长城证券金融科技报告指出，AI大模型正从通用向垂直行业演进，金融行业凭借数据丰富且质量高的特征成为大模型落地的重点领域。2023年7月信通院与腾讯启动国内首个金融行业大模型标准编制，覆盖投研、投顾、风控、营销、客服、银行、保险、证券等全场景。生成式AI可贯穿银行全产业链，从运营效率提升到核心业务流程革新。智能投研、智能信贷、智能保险、智能风控等B端场景持续渗透，金融行业数字化转型正从“浅水区”迈入“深水区”。
2026金融大模型标准建设与AI金融生态发展
金融行业凭借数据丰富且质量高的特征，具备夯实的大模型训练基础。2023年7月，信通院与腾讯共同启动《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》编制，这是国内首个金融行业大模型标准，标志着金融AI从“各自探索”进入“标准引领”阶段。该标准覆盖投研、投顾、风控、营销、客服、银行、保险、证券等应用场景，对数据合规性、可追溯性、私有化部署、风险控制提出具体要求。金融大模型陆续问世，但通用大模型面临数据生态割裂、数据分散丰富度不足等挑战，各模型存在一定局限性。金融机构需要拥抱合作互通，共同迎接大模型时代的到来。
智慧银行：生成式AI贯穿银行全产业链
波士顿咨询《银行业生成式AI应用报告（2023）》指出，当前AIGC落地银行业仍处于最初级阶段，但应用场景可贯穿银行全产业链各环节。目前银行业主要应用：释放运营类人力资源；以AI为助手放大关键节点“人”的产能、赋能“专业”内容形成和“基础管理”环节；革新传统银行业信息采集和交互方式，促进系统安全性升级和运营体系降本增效。银行业已基本实现金融产品、营销、风控等领域数智化，但专业性强、精准性高、数据安全需求大的特点使AIGC规模化应用面临较大挑战。2024年交通银行与华为、腾讯云、科大讯飞宣布共建3个联合创新实验室，分别聚焦大模型金融应用创新、网络空间安全防御、认知模型金融应用。
智能投研、智能信贷、智能保险、智能风控的B端渗透
智能投研：利用AI完成投资信息获取、数据处理、量化分析、报告撰写及风险提示，克服传统投研流程中数据获取不及时、研究稳定性差、报告呈现时间长等弊端。智能信贷：基于大数据等科技技术的全流程线上数字化借贷模式，通过聚合线上数据服务及智能评分技术，全面展现客户消费、银行卡交易、共债、黑名单及征信情况，有效降低线下评估难度。智能保险：在营销环节利用生成式AI通过自然语言交互分析客户需求，创建差异化保险方案；在理赔环节根据保险条款、索赔信息和历史数据自动计算理赔金额。智能风控：利用机器学习、专家系统等技术自主学习风险，实现各业务环节的风险识别、评估、预警和处理。
AI大模型赋能金融的核心挑战与未来方向
金融AI大模型面临三大核心挑战：数据端——当前数据开放共享的安全与收益分配机制尚不完善，数据分散、丰富度不足、质量参差不齐；算力端——大模型训练需要海量算力支撑，金融行业对实时性要求高；合规端——金融业对算法可解释性与可信度要求极高，AI大模型仍处于“前牛顿时代”。未来发展方向：从工具层和应用层向核心业务层渗透，AI从业务流程优化助手升级为金融决策智能体；从单点应用到全链路打通，实现投研-交易-风控-运营全链条AI赋能；从通用大模型向金融垂直大模型演进，解决金融行业专业性和精准性要求。
表：AI在金融行业B端场景应用对比| 应用场景 | 核心功能 | 传统痛点 | AI解决方案 |
|---|
| 智慧银行 | 运营效率提升、信息交互革新 | 人工密集、信息采集慢 | 生成式AI释放人力资源 |
| 智能投研 | 数据获取、量化分析、报告生成 | 数据不及时、研究稳定性差 | AI辅助信息渠道扩大、分析效率提升 |
| 智能信贷 | 线上评估、评分建模 | 放贷门槛高、审批繁琐 | 聚合数据服务、智能评分 |
| 智能保险 | 个性化营销、自动化理赔 | 产品单一、多道人工流程 | 自然语言交互、自动理赔计算 |
| 智能风控 | 风险识别、评估、预警 | 实时动态监测不足 | 机器学习自主风险学习 |
