春安配资杨涛：数智融合助力金融发展——金融业大模型应用指南与未来展望

专题：2025深圳国际金融大会春安配资

　　由中国人民大学主办的2025深圳国际金融大会于11月19日至21日在深圳举行。国家金融与发展实验室副主任杨涛发布《金融业大模型应用指南》报告，对于大模型重构金融行业的变革路径进行深入解读。

　　杨涛指出，大模型正由边缘辅助工具跃升为驱动业务创新的核心引擎。他结合商业银行和非银机构等典型案例，阐述了大模型在金融前中后台的深度渗透。面对数据孤岛、模型幻觉与合规挑战，杨涛提出需构建全周期安全体系，推动轻量化部署与监管沙盒创新。他特别强调，大模型能够通过改善科技企业与科创成果评估评级方法，缓解科技金融长期存在的信息不对称问题。展望未来，杨涛提出构建“3+12+X”行业测评体系以筑牢合规根基，并指出AI智能体将重塑人机协作模式，推动金融业向“核心能力引擎”方向演进。

　　以下为发言纪要：

　　一、时代背景：大模型是金融业升级的必然选择

　　我们正处在由人工智能驱动的全新变革时代，在此全球技术变革与我国经济转型交汇之际，探讨大模型在金融领域的应用，已然超越纯粹的技术范畴，成为关乎金融行业未来走向与可持续发展的重要命题。

　　从宏观政策看，国家近年来持续强化顶层设计，为人工智能在金融领域的深化应用提供了有力支撑。2023年中央金融工作会议明确要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”，其中数字金融被定位为关键载体与实施抓手。2024年《政府工作报告》进一步强调推动数字经济创新发展，并将人工智能列入重点突破方向。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要求在重点领域布局人工智能应用，加快构建行业共性平台。从行业特征看，金融业作为数据密集、知识密集、服务密集的“三密集”行业，天然是大模型落地应用的前沿阵地。大模型在金融风控、客户服务、投研分析等场景中展现出巨大潜力，但同时也面临着数据安全、合规风险等一系列现实挑战。当前，金融业对大模型的应用正逐步从边缘业务向核心环节迭代。

　　与此同时，我国金融业在“十五五”期间面临多重挑战：一方面，随着利率市场化改革的深入，传统存贷利差不断收窄，银行等金融机构的资产负债管理、成本收益控制面临巨大压力；另一方面，金融服务实体经济、践行普惠金融的责任日益加重。如何在降低运营成本的同时提升服务覆盖面与精准度，解决“既要、又要、还要”的多重矛盾，成为行业发展的核心痛点。而大模型凭借其强大的自然语言处理、逻辑推理以及多模态生成能力，为应对这些挑战提供了全新的技术解决路径。

　　例如，在中央金融工作会议提出的“五篇大文章”中，科技金融被置于首要位置。然而，回顾自1985年以来金融支持科技的探索历程，尽管当前科技信贷投放与债券发行规模不断增长，但核心痛点，即如何科学评估科技创新成功概率并将其转化为金融信用语言，始终未能得到根本解决。传统金融风控模型高度依赖历史财务数据，难以有效评估科创企业未来的成长性与技术价值，因此导致信息不对称问题长期存在。

　　而大模型技术的引入为破解这一困境提供了新的可能。作为新一代通用人工智能的核心载体，大模型能够处理海量的非结构化数据，并可通过深度学习与知识图谱融合，实现对科创企业技术含金量与市场前景的智能化评估。这不仅是技术手段的升级，更是金融认知的重构。通过构建适应金融场景的专用大模型，金融机构能够更加准确地识别“硬科技”企业的价值，从而在有效管控风险的基础上加大支持力度，真正做好科技金融这篇大文章。

　　大模型在金融领域的应用并非一蹴而就，而是经历了一个从通用到垂直、从预训练到后训练的适应性改造过程。早期通用大模型虽具备广泛的知识覆盖，但在面对金融行业高度专业化、高严谨性要求的业务场景时，往往会出现一定的适应性不足。因此，构建金融领域的专属大模型技术框架至关重要。

　　这一框架“预训练—后训练”双阶段路径。具体而言，预训练阶段通过海量通用文本学习奠定基础语言能力，而后训练阶段则通过注入金融法规、行业研报、业务规则等专业数据进行微调与对齐，使其掌握金融行业的专业术语与业务逻辑。此外春安配资，检索增强生成（RAG）技术的应用，有效解决了大模型知识更新滞后与“幻觉”问题，通过对接实时更新的金融知识库，确保模型输出的准确性与时效性。这一技术演进路径标志着大模型正从通用对话工具向具备专业分析能力的“金融智能体”转型。

　　二、应用落地：从边缘辅助走向核心引擎

　　随着技术不断成熟与场景持续拓展，大模型在金融业的应用正呈现出“由内向外、由边缘向核心”的渗透态势。从前台的客户交互，到中台的风险管控，再到后台的运营支撑，大模型正在重构金融价值链的各个环节。

　　在金融服务的前端，大模型正在引领交互模式的深刻变革。与传统智能客服依赖关键词匹配与应答模式僵化不同，基于大模型的智能客服系统展现出强大的语义理解与多轮对话能力，能够提供类人的沟通体验。以中信银行的财富管理业务为例，该行构建了“场景—交互—决策—平台支撑”的四维能力图谱。在营销场景中，大模型化身为“全能助手”，不仅能实时辅助理财经理识别客户意图、提取异议话术、生成亮点话术，还能自动生成个性化的资产配置报告与产品解读。通过对客户行为数据的深度挖掘与分析，大模型助力实现了从“人找产品”到“产品找人”的营销模式转型，显著提升了客户转化率与服务满意度。这种智能化的前端服务，在有效降低运营成本的同时，大幅拓展了服务覆盖范围，使高质量的财富管理服务得以惠及更广泛客群，切实践行了普惠金融理念。

　　中台风控是金融机构的生命线，也是大模型应用的重要领域。面对日益复杂的金融诈骗手段与瞬息万变的市场环境，传统基于规则的风控体系已显不足。大模型通过整合多模态数据，构建起更加敏锐、立体的智能风控体系。例如，苏商银行的实践展示了智能风控的完整闭环：从多模态数据采集与预处理，到大模型训练与推理，再到风险识别、分类与决策支持，形成全流程自动化风控体系。在信用风险评估方面，大模型能够整合客户的多维度数据以构建精准画像；在反欺诈领域，大模型可敏锐识别异常交易模式，挖掘潜在的风险线索；在合规管理方面，大模型能够自动解析监管政策，审核合同条款，并生成合规报告。这种“智能中台”的建设，推动风险管理从传统的“事后阻断”向“事前预警”与“事中干预”转变，为金融机构构筑了坚实的安全屏障。

　　大模型在后台运营领域对于提升机构整体效能亦是至关重要。金融机构庞大的IT系统运维、海量的文档处理以及繁杂的代码开发工作，均为大模型提供了广阔的应用空间。例如，北京银行通过构建“基础设施—算力—模型—应用—管理”五层架构，实现了系统运营的全面智能化。在这一架构之下，大模型被应用于智能运维，能够实时监控系统状态，预测故障风险并实现自主修复。在开发环节，辅助编程助手（Copilot）大幅提升了代码开发效率；在文档处理方面，智能研报生成、会议纪要整理、法律文档比对等应用，极大释放了人力资源。后台运营的智能化转型，不仅有效降低了运营成本，更为前台业务的快速迭代提供了坚实基础，是金融机构深化数字化转型的关键支撑。

　　除银行业外，大模型在保险、基金等金融子行业领域也展现出独特的应用价值。其中，保险业依托大模型强大的图像识别与逻辑推理能力，在智能核保与理赔环节实现重要突破。例如，通过计算机视觉技术自动定损，结合大模型分析理赔材料，大幅缩短了理赔周期，优化了客户体验。基金业则聚焦投研效率提升，利用大模型快速处理海量研究报告，辅助基金经理进行投资决策与归因分析，在快速变化的市场环境中把握先机。各细分领域基于自身业务特点，探索出差异化的落地路径，共同绘就金融大模型应用的丰富图谱。

　　三、应对挑战：筑牢安全根基与破解应用难题

　　尽管大模型在金融领域应用前景广阔，但作为新兴技术，其规模化应用仍面临严峻挑战。金融业对于安全性、合规性与准确性的较高要求，促使我们必须以审慎态度推进技术创新，并构建完善的技术治理体系。

　　安全与合规是大模型金融应用不可逾越的红线。随着大模型在金融业务中的深度渗透，海量高敏感、高价值数据在模型训练与推理环节的流通，带来了前所未有的数据隐私泄露风险。同时，大模型固有的“幻觉”问题在金融场景下可能导致严重的决策失误。此外，深度学习算法的“黑箱”特性导致决策过程缺乏透明度，这与金融监管要求的“穿透式监管”原则存在冲突。

　　为应对这些挑战，亟需建立分层分级的风险治理机制。对于直接面向客户或涉及资金交易的高风险场景，需要设置更高的可解释性标准与人工审核流程；而对于内部辅助类中低风险场景，则可适度放宽要求。监管部门与金融机构应当共同探索“监管沙盒”机制，在风险可控的前提下开展创新试点，实现技术红利与风险防范的平衡。

　　为了规范行业发展，解决大模型选型难、评估难的问题，指南中创新性地提出了“3+12+X”金融大模型应用测评体系。“3”代表三大核心维度，即体系化测评方法、智能化测评平台、行业化测评数据集，构成了测评的基础底座，确保评估的科学性与公正性。“12”代表十二项关键能力指标，涵盖了模型的安全性、准确性、合规性等关键要素，为模型运作提供了详细的指标清单。“X”则代表面向未来的扩展性指标，将随技术演进与场景拓展持续丰富完善。这一测评体系坚持行业导向与实践导向，为金融机构提供客观的评估工具，引导技术供应商持续优化产品性能，推动行业朝着规范化、标准化的方向健康发展。

　　大模型从实验室走向生产环境，最大的瓶颈往往在于系统集成与工程化落地的“最后一公里”。金融机构现有的IT架构庞大而复杂，如何实现大模型与传统核心系统、交易系统无缝对接，实现数据的互联互通，成为工程实践中的一大难题。

　　破解这一难题需要在API接口标准化、中间件技术以及数据治理层面下苦功夫。一方面，要打破数据孤岛，整合内外部多模态数据，为大模型提供高效助力；另一方面，要通过技术优化，解决大模型在高并发、低延迟金融场景下的性能瓶颈。此外，还应注重成本效益分析，避免盲目追求参数规模，而是根据业务场景需求，探索大小模型协同、端云结合的轻量化部署方案，实现技术效能与经济效益的最优平衡。

　　四、未来展望：人机协同与智能体时代的到来

　　展望未来，大模型技术将推动金融业迈向全新智能化阶段。在此不仅有关智能工具的升级，更是生产关系与组织形态重塑的体现。

　　AI智能体（Agent）被视为大模型落地的下一个重要形态。与单纯的对话模型不同，Agent具备自主规划、工具调用与执行能力。在金融场景中，Agent将不再仅仅是一个被动的问答机器，而是能够独立完成从信息收集、分析判断到业务操作的全流程任务。例如，在信贷审批中，Agent可以自主调用征信接口、分析财务报表、撰写审批意见并提交人工复核；在财富管理中，Agent可以根据市场波动自动调整客户的资产配置建议并执行交易指令。这种具备行动力的智能体，将极大提升金融服务的自动化与智能化水平，推动业务流程的优化与再造。

　　随着Agent技术的成熟，“数字员工”将大规模进入金融机构，与人类员工形成新型的协作关系。这些数字员工将承担起大量重复性、繁琐的信息处理工作，甚至可在某些专业领域（如代码编写、研报撰写）展现出超越初级人类员工的工作能力。

　　这一发展趋势对于金融从业者而言既是挑战也是机遇。一方面，人类员工将从机械的事务性工作中解放出来，更多地转向需要复杂情感交互、创造性思维与高阶价值判断的工作岗位。另一方面，未来的金融机构将呈现“人机协同”的新范式，即人类专注于战略制定、风险管控与客户关系维护，而数字员工则负责高效执行与数据处理。优势互补的协作模式将释放出更大的生产效能，推动金融业向更高质量发展迈进。

　　随着“十五五”征程的开启，中国金融业的数智化转型将迈进攻坚阶段。当前，准确理解和精准把握人工智能发展的核心趋势，对于我国制定前瞻性战略、抢抓历史性机遇、从容应对潜在挑战，具有至关重要的意义。大模型技术的深入应用，不仅可以助力金融机构降本增效，更可为推动金融供给侧结构性改革、提升服务实体经济质效提供重要动力。通过产学研用各方的协同努力，在顶层设计的指引下，在技术与制度变革的双重保障下，我国金融业将成功跨越技术落地的“最后一公里”，在大模型时代交出一份高质量发展的“中国答卷”。

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