金融业采用大模型，是“用大炮轰蚊子”吗？| 盘点

金融行业的大模型应用现状与挑战

在2023年，生成式AI和大模型已经成为技术发展的热点，60%的组织机构和67%的中国企业已经在使用或探索生成式AI。金融行业，特别是银行和保险，因其知识密集和数据丰富的特点，成为大模型应用的温床。

金融大模型“抢滩”之战

全球金融机构如摩根士丹利和高盛已经开始应用大模型。中国金融领域发布的大模型超过20个，42家上市银行中有9家提及探索大模型应用。例如，工商银行已将大模型应用于客服流程的各个阶段，提高效率和服务质量。建设银行的金融科技公司建信金科则从通用能力、安全合规、金融需求三方面设计了金融行业的大模型能力体系。

大模型落地应用面临的挑战

尽管金融机构对大模型充满期待，但也面临如可解释性不足、数据质量和安全问题、算力焦虑和人才缺失等挑战。例如，在风控等核心业务中，大模型的“黑盒”特性限制了其应用。此外，数据和算力问题也是大模型落地的技术障碍。算力短缺不仅是基础设施问题，也是成本问题，需要通过自主可控的技术创新和策略调整来解决。人才方面，需要复合型人才和智能化应用实战能力的人才。

金融行业与大模型的未来

金融机构在应用大模型时，应考虑投入产出比和模型的效果表现。业内人士认为，大模型进入金融核心场景只是时间问题。企业应以智能原生的视角重新审视金融业务，准备迎接大模型带来的变革，同时在投入时保持谨慎，找到业务流程上的痛点。

结语

虽然大模型尚未从根本上改变人们的生活，但它被认为将成为技术发展史上的重要创新。金融行业广泛采用大模型的时代已经到来，企业需要在投入与产出、降本增效与创新之间找到平衡，合理利用大模型驱动业务发展。

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