自計(jì)算機(jī)技術(shù)誕生以來，人工智能便作為其重要分支逐步發(fā)展。上世紀(jì)五十年代，受限于技術(shù)成熟度與社會(huì)需求規(guī)模，人工智能雖已問世，卻更多停留于理論探索與科幻創(chuàng)作層面，未能對(duì)現(xiàn)實(shí)社會(huì)產(chǎn)生顯著影響。直至21世紀(jì)，深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域的突破性進(jìn)展，推動(dòng)人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，成為全球信息技術(shù)創(chuàng)新的焦點(diǎn)。

2022年，美國(guó)OpenAI公司發(fā)布的ChatGPT大模型引發(fā)全球科技界關(guān)注，我國(guó)科技企業(yè)迅速跟進(jìn)，推出多款具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大模型產(chǎn)品。隨著技術(shù)生態(tài)的完善，2023年起，金融、醫(yī)療、教育等行業(yè)掀起大模型應(yīng)用熱潮，其中金融業(yè)憑借數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配性，成為技術(shù)落地的核心領(lǐng)域。2025年初，深度求索公司推出的DeepSeek通用大模型以低成本、高效率的特點(diǎn)，進(jìn)一步推動(dòng)技術(shù)普及，全球范圍內(nèi)形成新一輪應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)格局。

人工智能大模型的本質(zhì)是通過海量數(shù)據(jù)與超大規(guī)模參數(shù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其參數(shù)量通常達(dá)數(shù)十億級(jí)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)規(guī)模以數(shù)百GB計(jì)。這類模型具備自主進(jìn)化能力，可通過知識(shí)圖譜生成個(gè)性化功能，并依托神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜運(yùn)算。與傳統(tǒng)工具軟件不同，大模型通過持續(xù)學(xué)習(xí)外部數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)功能迭代，其輸出結(jié)果既取決于初始編程框架，也受訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量影響。按處理內(nèi)容劃分，大模型可分為自然語言處理、數(shù)據(jù)分析與圖像識(shí)別等類型，其生成的文本、圖像等內(nèi)容被業(yè)界稱為生成式AIGC。

金融業(yè)成為大模型應(yīng)用的主戰(zhàn)場(chǎng)，源于其獨(dú)特的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)與業(yè)務(wù)需求。作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的核心數(shù)據(jù)持有者，金融機(jī)構(gòu)掌握的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在標(biāo)準(zhǔn)化程度與獲取效率上顯著優(yōu)于其他行業(yè)。大型銀行、證券與保險(xiǎn)公司通過自建或合作模式部署大模型，既可利用自身數(shù)據(jù)優(yōu)化模型性能，也能通過技術(shù)賦能提升服務(wù)效率。例如，2024年全球金融機(jī)構(gòu)在AI領(lǐng)域的投資超1500億美元，其中40%以上流向大模型研發(fā)。我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模同年達(dá)7000億元，金融業(yè)占據(jù)下游應(yīng)用市場(chǎng)三分之一份額，42家A股上市銀行中已有半數(shù)完成大模型部署。

從實(shí)踐路徑看，大型金融機(jī)構(gòu)傾向于構(gòu)建垂直領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ?，以匹配?fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景；中小機(jī)構(gòu)則通過接入通用大模型并微調(diào)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)低成本技術(shù)遷移。這種差異化策略背后，是金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度思考。隨著信貸擴(kuò)張模式趨緩，行業(yè)重心轉(zhuǎn)向降本增效與服務(wù)質(zhì)量提升，AI技術(shù)成為突破發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵工具。例如，部分銀行通過大模型優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程，將信貸審批時(shí)間縮短60%；證券機(jī)構(gòu)利用自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)市場(chǎng)分析，提升投資決策效率。

盡管技術(shù)前景廣闊，但大模型的應(yīng)用邊界仍受制度與倫理約束。作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)命脈，金融業(yè)的信用體系與責(zé)任機(jī)制難以被技術(shù)完全替代。即使是最先進(jìn)的AI系統(tǒng)，在客戶身份核驗(yàn)、合規(guī)審查等環(huán)節(jié)仍需人工介入。實(shí)踐中，大模型更多扮演“輔助角色”，通過自動(dòng)化處理重復(fù)性任務(wù)，釋放人力資源投入高價(jià)值領(lǐng)域。例如，某股份制銀行部署的智能客服系統(tǒng)可處理80%的常規(guī)咨詢，但復(fù)雜投訴仍需人工專員跟進(jìn)。

對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，技術(shù)引入需平衡創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)。盲目追求高性能模型可能導(dǎo)致成本失控，而忽視業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配性則可能造成資源浪費(fèi)。合作研發(fā)成為主流趨勢(shì)，科技企業(yè)通過與金融機(jī)構(gòu)共建實(shí)驗(yàn)室，獲取稀缺數(shù)據(jù)與實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景，金融機(jī)構(gòu)則借助技術(shù)方能力實(shí)現(xiàn)快速迭代。這種協(xié)同模式不僅提升了大模型的金融領(lǐng)域適配性，也為技術(shù)向其他行業(yè)遷移提供了信用背書——獲得金融業(yè)認(rèn)可的技術(shù)方案，往往更容易拓展至醫(yī)療、制造等領(lǐng)域。