随着 DeepSeek 等开源模型的突破，AI 技术普惠化加速，金融业凭借丰富的场景与数字化基础，成为大模型 “技术 - 行业” 深度融合的核心场域。从国内外发展路径差异，到头部机构的范式创新，再到中小机构的突围探索，金融业大模型正从 “工具应用” 向 “智能中枢” 演进，为金融 “五篇大文章” 注入新动能。

一、差异化发展：国内外金融业大模型的路径分野

国内外金融机构在大模型建设的 “技术路线、部署方式、应用场景” 上呈现显著差异，本质是由数据安全要求、技术自主需求、业务优先级不同所致。

维度 国际金融机构 国内金融机构

技术路线 以 “外部采购” 为主，直接采用商用大模型（如 OpenAI） 以 “开源自建 + 联合共建” 为主，自主可控导向（如工行工银智涌、建行方舟）

部署方式 偏好公有云部署，依托云厂商算力降低成本 以私有云 / 混合云为主，保障金融数据安全合规

应用场景 聚焦核心业务场景（舆情分析、风险评估、智能投研），如摩根大通用大模型优化交易决策 初期聚焦基层降本增效（知识助手、编码助手、办公助手），现逐步向信贷、风控等核心场景渗透

典型案例 花旗银行采购 OpenAI 模型优化客户服务；高盛用大模型生成投研报告 工行 “1+X” 范式覆盖 200 + 场景；农行 ChatABC 辅助信贷审批

核心差异根源：国际机构更注重 “快速落地效率”，国内机构更强调 “数据安全与技术自主”，随着国内大模型（如 DeepSeek）能力提升，核心场景应用差距正逐步缩小。

二、标杆范式：工商银行 “1+X” 大模型应用实践

工商银行从商业银行实际需求出发，构建 “1+X” 大模型应用范式，实现从 “单场景赋能” 到 “端到端业务重塑” 的突破，为行业提供可复制的落地模板。

1. 范式拆解：“1” 为核心，“X” 为支撑

“1”：金融智能中枢

定位为 “大模型驱动的业务大脑”，具备复杂任务拆解、规划执行、反馈优化的核心能力 —— 例如在金融市场询价交易中，中枢可先拆解 “需求理解 - 对手方匹配 - 报价生成 - 交易确认” 全流程，再调度各模块分步执行。

“X”：基础能力矩阵

涵盖知识检索、数据分析、文档编写、智能搜索、API 调用等标准化能力，作为 “智能中枢” 的 “手脚”：

知识检索：对接银行内部知识库，快速提取信贷政策、合规条款；

API 调用：联动交易系统、风控系统，实现 “分析 - 决策 - 执行” 闭环。

2. 场景落地：覆盖 200 + 业务场景

金融市场交易：“智能中枢 + 智能搜索 + 交易 API” 组合，自动分析市场舆情、匹配对手方，将询价交易响应时间从 30 分钟压缩至 5 分钟；

网点知识问答：“智能中枢 + 知识检索”，为柜员提供实时合规咨询（如理财产品风险提示），准确率达 98%；

信贷审批：“智能中枢 + 数据分析”，自动整合企业财报、征信数据，生成风险评估报告，审批效率提升 60%。

三、趋势预判：金融业大模型的四大发展方向

DeepSeek 等开源模型的突破，正推动金融业大模型从 “工具化” 向 “基础设施化” 演进，呈现四大明确趋势：

1. 大模型成为 “通用智能基础设施”

不再局限于单一场景工具（如智能客服），而是渗透到金融业务全链路 —— 例如银行的 “智能中枢” 可同时支撑信贷审批、投研分析、合规审查，成为与 “核心系统” 同等重要的基础设施。

2. “云 — 边 — 端”AI 部署全覆盖

云端：国产高端算力趋近国际水平，支撑行业级大模型训练（如千万参数金融基模）；

边缘端：支行、网点部署轻量化模型（如 DeepSeek-7B），实现本地数据快速处理（如网点客户身份核验）；

终端：手机银行、智能 POS 运行微型模型，支持 “无网环境下的简单交互”（如离线查询账户余额），真正实现 “AI 随处可用”。

3. 模型矩阵趋向 “1 全能 + N 领域”

依托 “慢思考蒸馏” 等技术（提升小模型能力），平衡 “能力与成本”：

1 个全能基模：处理通用金融场景（如舆情分析、通用客服），降低基础研发成本；

N 个专业领域模型：针对信贷（企业风险评估）、资金（收支预测）、运管（故障诊断）等垂直场景优化，提升专业精度 —— 例如某城商行基于 DeepSeek 微调 “小微信贷模型”，不良率降低 1.8 个百分点。

4. 监管标准体系加速完善

监管将聚焦 “伦理合规、风险防控” 出台细则：

明确大模型 “幻觉” 风险的管控要求（如信贷审批模型需人工复核关键决策）；

规范数据使用边界（如客户隐私数据在模型训练中的脱敏标准）；

建立模型备案机制（核心业务模型需向监管机构报备技术架构）。

四、现实挑战：金融业大模型落地的四大 “拦路虎”

尽管趋势向好，金融机构在应用大模型时仍面临 “成本、数据、人才、安全” 四重困境：

1. 成本与价值平衡难：算力投入居高不下

训练阶段：千亿参数金融大模型需数千万元算力（如 GPU 集群），中小机构难以承担；

推理阶段：高频场景（如实时风控）的推理调用，日均算力成本可达数万元；

核心矛盾：短期投入大，而价值回报（如降本、增收）需长期验证，部分机构陷入 “投入 - 观望” 循环。

2. 高质量数据积累慢：“新石油” 质量稀缺

数据价值从 “规模驱动” 转向 “质量 + 场景驱动”，但金融机构普遍存在 “数据碎片化”（如信贷数据分散在不同部门）、“标注不足”（如风险案例缺乏精细化标注）问题；

即便采用 DeepSeek 等开源模型，若缺乏行业定制化数据（如特定区域小微商户数据），模型效果仍会 “水土不服”。

3. 复合型人才缺口大：“业务 + 技术” 双通人才稀缺

市场需求：既懂金融业务（如信贷风控、投研逻辑），又精通大模型技术（如微调、Prompt 工程）的人才缺口超 20 万；

培养难点：高校 “AI + 金融” 交叉学科建设滞后，企业内部培训周期长（通常需 1-2 年），难以快速补位。

4. 潜在安全风险高：AI “双刃剑” 效应凸显

内容伪造：Deepfake 技术生成虚假交易凭证、仿冒客服对话，可能引发诈骗风险；

数据泄露：模型训练或推理过程中，若防护不当，可能导致客户隐私数据（如账户信息、交易记录）泄露；

模型失控：极端场景下（如市场剧烈波动），模型可能出现 “决策偏差”（如误判信贷风险），引发业务损失。

五、中小金融机构突围之道：“外部合作 + 轻量化适配” 破局

中小机构（如城商行、农商行）受限于算力、数据、人才，需避开 “全栈自研” 陷阱，采取 “聚焦核心、借力生态” 策略：

1. 深耕核心业务领域：集中资源打造 “小而美” 场景

聚焦自身优势场景（如县域普惠信贷、社区养老金融），用 DeepSeek 等开源模型进行 “轻量化微调”（仅需少量行业数据），避免 “大而全”；

案例：某县域农商行基于 DeepSeek 微调 “农户信贷模型”，用本地农户种植数据、信用记录优化模型，农户贷款审批时效从 3 天压缩至 4 小时，覆盖率提升 35%。

2. 构建轻量数据生态：“联邦学习 + 区块链” 破 “数据孤岛”

联合区域内同类机构（如省内城商行联盟），通过联邦学习实现 “数据可用不可见”（如共享小微商户风险数据，但不泄露原始数据），弥补 “长尾数据缺陷”；

用区块链记录数据来源与使用轨迹，确保数据合规共享，解决 “数据信任” 问题。

3. 打造场景运营机制：长期视角评估价值

避免 “重部署、轻运营”，建立场景效果跟踪体系（如智能客服的解决率、信贷模型的不良率），每季度进行模型迭代优化；

以 “ROI” 为核心指标，优先投入 “短期可见效” 场景（如智能客服降本、合规审查提效），积累资金后再向核心场景（如信贷风控）延伸。

六、未来路径：生态化思维重构金融 AI 范式

金融机构需跳出 “单点创新”，以生态化思维构建可持续发展路径，助力金融强国建设：

1. 共建行业级智能基础设施

算力共建：由头部机构（如国有大行）牵头，联合中小机构成立 “金融算力联盟”，共享 GPU 集群，降低单位算力成本；

数据共筑：搭建 “高质量金融数据平台”，整合行业内脱敏数据（如 anonymized 信贷案例、风险事件），供机构共同使用；

工具共享：开发标准化模型工具链（如微调框架、评估工具），中小机构可直接复用，缩短落地周期。

2. 构建分层技术架构：以确定性应对不确定性

分层设计：从下到上分为 “算力底座（通用算力 + 专用算力）— 模型使能（模型仓库、微调平台）— 场景应用（信贷、普惠、运管）”；

核心价值：通过 “算力底座标准化”“模型使能模块化”，应对大模型技术快速迭代（如模型参数升级）、算力设施异构（如 CPU/GPU/TPU 混用）的不确定性，确保业务连续性。

3. 打造差异化场景：从 “同质化” 到 “特色化”

垂直领域深耕：围绕 “普惠金融”（如农户、小微企业）、“绿色金融”（如新能源企业信贷）、“养老金融”（如老年客户财富管理）打造专业模型；

案例：某绿色银行基于行业数据微调 “绿色信贷模型”，可自动评估企业碳排放、环保合规性，绿色贷款审批效率提升 50%，不良率控制在 0.5% 以下。

总结：从 “流程优化” 到 “认知跃迁”，大模型重塑金融未来

金融业大模型的发展，正推动金融服务从 “效率提升”（如流程优化）向 “认知跃迁”（如智能决策、价值创造）演进。通过构建 “感知 — 决策 — 创造” 三位一体的智能中枢，金融机构将加速数字化转型：

对客户：提供 “千人千面” 的精准服务（如个性化普惠信贷、智能投顾）；

对行业：破解中小机构落地瓶颈，推动金融服务均等化；

对国家：为金融 “五篇大文章”（科技金融、普惠金融、绿色金融等）注入智能动能，助力金融强国建设。

未来，唯有以 “自主可控” 为底线，以 “生态协同” 为路径，以 “场景价值” 为核心，金融业大模型才能真正成为驱动高质量发展的 “关键引擎”。