈，针对软件工具链实现工程优化，并利用云计算和开源生态通过规模效应摊薄成本。多方技术的突破共同推动了大模型从“实验室奢侈品”向“工业级基础设施”的转变，使其能更广泛服务于普惠金融落地。

再次，智能体技术加速发展，促进大模型与金融业务不断融合。智能体应用方面，已形成四种关键应用形式。如业务流程嵌入型智能体优化银行贷款审批流程与保险理赔自动化，人机协作型智能体辅助金融分析师生成研报并提供投资建议，知识增强型智能体协助客户经理快速检索产品信息及合规要求，自主行动型智能体进行交易异常监测与风险预警。智能体外围应用工具方面，已呈现组件化趋势，显著降低智能体开发成本，促进多智能体协作形式优化。此外，智能体集成及管控平台的出现，帮助金融机构降低了智能体建设、编排及调度全流程管理难度。

在技术层面，算力资源配置已成为金融机构部署大模型的重要考量因素。金融机构在制定算力战略时需更加审慎，平衡短期投入与长期收益，确保基础设施的可持续发展。同时，模型能力局限和幻觉问题也不容忽视。在处理金融专业知识时，模型可能产生错误推断或虚构内容，如某银行在测试阶段发现大模型在解释复杂金融衍生品时准确率仅为70%左右，专业性和严谨性无法满足要求。此外，高质量金融数据稀缺也制约着模型性能。例如涉及特定场景的专业数据时，某证券公司尝试构建交易异常检测模型，因内部数据缺乏足够的异常样本，外部与其他机构数据整合标准不一致，导致数据集规模小、质量低，训练模型识别准确率较低。

在业务场景层面，一是金融业务场景数量多，长尾场景泛化能力不足。如某保险公司在理赔审核中遇到的非标准案例仍需要大量人工干预，大模型难以有效处理。二是不同金融机构对模型定制化需求迫切，其成本投入较大。由于定制开发涉及复杂的算法设计、数据标注和模型训练，需要投入大量人力和时间成本，某城商行反馈其定制化开发一个信贷风控模型耗时超过6个月。三是金融业务复杂性较高，大模型在业务环节中的错误可能引发风险。如某基金公司测试发现，大模型在市场波动预测中的微小偏差可能导致投资组合配置严重失衡，从而放大风险敞口。

在安全合规层面，一是行业监管滞后于技术发展，金融机构需在创新与合规间寻求平衡，审慎推进应用落地。二是在训练和应用大模型时需处理大量敏感信息，模型的优化训练也会导致数据的不合规流通和泄露，如何确保数据安全成为关键。三是模型伦理问题，例如某消费金融公司对训练的AI评分系统测试发现可能对特定群体存在潜在歧视，容易引发社会争议。

在成效评估层面，一是业务价值量化存在难度。大模型应用虽能带来明显的服务效率提升，但客户转化率和忠诚度等长期价值指标的归因分析仍较为复杂，难以精确衡量大模型的实际贡献度。二是多元化金融业务场景导致评估体系难以统一。不同业务条线对大模型应用有着差异化目标，使建立统一量化指标体系面临挑战，例如，零售银行业务侧重客户体验提升，而投行业务则更注重分析深度和专业性。三是模型迭代速度与评估周期不匹配。评估流程通常需要3~6个月，而在此期间大模型可能已多次迭代，导致评估结果时效性不足，难以有效指导机构的应用决策。

首先，强化数据治理与隐私保护，构建完善的数据治理体系。一是建立数据质量评估和监督机制，定期评估数据准确性与完整性，运用加密技术对敏感数据进行保护，制定严格的访问权限制度。二是将模型训练和推理环境设置在本地数据中心或私有云中，同时实施分类分级管理，避免敏感数据外泄。三是制定符合行业标准的数据泄露应急预案，确保在安全事件发生时能够迅速响应、有效处置。

其次，结合具体业务场景，提升模型性能与应用效能。一是技术层面优化，组建专业金融数据团队确保训练数据质量，同时针对特定场景定制数据集；优化提示词工程，引入金融知识图谱增强专业理解能力；建立人机协同机制，通过必要的人工干预确保关键决策准确性。二是科学选择应用场景，遵循“价值优先、风险可控、迭代优化”原则。优先考量效率提升、转化率等可量化指标；选择数据基础扎实的业务场景；采取“由内向外”策略，从内部文档检索、代码审查等低风险应用起步，逐步向客户服务等外部场景拓展。三是强化合规意识，主动对标监管要求，特别在反洗钱、消费者权益保护等敏感领域，应用前做好监管报备，建立完备的合规评估机制，确保业务创新不突破合规底线。

最后，通过全面成本效益评估，确定合理投资规模。一是统筹成本，明确硬件采购、软件授权、人员培训等各项支出，预估效率提升、风险降低等潜在收益。二是优化资源配置，根据实际业务需求选择适配的基础大模型，并通过模型量化、知识蒸馏等技术手段有效控制训练与推理成本，提升资源利用效率。三是开展效能评估，以业务价值为导向，结合模型应用、服务、安全可靠性等方面进行评价，作为下一步优化迭代的参考。四是建立持续优化机制，定期迭代模型以适应市场变化，提高性能，确保预测准确性。