一、行业爆发：资本与场景双轮驱动，2025 上半年投入超 2024 全年

自 2017 年 Transformer 架构诞生以来，大模型技术历经生成式 AI 爆发（2022 年 ChatGPT）、多模态生态拓展（2024 年），2025 年正式进入金融行业规模化落地期。数据显示：

市场规模激增：2025 年上半年金融行业大模型中标项目达 193 个，已披露金额 6.8 亿元，远超 2024 年全年的 133 个项目、2.4 亿元投入，同比增幅达 183%。

应用场景扩容：从智能营销、客服、风控等传统场景，延伸至投研、信贷决策、交易流程等核心环节，覆盖金融机构前中后台全价值链。中国电子首席科学家况文川指出，AI 正 “全方位渗透金融业务流程”。

二、两大应用范式：赋能员工效率，重构客户服务

（一）员工端：打造智能助手，重塑内部流程

金融机构通过大模型为员工配备 “数字助手”，实现高频、重复性工作自动化：

报告生成：自动撰写金融分析报告、信贷全流程报告，如某股份制银行通过大模型将贷前调查报告生成效率提升 70%；

会议与尽调：实时转录会议记录并提取决策要点，整合工商、司法等多源数据完成客户背景调查；

流程自动化：结合 RPA 技术，实现账户开立、资料审核等操作自动化，某城商行通过 “大模型 + RPA” 组合，将信用卡初审时效从 3 天压缩至 1 小时。

（二）用户端：从 “工具” 到 “服务”，C 端交互革新

随着 “幻觉” 消除技术突破，大模型直接面向消费者提供服务：

智能投顾：根据用户风险偏好、资产状况生成动态投资组合建议，某头部券商试点大模型投顾后，客户日均咨询量增长 45%；

个性化服务：基于消费数据为用户推荐金融产品，如某银行通过大模型分析用户消费习惯，精准推送分期方案，转化率提升 28%；

全流程自助：在保险场景中，用户可通过对话完成投保咨询、理赔申报，某保险公司大模型客服处理简单理赔案件的效率达人工的 5 倍。

三、智能体元年：从 “认知” 到 “执行”，核心业务流程智能化

2025 年被称为 “智能体元年”，金融机构开始将大模型的 “认知能力” 转化为智能体的 “执行能力”，典型案例包括：

工商银行：构建智能体应用生态，覆盖客户经理从客户分析、产品推荐到持续陪伴的全流程，某分行试点后客户覆盖率提升 30%；

招商银行：交易银行场景推出 “招小财” AI 助手，支持复杂公司金融产品操作，响应准确率达 95%，替代 60% 人工咨询；

兴业银行：金融市场业务推出 “兴小二” 债券交易机器人，通过机器学习和大模型优化交易策略，单笔交易执行效率提升 40%。

智能体工作流（Agentic Workflow）成为关键技术路径，通过分解任务、调度多智能体协作，实现流程重塑。例如，保险核保场景中，智能体可自动识别保单信息、调取风控规则、生成核保建议，将人工干预比例从 70% 降至 20%。

四、中小机构破局：聚焦垂域、借力开源，规避 “大而全” 陷阱

中小金融机构面临算力不足、数据壁垒、人才短缺三大痛点，建议采取 “小步快跑” 策略：

场景选择：优先落地高频、低风险、人力密集场景，如智能客服（降本直观）、合规审查（规则明确）、营销推荐（短期见效），避免涉足信贷审批、复杂投研等需深度推理的场景；

技术路径：采用 “开源基模 + 领域增强” 架构，底层接入文心、DeepSeek 等开源大模型降低成本，上层叠加自有金融知识库提升专业性。某农商行通过该模式，将智能客服部署成本降低 60%；

生态合作：与科技公司共建联合实验室，例如某城商行与百度合作开发区域性小微风控模型，利用开源模型 + 本地信贷数据，将小微企业贷款不良率降低 1.2 个百分点。

五、挑战与未来：数据安全、模型可控性成商业化关键

当前行业面临三大核心挑战：

数据安全：公有云模式下存在数据泄露风险，金融机构需加强私有化部署与联邦学习应用，如某国有大行采用 “大模型本地化 + 数据不出行” 方案，确保客户信息安全；

模型 “幻觉”：在信贷决策等关键场景中，需通过知识图谱、实时数据校验等技术提升输出准确性，某股份制银行引入 “双模型校验” 机制，将大模型决策错误率从 8% 降至 3%；

算力成本：中小机构可通过算力池共享、混合云架构优化支出，例如某省农信联社联合区域银行共建算力中心，单位算力成本降低 40%。

未来，金融大模型将向 “深度赋能核心业务” 演进：从辅助决策转向风险定价、产品设计等核心环节，智能体将进一步融合区块链、物联网技术，构建 “端到端自动化金融服务网络”。正如金融壹账通金新明所言，AI 将成为金融机构 “看不见的基础设施”，重塑行业竞争格局。