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時至今日，大模型的狂歡盛宴仍在持續，而金融行業得益于數據密集且有強勁的數字化基礎，從一眾場景中脫穎而出。

越來越多的公司開始布局金融行業大模型，無論是樂信、奇富科技、度小滿、螞蟻這樣的金融科技公司，還是百度智能云、華為、騰訊云等互聯網和科技大廠，都推出了金融行業大模型及解決方案，希望搶到金融大模型的“頭啖湯”。

從過去的一年看，金融大模型已涉及運營、客服、營銷、風控、研究以及貸后等多個場景，但金融機構對大模型的應用仍集中在探索、研發或試用階段。

據北京商報《2023金融大模型報告》顯示，商業銀行出于其審慎經營、風險管控的原則，近70%的銀行在金融大模型的應用中都仍然處于內部測試、聯手建模、團隊搭建甚至內部探討階段。

一邊是行業進展轟轟烈烈，另一邊是金融業謹慎落地，大模型在金融行業到底發揮了怎樣的作用？還有哪些挑戰阻礙著大模型在金融行業的大規模落地？

大模型賦能金融業

一直以來，金融機構都在通過數字化技術持續挖掘數據價值，比如業內廣泛采用的AI技術，在客服、內容生成、視覺識別等領域已帶來了明顯的價值提升。而大語言模型技術的出世，更是給金融行業的AI技術應用注入了一針“強心劑”。

北京商報《2023金融大模型報告》顯示，金融業對大模型在金融領域中的應用都非常看好，有95.45%的機構表示看好金融大模型的應用前景，且有超過一半的機構認為金融機構“非常需要”大模型的應用。

業內普遍認為，大模型在營銷、客服、投顧、風控等領域具有廣泛的應用價值，有助于金融機構提升服務效率及用戶體驗、優化風控決策能力、高效響應用戶需求，實現金融機構經營效率及服務手段的升級轉型。

對此，騰訊公共事務副總裁、騰訊研究院高級顧問馮宏聲表示，大模型對金融場景的賦能會有兩個方向：

一是，原有場景的升級，即原來金融行業的業務場景、業務內容，可以借助大模型進一步地去強化，提供更智能化、更人性化的服務方式。

受制于原有的一些技術條件，金融機構的數字化建設只是用于特定業務的流程管理。

但是大模型的加持，使得金融機構可以在更多的具體業務場景得到輔助，甚至替代掉原有工作中重復性的部分，包括替代規則化、邏輯化的一些場景。

一個典型的金融場景是風控。傳統的風控模型會遇到建模效果有限、小樣本數據不足的情況下，會導致性能不達標，單點的防御能力和風險預測能力很難適應業務快速發展的需求。

但基于大模型的風險治理升級會對傳統的風控業務流程進行改造，能夠實現實現高頻率、高精度的專家級建模，全流程自動建模自動上線，跨風險類型的能力泛化。

再比如，在智能交互方面，大模型能提供“真人級”對話效果，對客戶的語音識別準確率可達到99%以上。同時，在處理復雜和專業性金融知識上，大模型也具有人工所不具備的能力，這將為金融客服、智能投顧、產品營銷等帶來一個質的飛躍。

在分析決策方面，大模型能夠憑借強大的信息挖掘能力，喚醒金融機構大量沉積的信息，對關鍵信息進行抽取，為判別式AI小模型進行賦能。

在風險決策、信用評估、反欺詐等場景下，大模型能豐滿信息的維度，挖掘出小模型無法覆蓋到的區域。大模型與小模型相互搭配，將大大提升金融決策的精準度和效率。

二是，新場景的變革。大模型的出現意味著技術路徑轉換和技術能力的增強，可以在很多場景當中來替換原有的小模型，比如對話、抽取、內容理解，同時也能夠基于大模型開發出很多場景。

比如，在中后臺場景中，代碼是一個最根本的保障。

通過基于大模型的AI代碼助手，可以建立代碼補全、自動化測試、代碼診斷、技術對話的能力，減輕人工撰寫代碼的負擔，也能夠提升代碼質量，進一步提升敏捷開發的效率。

在AI開發層面，大模型的自動生成能力也將顛覆傳統機器學習模型開發“手工作坊”的模式，大模型工程師只需要下達清晰的指令，用文字描述出需求，即能自動生成模型，極大提升機器學習的開發效率和生產模式。

長期去看，現在的大模型技術也會疊加一些外設的設備，產生更多的Agent（智能體），從而不斷去重構應用場景。

金融大模型落地面臨多重挑戰

盡管金融業普遍看好大模型的未來發展，但在談及落地時，金融機構大多認為需較長時間才能解決大模型所面臨的合規、安全、隱私等問題。更多的金融機構和服務商認為，3-5年內金融大模型才會大范圍落地，也有少部分機構認為落地時間需要5-10年甚至更久。

首要的挑戰來自數據安全合規。

金融行業本身對數據安全和隱私合規有著嚴格的要求，注定了金融大模型在采集、傳輸、加工及處理信息的各個環節，都要比通用大模型乃至其他行業大模型更為謹慎。

數據是不同金融機構的核心生產力，關系著自身的護城河問題。

大模型發展需要高質量數據集，同時又受限于自身遠遠不及通用語料的數據規模，就必然需要不同業態完成數據共享。如何構建一個合理且安全的機制，考驗的是整個金融行業的智慧。

其次，可靠性仍是大模型在金融領域落地的鴻溝。

金融機構對模型精度和效率要求高，尤其是一些專業性強、知識密度高的領域，大模型的表現存在輸出結果不受控、可解釋性較差、可信程度較低等情況，從而限制了其應用場景。

因此，金融大模型的發展，要處理好金融業務數據如何融入到大模型中，以及如何控制幻覺問題等模型缺陷問題。

所謂“幻覺”，指的是人工智能模型生成的內容，不是基于任何現實世界的數據，而是大模型自己想象的產物，即給出事實錯誤或者是一些看上去權威正確的虛假信息。

如果無法有效發現“幻覺”中的漏洞，那么將很可能導致金融大模型出現理解或判斷上的偏差，直接影響應用效果。

為了將大模型更好地“縫合”到業務場景中，提升可靠性、安全性和流暢度，各大廠商的主流方案有三種：

一是將大模型與專業領域的小模型結合，大模型負責認知、理解、溝通、創作，小模型負責把握風險、承載嚴謹的邏輯；

二是將大模型的參數知識與結構化、顯性化、可靠的金融知識圖譜相結合，此舉能很好地為大模型注入可靠性；

三是將開放QA（問答）和封閉QA的結合，讓大模型得到請求指令后，在專業知識領域內進行檢索，大幅提高準確性。

最后，成本也是金融大模型走向商業化落地的重要因素。

金融的本質是風控，大模型在優化金融業務流程和用戶體驗的同時，也需要降低大模型高昂的迭代和訓練成本。

一些金融機構選擇利用大數據的整合，在垂直領域精調模型，以小規模算力打造輕量級精調模型，將成本降到最低。

此外，在大模型技術的應用過程中帶來的倫理道德、價值觀等問題，需要法律法規的約束，這些在未來都需要進一步厘清和給出明確的規定指引。

總的來看，金融數據不充分、研發成本較高、大模型在金融垂直領域仍未挖掘出涌現效應等挑戰，使得大模型落地實際效果和預期業務價值之間存在差異。

金融大模型落地的真正難點在于，能否在產業中扎得更深；其顛覆性也更建立在，縱深到產業中去，賦能金融行業的數字化發展。

從更大的視角來看，隨著金融大模型標準的落地，數據合規、隱私安全和訓練工藝等問題一一得到解決，金融大模型一定會撬動更多的崗位，解決當下無法解決的問題，帶來更大的產業價值。

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審核編輯 黃宇