AI 大模型落地金融：破局之道与应对之策

一、AI 大模型在金融领域的兴起与应用现状

在金融行业，AI 大模型的应用场景日益丰富，带来了显著的变革和突出的成效。

智能营销方面，大模型通过对海量数据的分析和挖掘，能够快速捕捉市场动态，精准描绘用户画像，从而制定更具针对性的营销策略。例如，百融智汇云的智能语音机器人能够以每日超过亿级规模的自动交互频次，创造出业内领先的规模效应，极大地提升了外呼效率，降低了人工成本，营销效果能达到人工服务标准的 90% 以上。

在风控领域，大模型展现出强大的能力。中原消费金融借助腾讯云金融风控大模型，通过 MaaS 模式联合共建多个模型，提升了风险识别的准确性和效率。网商银行将大模型应用于产业链金融，构建产业链图谱，对小微企业的经营情况进行秒级评价，识别超 2100 万产业链上下游的小微企业，小微信用画像效率提升了 10 倍。

智能客服领域同样取得了重要进展。如今的智能客服不再局限于简单的信息查询和预制问答，而是能够实现上下文理解和记忆，提供更人性化的服务。例如，金融行业的 AI 聊天机器人可以查询信息、答疑解惑、办理业务，甚至陪聊天、讲故事，服务能力大幅增强，适用场景更加广泛。

总之，AI 大模型在金融行业的智能营销、风控、客服等领域的应用，显著提升了金融服务的效率和质量，为金融行业的发展注入了强大的动力。

二、AI 大模型落地金融面临的五大挑战

（一）模型应用的风险性和安全性

金融行业作为风险管理和安全性要求极高的领域，在应用大模型时面临着诸多风险。信任风险是首要问题，金融机构和客户对大模型的结果是否可靠存在疑虑。模型风险也不容忽视，大模型复杂的结构和众多参数可能导致预测偏差。安全方面，金融数据的敏感性使得大模型的安全性至关重要，一旦数据泄露将造成严重后果。伦理问题如算法偏见等也可能影响公平性和透明度。因此，加强模型和算法风险管理制度，规范技术应用势在必行。

（二）数据能力的提升

要训练出性能出色的大模型，大量高质量的数据不可或缺。金融机构虽拥有海量数据，但在数据获取的广泛性、储存的安全性和加工的深度与精度上仍面临挑战。有效的数据获取渠道、安全可靠的存储方式以及深度挖掘数据潜在价值的能力，对于提升大模型效果和金融机构的响应效率至关重要。

（三）模型管理能力的提升

大模型的引入为金融行业带来了更多场景和大量提示词，这对企业的模型管理提出了更高要求。企业不仅要管理众多传统模型，还要应对大模型带来的复杂场景，管理者难以全面掌握模型的运行和应用情况。因此，搭建完善的模型管理系统，实现模型资源整合、运营管理和性能监控，对于提升生产效率和数字化运营能力至关重要。

（四）与实际业务场景的融合

大模型进入金融业务场景，必须针对业务属性进行增量训练，以切实解决实际问题。金融机构需要构建深入的分析思维，理解业务需求，将大模型与具体业务流程紧密结合。只有这样，大模型才能在金融业务中发挥有效作用，推动业务的创新和发展。

（五）伦理与合规问题

AI 大模型在金融应用中，伦理治理需求日益凸显。例如，如何确保模型的决策过程不歧视特定群体，如何保护客户隐私等。平衡创新与合规的关系至关重要，金融机构在追求大模型带来的效率提升和业务创新的同时，必须严格遵守法律法规和伦理准则，建立健全的监督和评估机制。

三、应对策略与未来展望

（一）“小模型 + 大模型” 的应用模式

在金融领域，“小模型 + 大模型” 的应用模式正逐渐展现出其独特的优势。通过将小模型的精准性与大模型的通用性相结合，能够有效降低传统自然语言处理的封装门槛。过去，银行在处理自然语言任务时需要进行复杂的下游任务封装，而现在只需使用提示词即可驱动大模型。此外，大模型强大的知识学习能力能够帮助金融机构更好地理解和应用知识。例如，在风险评估场景中，小模型可以针对特定的风险因素进行精准分析，而大模型则能从宏观层面把握市场趋势和行业动态，为小模型提供更全面的信息支持。这种协同模式不仅提高了工作效率，还提升了决策的准确性。

（二）加强数据治理与安全保护

为解决金融领域的数据质量和安全问题，建立企业级知识库、统一知识体系至关重要。金融机构应从多方面入手，首先，制定严格的数据管理规范，明确数据的采集、存储、使用和销毁流程，确保数据的合法性和安全性。其次，加强数据加密技术的应用，对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。同时，通过建立统一的知识体系，整合各部门的分散数据，提高数据的一致性和可用性。例如，建立数据仓库和数据集市，对数据进行集中管理和分析，为大模型的训练和应用提供高质量的数据支持。

（三）降低训练和应用成本

为降低大模型在金融领域的训练和应用成本，以大模型为底座构建垂直领域模型是可行的途径。金融机构可以根据自身的业务特点和需求，选择适合的大模型框架，并在其基础上进行微调。例如，针对信贷评估业务，可以构建专门的信贷评估模型，减少不必要的参数和计算，从而降低部署成本。此外，还可以采用分布式训练和云计算等技术，提高训练效率，降低硬件成本。通过合理的模型压缩和优化算法，在不损失性能的前提下减少模型的参数数量，进一步提高应用的可行性。

（四）提升模型稳定性和安全性

构建完善的安全保障机制对于满足金融行业对模型稳定性和安全性的高要求至关重要。一方面，采用先进的加密技术和访问控制机制，确保模型数据的保密性和完整性。另一方面，建立实时监控和预警系统，及时发现并处理模型运行中的异常情况。同时，定期进行模型的安全评估和漏洞修复，加强对模型的安全管理。例如，采用区块链技术记录模型的训练和应用数据，保证数据的不可篡改和可追溯性，从而提升模型的安全性和可信度。

（五）推动技术创新与合作

金融机构应积极与科技公司展开合作，共同探索联邦学习等创新技术，以推动大模型在金融领域的发展。联邦学习能够在保护数据隐私的前提下实现模型的协同训练，使得不同金融机构之间可以共享模型训练的经验和成果，提升大模型的性能和适应性。此外，通过合作开展科研项目，共同攻克技术难题，能够加速大模型在金融风险预测、智能投资顾问等领域的应用创新。例如，金融机构与科技公司联合研发针对特定金融场景的大模型，为客户提供更个性化、精准的金融服务。