金融行业大模型应用落地白皮书：AI原生开启金融智能新未来

— — 金 融 行 业 大 模 型 应 用 落 地 白 皮 书 目录 �� 前言 第一章：大模型开启金融行业全新智能时代�� 1.1 大模型驱动金融机构全面加速智能化转型1.2 强推理和多模态、多个模型深度配合与内外部协同的智能体推动金融走向智能化1.3 金融领域正加速迈向基于AI原生的智能重构阶段������ 第二章：从“单点探索”迈向“战略深化”：金融行业大模型落地面临多重挑战�� 2.1 异构算力管理复杂，算力调度缺乏灵活性2.2 高质量数据价值难以挖掘，飞轮效应尚未形成2.3 通用模型难以满足复杂金融业务的应用需求2.4 智能体难以穿透金融系统的业务流程、运营复杂度高2.5 安全能力尚待体系化突破，金融机构多持审慎落地策略2.6 模型应用效果难以评估，金融机构对大模型的长期价值尚存顾虑2.7 业-技融合的敏捷组织尚未成熟，复合型人才稀缺�������������� 第三章：从技术到场景：金融行业AI原生应用的的重构与破局之路�� 3.1 金融领域呈现出通用场景向专精场景的演进趋势�.� AI原生能力重构⸺体系化适配金融行业智能需求3.3 七大核心要素助力金融机构打造AI原生应用������ 第四章：领先实践：金融机构大模型开发与应用案例�� 4.1 某国有银行⸺AI PaaS平台让零售业务迈入“秒级”时代4.2 重庆农商行⸺依托百度智能云企业级金融AI中台，打造代码规范的最佳实践4.3 泰康保险集团股份有限公司⸺AI综合解决方案大幅提升核保核赔自动化率4.4 银河证券⸺大模型拓宽证券业务边界�������� 第五章：金融行业大模型落地建议： ��多方协同构建“战略-支撑-生态-监管”四位一体保障体系 ��������5.1 金融机构：构建“战略精准-执行适配-风控闭环”的系统能力5.2 技术服务商：提供“算力效能-平台易用-模型工程化-场景赋能”的全栈支撑5.3 产业生态：共建“标准统一-产学研协同-产业链联动”的协同体系5.4 规范引领：强化“政策引导-工具迭代-标准牵头” ��第六章：关于百度智能云 ⸺ 金融行业“双智能 双引擎”方案 ����6.1 “双智能”应用层⸺重构金融服务新体验6.2 “双引擎”技术基座⸺驱动智能应用的强大动力 前言 从“感知推理”到“自主进化”，算法技术突破进入深水区。2025年，大模型算法的核心跃迁是从“被动处理任务”转向“主动进化策略”，金融行业作为数据密集型和计算密集型的典型应用场景，迎来了深度变革的历史机遇。全球头部玩家通过算法创新直接解决金融场景的“长文本、高实时、强专业”痛点。OpenAI GPT-�：强化“长文本因果推理”能力（支持10万token以上上下文），突破金融机构对“超长篇幅风控/投研文档”的处理瓶颈，GoogleGemini�.�：升级“多模态动态交互”算法，实现“文本-图表-数据”的实时联动⸺高盛用其构建“动态利率走势模型”。AlphaEvolve自主进化算法：通过“生成式策略优化（GSO）”实现模型自动迭代。国内，百度文心4.5和X�系列模型、DeepSeekV�\R�等大模型，正以多模态+长思维链推理+智能工具调用执行架构融合，实现“能思考、会落地”的大模型。金融行业拥有独特、高质量、大规模的行业数据，核心护城河已不再是“应用好某个开源模型”或“落地单一应用”，而是要构建“场景-算法-数据”的深度协同体系，构建知识壁垒+行业场景深度融合，训练出真正好用的Agent，实现核心业务场景AI原生化改造。 从技术尝鲜到价值优先，“核心业务与AI的融合深度”已成为金融机构的核心竞争力。大模型凭借对非结构化数据向量化处理以及强大的意图理解和推理能力，在面向员工的场景中优势明显，如知识问答、内容生成（金融报告辅助撰写）、智能办公（投研资料汇总）等；在面向客户的业务场景中，尤其是对深入业务应用场景（信贷、风控、营销）以及对实时性要求较高的场景（实时反欺诈、秒级授信）中，目前面临准确率较低、延迟反馈等问题。专精模型结合金融合规规则库、动态风险因子库，并通过领域数据定制与任务特定优化（如反欺诈模型的算法重构），即可实现深度场景适配。需明确的是，通用大模型在金融专业领域存在天然短板：意图理解不准确、专业知识覆盖不足、问答准确率、幻觉率、可解释性均未达到金融场景的“生产级要求”，IDC认为，未来，为满足金融业务多样化要求，在复杂语义理解领域，大模型将持续发挥优势，专业业务领域将由专精模型提供服务，通用模型与专精模型协同管理与适配的AI解决方案将成为主流。 从“技术组件”到“业务赋能平台”，大模型开发工具链降低金融机构的AI使用门槛。2025年，大模型工具的核心升级是“从‘技术导向’转向‘业务导向’”，通过低代码/无代码平台让金融机构快速构建“贴合自身业务的智能体”。金融机构对智能体进入核心业务等需求越来越旺盛，其在智能投研/投顾、信贷决策、风险管理等核心场景中将持续创造更多价值。持续迭代支持MCP/A�A的智能体开发平台，以及SFT工具链、场景优化工具链，以满足金融机构的场景创新应用需求。同时在模型管理方面，IDC指出，2025年“通用模型+专精模型”的协同管理将成为主流，工具平台的核心价值是“降低金融机构的AI使用门槛”⸺不再要求金融机构具备“顶级算法团队”，而是通过低代码、模块化工具，让业务人员也能“用AI解决业务问题”，工具从“技术组件”升级为“业务赋能的桥梁”。 从“数据驱动”向“知识驱动”跃迁，数据飞轮已成为金融应用AI原生化关键要素⸺唯有将零散数据转化为可复用的结构化知识，并形成“业务-数据-模型”的闭环，才能让大模型真正适配金融领域“高合规、高精准、高动态”的核心要求。金融机构的数据飞轮建设目标是通过打通全链路数据流，实现数据与业务的双向驱动。金融机构正在对金融数据按照敏感度分级，构建可信数据环境，满足合规要求；通过跨模态数据整合与关联分析，实现内外部数据协同，打破金融数据壁垒；构建高质量向量知识库、打造高价值知识工程与场景化数据沉淀来缓解高价值数据稀疏的现状。数据飞轮的构建将促进模型在知识广度、推理深度、领域专业性和鲁棒性等多维度实现系统性升级，使得金融智能系统能够快速响应业务需求变化。 从通算向智算演进，规模化异构算力管理已成为大幅提升算力效率的核心路径。随着大模型向GPT-�等万亿级参数演进，训练所需算力呈指数级增长，算力架构的“成本-能效平衡”能力愈发关键⸺以异构计算集群、多芯混合训练为代表的方案，因能兼顾高性能与低成本，已成为企业应对超大规模模型算力需求的核心竞争力。针对不同参数量级的模型场景，需精准适配算力方案，实现“算力资源与业务需求”的最优匹配：百亿参数模型场景：单机单卡即可完成推理与微调任务，是性价比最优的选择，而更高算力密度、更大显存的算力机器，则在模型训练微调场景与复杂推理中更具效率优势。而在干亿/万亿参数模型场景，DP（数据并行）+EP（专家并行）分离的大集群部署方案⸺通过将数据拆分与专家层分工解耦，可成倍数提升算力利用效率，是突破超大规模模型“算力瓶颈”的必选路径。 第一章 大模型开启金融行业全新智能时代 1.1 大模型驱动金融机构全面加速智能化转型 政策层面，我国已给出了明确的指导意见。2024年1月，金融监管总局等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，提出布局先进高效算力体系，强化模型和算法风险管理；2024年12月，我国金融监督管理总局印发了《银行保险机构数据安全管理办法》，为银行保险机构规范数据处理、保障数据安全、促进数据开发、完善监管效能等方面提供了全面、细致的规范标准；2025年7月31日召开的国务院常务会议，审议通过了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）。“深入实施”标志着“人工智能+”行动正式从政策倡导迈入规模化、商业化落地阶段。 我国金融IT投入持续增加，根据IDC数据，2024年中国银行业IT投资规模达到1,693.15亿元，同比增长3.6%，预计在2028年将达到2,662.27亿元。2024年中国金融行业生成式AI投资规模为36.26亿元，预计到2028年投资规模为238.04亿元，增幅达到556.5%。 在智能时代背景下，我国各类金融机构均加码大模型投入，且各有侧重。国有大行以自主可控为核心，优先保障算力底座自主建设，兼顾千亿级模型再训练与多智能体协同；股份制银行平衡算力成本，侧重模型场景化微调；区域性银行关注低成本算力租用、复用，追求“开箱即用”，保险机构重点关注决策模型与大模型模型配合使用，提升核保核赔效率；证券与基金公司低时延交易与智能投研，侧重高性能算力与金融蒸馏模型，通过A�A与MCP协议构建生态。 金融大模型开启了金融智能时代的新篇章。随着政策加码，金融大模型技术升级，应用场景的不断丰富，新旧智能时代转换的拐点将至，金融行业的全新智能时代将完成从“工具导向”到“超级生产力”的跨越。 1.2 强推理和多模态、多个模型深度配合与内外部协同的智能体推动金融走向智能化 IDC认为，“强推理+多模态”是当前人工智能技术发展的关键方向。仅仅“看懂”多模态数据并不足够，医疗和保险场景等复杂场景更需要较强的因果推理能力。例如：AI不仅要识别票据金额和项目，还要推断这些项目是否与患者诊断、治疗方案一致；在保险定损中，AI需要结合事故图像、维修价格体系、历史理赔数据，推理出最合理的赔付金额。“强推理+多模态”技术通过整合视觉、文本、空间等多维信息与高级逻辑推理能力，正深刻重构AI对物理世界的理解范式，从而满足其在复杂场景中的应用需求。 某保险公司⸺多模态+强推理辅助智能理赔 某保险公司推出基于多模态技术及强推理能力的“车险人伤智能定损机器人”，实现了伤情诊断与赔付标准的自动生成处理，仅需上传伤情照片与索赔材料，即可精准分析伤情、精准计算理赔金额，实现快速赔付，同时还可为伤者提供康复建议等人性化服务，极大提升了该类案件的理赔效率。自2024年3月正式上线启用以来，人伤智能定损机器人的单证分类及伤情识别准确率分别达到95.6%和88.3%。 “多个模型”深度配合是增强决策精准度、推动业务创新的关键。大模型适用于对语义理解和自然语言处理要求较高的场景，如智能客服、智能创作、智能营销等，提升深度推理与非结构化数据的处理效率；决策类的小模型专注于对结构化数据精准判别，在快速响应与细分专业场景中有天然优势。IDC认为，大小模型的深度配合，是满足金融机构对多样复杂场景中的模型应用需求、提升金融业务价值的重要方式。同时，通用模型与专精模型相互结合与灵活适配，也是降低模型运行成本，提升模型应用效果的重要策略。 某股份制银行⸺业务场景的AI化升级 某股份制银行在财富等业务场景中率先部署AI智能助手，通过大语言模型的知识理解能力与小模型的数据处理优势深度结合，实现了服务模式的智能化升级，能够深度理解客户口头表述中的潜在需求，例如当客户提到“希望稳健增值”时，AI助手不仅能识别风险偏好，还能结合市场行情自动生成包含国债、同业存单等低波动产品的配置方案。该应用显著提升了客户经理的服务效率，使专业财富规划服务得以覆盖更广泛的客群。 “内外部协同的智能体”将在复杂的金融业务场景中创造显著价值。内部智能体主要服务于金融机构内部运营，满足内部数据安全与合规要求；外部智能体聚焦零售与对公用户，为用户提供个性化服务，增强用户体验。内外部协同的智能体可以减少金融机构“内部业务闭环”与“外部生态联动”的割裂现象，通过内、外智能体的能力互补与流程协同，可以解决单一智能体难以覆盖复杂业务场景的痛点。 某国有银行⸺打造多智能体协同的智能研发体系 某国有银行通过强化大模型软件工程长思维链、动态决策和意图理解能力，建成具备需求理解与拆分、方案设计、代码生成、问题修复以及IDE工具调用、命令执行功能的研发垂直领域智能体群，各智能体通过分布式决策、调用路由、知识共享等机制相互协作，形成一支高效AI研发团队，实现AI程序员根据需求自主生成原型工程代码