在金融行业数字化转型的浪潮中，大模型正从 “概念验证” 迈向 “规模化应用” 深水区。《金融时报》记者对话中电金信研究院副院长单海军与 IDC 中国金融行业研究总监高飞，围绕国内外应用差异、场景落地策略、成本风险平衡及未来趋势展开探讨，揭示金融大模型的破局路径。

一、国内外竞速：投入差异与场景纵深

1. 国内：快速追赶中的场景创新

投资规模跃升：2024 年中国金融行业 AI 与生成式 AI 投资达 196.94 亿元，重点布局智能客服、风控、营销等领域。中电金信的 “信贷业务助手” 已实现贷前尽调、贷中审查的全流程智能辅助，报告撰写效率提升 40%。

应用聚焦效率提升：头部机构如工商银行依托 “工银智涌” 大模型平台，构建覆盖 200 + 场景的智能中枢；中小银行则优先选择智能 IT 开发、知识库等 “短平快” 场景，某城商行通过大模型优化科创企业风控，授信额度提升 2.9 倍，效率提升 10 倍。

2. 国际：核心场景的深度渗透

技术路线差异：境外机构更依赖 OpenAI 等商用大模型，采用公有云部署，聚焦核心业务。例如摩根大通用大模型分析市场舆情，高盛实现投研报告自动生成。

落地成熟度领先：全球 18% 企业已在生产环境部署生成式 AI 应用，而中国这一比例仅 3%，但 95% 的中国企业已启动投资或测试，显示出 “追赶式创新” 特征。

二、场景分化：机构规模驱动策略差异

1. 头部机构：全栈能力构建与业务重塑

技术自主性优先：国有大行通过自建大模型平台（如工行 “工银智涌”），实现从数据训练到场景应用的全栈可控，覆盖信贷、投研、合规等核心领域，推动端到端业务流程智能化。

生态化布局：构建 “大模型 + 智能体” 协同体系，例如工商银行的智能中枢可调度知识检索、API 调用等模块，实现金融市场交易从询价到成交的全流程自动化，响应时效提升 80%。

2. 中小机构：聚焦 ROI 与轻量化落地

场景优先级排序：城商行、农商行聚焦高性价比场景，如智能客服（降低 30% 人力成本）、智能公文写作（效率提升 50%），某县域银行通过微调开源模型优化农户信贷，审批时效从 3 天压缩至 4 小时。

借力开源与生态合作：采用 “外部采购 + 本地化适配” 模式，例如接入 DeepSeek 等开源基模，叠加区域小微企业数据进行轻量化训练，避免全栈自研的高成本陷阱。

三、成本与风险：平衡术与护城河

1. 算力成本控制：技术优化与模式创新

推理效率提升：通过模型压缩（如蒸馏技术）、硬件加速（GPU 集群调度）降低算力消耗，中电金信的信贷助手通过推理优化，算力成本降低 40%。

成本分摊机制：中小机构加入 “行业算力联盟”，共享头部机构的 GPU 资源，单位算力成本降低 60%，同时避免重复建设。

2. 风险防控：数据治理与模型透明化

数据质量攻坚：通过数据清洗（去除 20% 噪声数据）、合成数据生成（补充 15% 稀缺样本）、联邦学习（跨机构数据合规共享）提升数据质量，某股份制银行通过数据治理将风控模型准确率提升 12%。

对抗 “幻觉” 与偏见：引入 LIME、SHAP 等解释工具，为每个模型生成可交互的决策逻辑图；建立 “双模型校验” 机制，例如信贷审批中同时运行大模型与传统风控模型，差异率超过 5% 时触发人工复核，将 “幻觉” 风险控制在 0.5% 以下。

四、未来趋势：从工具创新到生态革命

1. 基础设施：算力与开源的双重突破

国产化算力崛起：国产 GPU 性能趋近国际水平，叠加 “云 — 边 — 端” 协同部署（如边缘端运行轻量级模型处理网点客户核验），实现算力成本下降与响应速度提升的双重目标。

开源生态加速：DeepSeek 等国产基模开源降低技术门槛，中小机构可通过 “开源基模 + 领域数据” 模式，将模型训练成本从千万级降至百万级，某农商行以此开发 “养老金融客服模型”，部署周期缩短至 2 周。

2. 应用范式：AI 原生与行业深度融合

从 “外挂工具” 到 “内生能力”：大模型将嵌入金融核心系统，例如核心交易系统直接调用大模型进行实时风险评估，替代传统规则引擎，某银行试点后交易拦截准确率提升 18%。

“AI + 软件” 化学反应：金融软件从 “功能模块” 升级为 “智能体协作网络”，例如智能客服与信贷系统联动，客户咨询贷款时自动触发预授信评估，转化率提升 25%。

3. 行业协同：标准共建与生态共生

制定金融大模型技术标准：推动模型可解释性、数据合规性、风险评估等领域的行业规范，例如央行拟出台《金融大模型应用安全指引》，明确核心场景的人工干预比例（如信贷审批不低于 30%）。

开源社区与联盟成立：头部机构牵头建立 “金融大模型开源社区”，共享训练数据、优化方案与行业案例，预计 2025 年将覆盖 80% 以上金融机构，避免重复 “造轮子”。

五、专家共识：理性创新与长期主义

单海军强调：“金融大模型不是万能药，需在合规框架内探索‘技术最优解’。” 高飞则指出：“未来竞争将聚焦‘场景理解深度 × 技术适配精度’，机构需找到差异化的‘生态位’。” 两者共同认为，金融大模型的终极价值不在于替代人类，而在于增强金融机构的 “复杂问题解决能力”，推动行业从 “效率优先” 向 “效率与安全并重” 跃迁。

在这场技术革命中，金融行业正站在 “工具创新” 与 “生态重构” 的临界点。唯有以场景为锚、以数据为基、以合规为盾，才能让大模型真正成为金融高质量发展的 “智能引擎”，而非不可控的 “技术黑箱”。