金融大模型落地路线图研究报告(2024年)

一、金融大模型发展情况概述

• 技术突破与赋能：生成式人工智能和大模型技术的发展为金融数字化转型提供了新动能，强化了核心金融服务质效。大模型在感知、认知和决策方面展现出突出能力，推动金融科技发展，并在营销、风控、运营等场景中赋能金融业务。
• 多元应用场景：金融机构在智能营销、智能投研、智能客服、智能办公等场景中成功试点大模型应用，展现出在金融领域的广阔前景。
• 挑战与需求：金融大模型发展面临数据质量及治理、算力支撑、人才资源、标准规范等挑战，需要探索最佳落地方案。

二、诊断金融大模型能力基础

• 数据、人才、规划：金融应用方应全面分析自身在数据资源、人才储备和科技金融发展方向上的就绪情况，为大模型应用挖掘潜力。
• 能力需求：大模型应用需求正从内部助手智能化升级，向核心业务深度参与及变革，最终发展为直接面向客户提供个性化服务演变。
• 建设目标：金融应用方应结合自身基础情况，制定多维发展目标，包括基础设施、数据资源管理、算法模型研发优化、安全和隐私保护体系等。

三、筑牢金融大模型技术底座

• 算力与数据：加强金融算力设施建设，推动金融数据标注产业发展，构建高质量算力基础设施，强化高质量数据集建设。
• 模型开发：开发高可靠、低幻觉的大模型，增强可解释性可追溯性，融合向量库和检索增强生成技术，应用金融智能体能力。
• 大小模型协同：实现大小模型共生同治，构建统一模型底座，发挥各自优势，构建健壮、高效、精准的金融科技生态系统。

四、革新金融大模型应用范式

• 核心业务场景：深耕智能营销、智能风控、智能客服、智能投研等场景，充分激发金融服务价值，提升金融管理服务效率，推动金融业务升级，促进金融服务体验优化。
• 科技监管：加强金融行业科技监管，完善金融监管机制，助力多方征信系统，驱动衍生品市场智能化应用，颠覆传统监管，推动范式变革。
• 应用效能评估：评估算法模型综合性能、应用服务场景体验，强化模型安全风控体系，构建覆盖算法模型、应用服务、安全可信等层面的大模型应用评估体系。

五、构建金融大模型管理体系

• 数智运营管理：优化数智运营管理模式，协调战略规划与业务发展，注重技术进步与市场适应性，推进产学研用合作与行业联盟。
• 风险防范机制：完善相关的风险防范机制，监测金融系统的功能活动，监测应用服务的运行状态。
• 监管治理体系：借鉴国外金融大模型治理方案，参考国内金融大模型监管治理政策，推动金融大模型标准评估体系建设。

六、金融大模型发展趋势展望

• 金融数据要素价值：建立健全数据使用机制体系，多源、异构金融数据构建金融数字底座。
• 金融科技创新升级：推动多智能体协同，发展数字人技术，提升大模型可用性，推动金融大模型创新应用。
• 绿色普惠发展：加强金融垂直领域应用场景探索，促进绿色金融和普惠金融深度融合。