AI浪潮下金融变革：从技术赋能到价值重塑

在当今科技浪潮中，人工智能无疑是最耀眼的明星。DeepSeek的横空出世，凭借强大的深度学习能力和高效计算性能，迅速成为AI领域的焦点，不断重塑着AI技术的边界。2025年《政府工作报告》明确提出持续推进“人工智能 +”行动，为AI与各行业的深度融合指明方向，数字技术与制造优势、市场优势的更好结合，以及大模型的广泛应用，正推动着新一轮产业变革。

东方IC

政策与市场双驱动，金融AI应用加速

在市场需求与政策支持的双重推动下，AI大模型在金融行业的应用成果斐然。银行等金融机构纷纷引入AI技术优化业务流程，金融科技行业迎来前所未有的发展机遇。然而，新机遇往往伴随着新挑战，模型匹配度、算力成本、数据隐私与安全、监管合规等问题接踵而至。如何让数字红利更好地惠及民生社会，成为各方关注的焦点。

以模型匹配度为例，不同的金融机构业务需求各异，通用大模型难以满足所有个性化需求。一些金融机构在引入AI大模型后，发现模型在处理复杂金融业务时准确性和适应性不足，导致业务效率提升不明显。算力成本方面，训练和运行大型AI模型需要强大的计算资源，这对金融机构的资金和技术实力提出了较高要求。数据隐私与安全更是金融行业的生命线，一旦数据泄露，不仅会损害客户信任，还可能引发法律和声誉风险。

值得一提的是，金融机构在选择大模型时面临着闭源与开源的抉择。摩根大通、高盛等金融巨头多采用ChatGPT等闭源大模型，这些模型性能优越，但封闭性带来了较高的依赖风险。一旦闭源大模型供应商出现问题，金融机构的业务可能会受到严重影响。

相比之下，开源大模型如DeepSeek、通义千问等展现出独特优势。其高灵活性使金融机构能够根据具体业务需求进行调整，在处理复杂金融问题时具备更高的准确性和适应性。成本优势也不容忽视，中小型金融机构无需支付高昂的授权费用，就能受益于先进的AI技术。此外，开源大模型迭代速度快，能显著缩短技术部署周期，帮助金融机构在市场竞争中抢占先机。

除了开源性，模型的专业性同样关键。基础通用大模型基于公开文献和网络信息训练，在特定行业场景中缺乏专业知识和行业数据积累。开源的垂直行业大模型则能让金融机构针对金融行业特点进行定制开发，提升业务决策的准确性与智能化水平。目前，多家头部金融机构及金融科技企业已宣布接入可进行垂直领域定制的开源大模型，拉开了金融行业新一轮高质量发展的序幕。

大模型应用落地，轻量化与高效化并进

AI大模型在金融领域的应用前景广阔，正重新定义着金融机构的运营模式和客户服务。在金融机构的日常运营中，大量重复性、数据密集型工作如客户服务、合规审查、文档处理等，传统处理方式依赖人工，效率低且易出错。AI大模型的应用大幅提升了这些任务的自动化程度，降低了运营成本，使金融机构能够将更多资源投入到客户关系管理、金融产品创新等高价值业务中。

在客户运营与产品创新方面，AI的深度学习能力让金融机构能够精准捕捉用户需求。通过用户画像分析，金融机构可识别客户的投资偏好、消费习惯，提供定制化金融产品和服务，提升客户转化率和满意度。

“轻量化”与“高效化”成为AI大模型在金融领域应用的重要趋势。金融行业对适应性、灵活性和成本控制的要求日益提高，小型化、专用化模型更受青睐。金融壹账通推出的“大模型一体机”解决方案，具备多元化智算融合能力，兼容主流AI算力，支持按需扩容及统一管理，满足不同规模金融机构需求。该方案全面适配多种大模型，金融机构可根据需求选择平安精调模型进行定制化优化，内置的多个大模型应用场景有效提升了工作效率，降低了人工成本。

值得一提的是，近期，金融壹账通推出了全新的“大模型一体机”解决方案。该方案具备多元化智算融合能力，兼容主流AI算力，支持按需扩容及统一管理，可满足不同规模金融机构的需求。无论是从单台设备起步，还是通过后续扩展进行部署，都能实现高效灵活的运作。

同时，随着AI大模型在金融机构场景应用的不断深化，金融科技企业的角色发生了根本性转变，从单纯的技术提供者向金融机构业务价值的重塑者转型。

传统上，金融科技公司主要为金融机构提供IT基础设施、系统开发和数据处理等技术支持。如今，它们深入参与金融机构业务的构建，通过AI大模型帮助金融机构设计创新产品，直接参与业务价值的创造。同时，金融科技企业从提供单一技术服务转向为金融机构提供全面赋能，从数据分析到智能决策的全流程支持，助力金融机构实现数字化转型，成为金融机构业务生态中不可或缺的合作伙伴。

人工智能向善，制度与技术的双重保障

AI技术在金融领域的广泛应用也带来了技术伦理与合规问题。AI驱动的网络攻击手段使金融欺诈行为更加隐蔽和复杂，给金融机构的风控带来巨大压力。数据泄露或滥用不仅会导致客户信任崩塌，还可能引发严重的法律和声誉风险，威胁整个金融系统的稳定性。

为促进人工智能健康发展，维护社会公共利益，国家互联网信息办公室会同多部门发布了《人工智能生成合成内容标识办法》，要求通过技术手段管理技术问题，探索科学高效的治理手段。中国科学院科技战略咨询研究院肖尤丹教授表示，AI治理是自上而下与自下而上相融合、社会共治的过程，制度和技术的互促共进是未来AI治理的关键。

金融科技企业纷纷加大技术投入，完善风控体系，提升对虚假信息和欺诈行为的识别能力。金融壹账通推出的金融业AI大模型解决方案，支持3层大模型架构，涵盖基础通用大模型、垂域行业大模型、专属大模型，集成后台管理、数据管理、模型训练、安全防控、智能体管理5大核心功能，满足不同规模和发展阶段金融机构对数据隐私保护和合规性的要求。同时，严格遵循金融行业数据安全标准，构建完善的安全防护体系，提升金融机构在信贷风控、反洗钱等方面的潜在风险识别能力，降低业务风险与提升业务合规性。

值得注意的是，2025年世界互联网大会亚太峰会即将举行，峰会以“数智融合引领未来——携手构建网络空间命运共同体”为主题，为亚太地区数字化智能化转型搭建交流合作平台。期间，“人工智能大模型”和“数字金融”等专题论坛将相继举办，发布一系列实践成果，为全球数字经济发展和人工智能治理提供重要参考，进一步推动构建网络空间命运共同体。

在AI大模型重塑金融业态的浪潮中，金融机构、金融科技企业以及监管部门等各方都在积极探索与应对。未来，随着技术的不断进步和制度的逐步完善，AI大模型有望在金融领域发挥更大的价值，为金融行业的高质量发展注入新的动力，同时也为全球数字经济的繁荣和网络空间命运共同体的构建贡献重要力量。