一直以来，金融都是技术的“尝鲜者”，金融系统的发展紧随信息处理技术发展的脚步，从最早的算盘，到现代的计算机，又到当下的人工智能，金融都能与时俱进，如今，AI开始在金融业务中扮演越来越重要的角色，成为未来金融机构决胜的关键一环。
金融业务中已经遍布AI的足迹，从传统分析到机器学习再到生成式AI、AI代理，随着AI技术的进步，在金融业务中的应用也从智能客服、智能营销扩展到智能运营、智能风控、智能投顾及智能研发，大大提升了金融业的效率。
与此同时，AI的广泛使用对金融稳定性也产生了深远的影响，比如机器学习模型可能过度依赖少数大公司生产的统一数据集，增加周期性风险。生成式AI在金融部门的应用，如使用大模型进行客户互动和机器人咨询，也可能因依赖同质化模型而加剧羊群效应和系统性风险。
2023年以来，金融大模型成为不少金融机构和科技企业布局的重点方向，然而在大规模上新科技的同时，却极少有企业关注到大模型的使用可能对金融系统带来的风险。
对此，钛媒体国际智库发布《2024人工智能专题——金融行业大模型应用报告》（下称《报告》）。《报告》对金融机构及科技企业在金融大模型进展进行观察，详述大模型在银行、保险、证券行业的落地场景，并通过包括浦发银行、网商银行、阳光保险、华福证券等多个案例呈现当前大模型在金融业务不同场景的使用情况，通过案例理解金融大模型在落地上存在的技术、制度等困难，探讨未来大模型在金融业应用的路径，以及如何在利用大模型提升金融行业效率的同时预防大模型给金融系统带来的风险。
一、现状描述:金融大模型爆发式增长，业内布局积极性高
(一)大模型数量激增，AI为金融业带来万亿增量商业价值
(二)银行:国有大行重视大模型技术体系研发，股份行致力于探索落地场景
(三)保险:最契合大模型的金融业态，成熟应用场景降本增效成果明显
(四)证券:大模型应用尚处初级阶段，多用于非决策类业务场景
二、政策盘点:中央政策支持与监管并重，地方政策鼓励为主
三、应用场景:大模型在金融场景应用广泛，业务之间联动性较强
(一)智能客服:大模型落地最成熟场景之一
(二)智能营销:实现从简单的产品推广到精准个性化营销的转变
(三)智能运营:提高日常工作中的运营效率
(四)智能风控:从数据驱动到模型驱动
(五)智能投顾:大模型金融应用的“皇冠”
(六)代码自动生成:基于大模型代码生成技术的工具将变得更加智能化
四、重点案例:银行、保险、证券三大金融业态大模型应用成功案例
(一)浦发银行:大模型重塑零售业务场景
(二)华福证券:大模型破解证券开户低效难题
(三)网商银行:将AI大模型的能力应用于产业链金融
(四)阳光保险:自研阳光正言GPT大模型，构建保险大模型的评测体系和方法
(五)恒生电子:基于金融大模型LightGPT，推出“光子”系列应用产品
五、挑战与困境:大模型在金融业落地面临五大难题
(一)开发阶段的技术门槛、人员和成本问题
(三)运行过程中的算力和存力配置问题
(四)对客层面的可解释性和信任度问题
(五)开发后所引发的内部员工“恐惧”问题
六、破局之道:大模型在金融业应用路径探索
(一)构建“大模型+小模型”融合应用新范式
(二)强化合作，整合资源，重塑能力
(三)将监管融入模型，实现监管技术升级
(四)将人工智能的治理提升到“一把手”的高度
当下金融业要“All in AI”吗?相信已经没有人否认了，AI对金融业有着全流程的覆盖，生成式AI的应用场景可以贯穿银行前、中、后台各个环节，在市场、营销、渠道、产品研发等多个业务上有着广泛的应用，并给行业带来了实质性的降本增效。
然而不得不承认的是，目前的AI还不够聪明，在落地上还面临着高昂的算力成本以及数据隐私、模型幻觉等制约，蚂蚁集团CTO何征宇曾总结道，大模型仍处于钻木取火阶段，规模落地需要攻坚三大挑战:可靠性、经济性、易用性。
关于市场上共有多少个金融大模型，目前并无统计数据，但金融作为大模型落地的重点行业，不少通用大模型都具备落地金融业的能力。
人工智能为金融业带来万亿价值增量。麦肯锡研究显示，人工智能整体将为全球经济带来高达25.6万亿美元的正面影响，而来自生成式AI的贡献将高达7.9万亿美元。金融行业则是赋能潜力最大的赛道之一，据其测算，大模型有望对全球金融行业每年带来2,500-4,100亿美元的增量价值、对应约9%-15%的营业利润增厚空间;据清华经管联合度小满等发布的《2024年金融业生成式AI应用报告》，大模型驱动的新商业模式有望为金融业带来3万亿规模的增量商业价值。
当前，国内外各类金融机构及科技企业对大模型展开了积极的研发，并在智能客服、智能营销、智能运营等领域进行了落地。从目前市场上大模型开发企业来看，可分为大型科技公司，以华为为代表;金融科技企业，以蚂蚁集团、度小满、同花顺为代表;金融机构，以国有大行及股份制企业为代表。
从模型的研发模式来看，主要分为自研和合作研发，其中大型科技公司与金融科技公司以自研为主，而金融机构以合作为主。
从落地场景来看，当前金融大模型在银行、保险、证券均有落地场景，包括智能营销、智能运营、智能办公、智能投顾、智能风控、智能研发。
根据英伟达发布的针对近400家金融机构的调研，43%的金融机构已经在使用大模型，主要用于报告生成(37%)、客户体验及活跃度优化(34%)、合成数据生成(33%)和营销(32%)，另有55%金融机构正在研究并考虑应用大模型;在金融从业者层面，根据麦肯锡2024年调研数据，金融行业从业者反馈“在工作中常规使用大模型”、“在生活中常规使用大模型”和“在工作和生活中均常规使用大模型”的数量占比达48%，较2023年上升6个百分点。
BCG波士顿咨询全球智库资深顾问孙中东透露，以一家2万人规模的银行为例，如果薪酬总包是20亿美元的话，在各个岗位如果大模型都充分利用，根据现在的预判，在营销、技术、编码、风控、运营、信贷等岗位上，用生成式人工智能助手，大概可以节省1.5亿美元的成本。也就是说，多余的人可以转岗到更需要人力支持的岗位上去。从这些方面看，人工智能在金融业领域的应用并非单一的，而是各个层面联动的。（本文首发于钛媒体APP，作者｜颜繁瑶，编辑｜刘洋雪）
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