迈向智能驱动新纪元：大语言模型赋能金融保险行业的应用纵览与趋势展望

大语言模型赋能金融保险行业的应用纵览与趋势展望 执行摘要 2025 年初，国产大语言模型在推理性能、购置与运维成本等关键领域实现了显著优化，推动各个行业大语言模型的应用加速。与传统 AI 算法通常依赖人工定义规则和浅层神经网络不同，大语言模型在复杂语义理解、上下文推理、多任务处理和非结构化数据分析等方面展现出更高的通用性。这些进展使得大语言模型能够在多个业务领域中实现更高效的自动化处理，大语言模型正逐步推动各个行业向更加智能化的方向发展。 从当前行业实践来看，大语言模型在金融保险领域的应用已完成初步的技术验证与试点落地，正处于由试点探索向系统化集成的过渡阶段。在部署初期，行业一般优先选择在容错成本较低、决策干预门槛较小的辅助性业务场景展开，例如智能客服、智能质检、营销助手、智能快赔、Chat BI、AI 审计内控等业务领域，通过低敏感度流程的反复试点，建立模型调试与反馈机制，为后续向高复杂度核心业务的拓展奠定实践基础。以上审慎的推进方式，既体现出金融保险业对 AI“冷启动”阶段数据与经验积累不足、专业人才及硬件储备有限等客观条件的现实考量，也反映出大语言模型应用本身所需的调试周期和迭代规律。在这一背景下，金融保险机构还通过在智能试点场景构建起涵盖模型适配、业务协同与流程重构的跨部门机制，积累了系统性落地所需的组织与治理能力，这将为未来向高精度要求的业务领域拓展奠定坚实的基础与信心。 值得关注的是，大语言模型在金融保险领域的应用，不仅意味着流程效率的提升，更推动了行业信息处理范式与决策逻辑的深层次转型。这一转变并非仅是技术的替代，其本质逻辑源于机构由结构化、静态数据向多源、动态信息系统演进所引发的能力重构。过去主要依靠结构化数据与人工经验进行判断，而大语言模型的引入，使社交媒体交互、图像、语音、用户行为轨迹等非结构化信息得以系统化建模与高效分析，显著提升了风险识别的广度与响应的及时性。这一能力不仅增强了金融风险建模的灵活性，也为多源数据驱动的动态预测机制提供了算法支撑，特别是在应对突发性风险事件时，机构能够融合实时信息动态调整风险评估，提前部署资源，从而提升整体应急处置能力与运营韧性。 进一步来看，大语言模型的应用已推动银行、保险、券商等金融机构经营理念、业务逻辑与价值创造模式的整体重塑，并催生出两大显著趋势：一是金融服务的精准化跃迁，例如银行利用实时企业经营数据与社交媒体动态信息优化信贷评估体系；券商则依托知识图谱、产业链网络进行更精准的市场预测与资产配置。二是基于业务场景的跨行业生态化协同，如保险机构与医疗健康平台合作开发基于实时健康数据的预防型保险，银行与汽车、智能家居等行业共同搭建实时风险预警与主动干预的信贷服务体系。可以说，从深层次上看，大语言模型的兴起正推动金融机构构建全新的能力驱动模式。相较于以往依赖资本规模和渠道扩张的发展路径，如今的智能化转型更依赖于数据资产的有效管理、算法能力的持续演进，以及算力资源的动态协同配置。这一能力体系不仅重构了金融机构的信息处理机制与决策逻辑，也使其具备了在高度不确定环境中实现敏捷响应、精细化运营和智能资源配置的基础能力，为行业走向更高质量、更可持续的智能运营形态提供了底层支撑。 综上所述，大语言模型对金融保险行业的影响，已不再局限于技术层面的升级迭代，而正在引发一场从“经验驱动”向“数据智能驱动”的深层次认知转型。金融保险企业不仅要主动适应这一变革，更要解放固有认知模式，积极进行跨界合作、生态协同与共创共享，才能在未来智能决策时代占据主动。那些率先深入融合大语言模型技术的机构将获得因先发优势带来的技术红利，并引领行业转向数据资产、算法优化与算力生态的新型经营范式。相信随着技术成熟度曲线逐步跨越临界点，金融行业的价值创造逻辑也将随之优化和升级，这不仅体现为效率的全面提升，更是对商业创新空间与潜力的深度释放。 未来已来，唯变不变！ 目录 01/ 大模型精进降本提速，重构价值创造底层逻辑5 一、大模型技术路线持续优化，金融保险业迎智能新机遇10 1. 国内外大模型技术路线演进框架112. 中国大模型崛起筑基金融业升维153. 大模型前沿范式演进及行业启示20 二、新技术驱动成本急速下探，垂类大模型助推流程再造24 1. 大模型产业化三阶成本曲线下探242. 垂类大模型推进行业智能化转型313. 智能运营从效率提升到流程重构34 02/ 大模型赋能保险全链，落地有赖行业深度洞察 39 一、国产低成本大模型的突破，使其大规模商用成为可能43 1. 国产算力适配确保数据安全合规452. 低成本高性能破解行业成本难题463. 中文语义优化适配保险多种场景50 二、保险机构快速接入大模型，当前应用聚焦于内部提效52 1. 险企加速 AI 中台升级或模型启航522. 提效场景先行客户交互谨慎探索53 三、大模型持续迭代细微环节，降本增效实并现智能升级55 1. 现阶段大模型典型业务应用场景572. 当前大模型典型中后台应用场景673. 小步试点借力经验实现稳健落地71 03/ 合作范式的系统演变，从单边集成到机制协同81 一、数据要素价值加速显性化，倒逼从技术到系统化重构84 二、垂直横向及生态数据协同，构建全行业共享智能底座87 1. 政企协同：推动数据要素流通新路径87 2. 垂直整合：构建企业级智能协同底座91 大模型精进降本提速，重构价值创造底层逻辑 当前全球大模型技术的发展格局逐渐呈现多元化趋势，各国在路径选择上展现出不同的技术侧重与生态布局。美国企业 OpenAI 持续通过闭源 API 服务加速市场转化，而 Meta 则以 LLaMA 系列推进开源生态，探索开放与协作并行的路径。欧洲企业如 Mistral AI 则采纳“部分开源 + 商业授权”的中间模式，在提升模型透明度的同时兼顾经济收益与技术主权诉求。在我国，形成了闭源与开源并行的发展体系，不同企业根据自身能力与场景定位采取差异化策略。其中，DeepSeek 和通义千问等模型则代表了开源技术路线，在工程效率与社区协同方面持续探索。腾讯混元则面向 B 端行业应用，强调模型的可控性与私域适配能力；字节跳动的豆包模型聚焦轻量部署与用户触达，已在多款 C 端产品中实现落地应用；百度的文心一言以闭源方式深度绑定搜索、知识图谱等业务系统，强调自有生态闭环；这些路径背后，体现了各国和企业在技术自主、市场策略与生态治理上的差异性权衡。 从技术突破路径来看，各地模型研发重心呈现分化。美国主流团队以 Scaling Law 为基础，通过扩大参数规模与优化训练机制提升性能，典型如 GPT-4 在稀疏注意力机制与强化学习反馈上的优化，使其在万亿级参数下依然具备较高推理效率。相比之下，中国团队更注重底层算法及工程层面的资源优化与实用性设计等系统性优化。这一趋势表明，技术演进正逐步从单一规模扩展向多维度协同优化转变，有助于模型在资源受限环境中的实用性扩展。 DeepSeek DeepSeek 通过混合专家（MoE）动态路由技术将 6710 亿参数的活跃计算量压缩至 37 亿，结合自研负载均衡策略使专家模块利用率提升 24%；依托自强化学习框架（Self-Reinforcement Learning）实现无需人工反馈的思维链优化，训练效率提升3.5 倍，并通过 DualPipe 算法在 NVIDIA RTX 4080 Super 显卡集群中达成 95% 硬件利用率，大幅降低分布式训练损耗。其基于多个知名开源大模型的深度蒸馏技术，使32B 轻量版本在数学推理与代码生成任务中达到 GPT-4 约 80% 的基准水平。据披露，DeepSeek 的效能优势瞩目——仅为其他同规模模型训练成本（9240 万美元）的6%。 通义千问大模型 通义千问模型家族基于大规模参数架构构建了从百亿到千亿级的完整体系，技术层面深度融合预训练基础模型与垂直领域优化能力，在对话交互、代码生成、数学推理等场景形成专项突破，并通过量化压缩、注意力机制加速等轻量化技术显著降低计算资源需求；同时积极拓展多模态理解能力，实现文本与视觉信息的协同处理。通义有望通过跨模态技术融合构建更全面的 AI 能力生态，最终形成兼顾通用化能力与行业深度应用的智能基础设施。 腾讯混元大模型 腾讯推出自研深度推理模型混元 T1，基于 Hybrid-Mamba-Transformer 创新架构，显著降低计算与内存消耗，支持超长文本高效处理（解码速度提升 2 倍）。模型通过专项优化在 MMLU-PRO（87.2 分）、CEval 等中英文推理基准中领先，适配对齐任务、指令跟随及工具调用场景，现已上线腾讯云，定价输入 1 元 / 百万 tokens、输出 4 元 / 百万tokens，开放官网体验及企业 API 试用。 依据行业跟踪来看，随着大模型能力的持续提升，部署与场景适配问题逐渐成为模型实际价值转化的重要衡量维度。相较于早期关注模型参数规模与训练性能的阶段，当前的关注点正转向如何在多元环境中实现模型与算力资源、业务流程及系统接口的有效对接。这一变化反映出模型开发正从纯粹的算法突破，延伸至工程体系与生态协同的系统能力建设。 在已有实践中，部分团队通过结构设计的调整增强模型的可部署性。以 DeepSeek 为例，其采用稀疏门控的混合专家模型（MoE）架构，在推理过程中按需激活子模块，并配合流水线并行调度技术，提升算力利用效率并控制推理资源消耗。这类架构选择有助于模型在多卡集群下实现较高的资源适配度，从而为本地部署、专有环境运行等应用形式提供更多可能性。另一类策略则体现为模型结构与场景输入的深度耦合，例如豆包大模型聚焦于内容生成等高频轻量场景，通过对任务语义边界的精细控制实现快速响应与资源稳定性，适用于特定 C 端产品链路下的实际使用需求。 在企业级部署中，也有团队将模型能力与既有平台资源整合，形成较为紧密的生态应用路径。文心一言通过与百度搜索、知识图谱等业务模块集成，构建了一种以平台为基础的模型嵌套体系，适用于数据结构清晰、业务流程较为稳定的应用场景。腾讯混元则强调模型在政务、金融、制造等垂类领域的私域部署能力，并探索将企业内部知识系统与语言模型结构协同优化的路径。上述做法体现了从“模型通用能力”向“场景精度适配”的渐进转变。 尽管当前部署路径呈现多元发展态势，模型在实际落地过程中仍面临一些工程侧与生态侧的适配挑战。例如，在算力环境方面，大多数模型当前仍以 CUDA 体系为主进行推理加速，而国产编译器和执行框架的适配正在持续推进；在跨行业部署中，不同平台之间的接口规范、数据表达方式和微调流程尚未完全统一，这在一定程度上对模型迁移效率提出新的要求；此外，部分业务场景反馈周期较长，模型微调与能力更新的节奏需进一步优化，以增强其持续适配能力。这些现象反映出部署能力不仅是单一技术点的突破，更依赖于模型、系统与场景之间的协同演进。 整体而言，大模型的部署能力正在从“可用”向“可适配”迈进。从已有进展可以看出，未来的竞争焦点或将聚焦于如何构建跨架构、跨场景的柔性部署机制，以及如何通过生态联动提升模型在异构环境中的运行效率与反馈响应能力。技术演进的方向，正从中心化、静态部署逐步拓展至弹性化、协同式部署能力的构建过程之中。 真正的模型优势，不止于性能，更在于它如何嵌入现实系统，成为业务流程的一部分而非附加品。 随着大模型技术的快速发展，全球大模型的技术演进长期遵循“参数规模决定论”的底层逻辑。最初，通用大模型通过不断堆砌千亿级参数和海量算力来覆盖长尾场景，借助巨大的计算能力和数据量提升模型的性能。然而，这种技术范式逐渐暴露出了一些问题，尤其是在边际成本不经济方面。举例来说，GPT-4 级别的大模型单周期训练成本已接近 5000 万美元，其日均亿级请求的推理能耗估算相当于 1.2 万户美国家庭一年的用电量（HuggingFace, 2023）。这表明，虽然大规模堆砌参数能够有效提升模型的性能，但其带来的高昂成本和不可持续的能耗，促使了对更加