中国银保传媒+2023金融业大模型应用报告-33页_3mb

2023金融业大模型应用报告总结

报告概述

破除虚妄，务实求效：系统分析金融业大模型应用现状、落地边界与价值实践，涵盖技术趋势、场景应用及合规挑战。

一、大模型发展与金融业适配

1. 技术趋势

• 能力升级：从语言模型到多模态，涌现推理、可控生成能力驱动场景变革。
• 范式转移：替代传统小模型，重构金融架构（如对话系统、知识引擎）。
• 监管挑战：金融数据合规要求严格，需平衡创新与风险。

2. 场景选择标准

• 模型选型：
  • 基础大模型：通用性强，适用于C端内容消费。
  • 行业大模型：专精垂直领域，追求ROI，风险控制优先。
• 能力匹配：根据任务需求选择涌现能力（推理、生成、思维链）。

二、金融业应用场景与价值

1. 核心价值领域

• 降本增效：自动化运营（如智能客服、代码助手）。
• 风险防控：多模态分析提升精准度（如动态风控、反欺诈）。
• 服务创新：全渠道营销、智能投研、数字人交互。

2. 典型案例

• 智能外呼：提升催收/营销效率。
• 金融舆情分析：支持一级市场投研。
• OCR单据处理：实现非结构化数据高效结构化。
• AI代码助手：加速开发流程，优化测试。

三、落地路径与挑战

1. 关键要素

• ROI评估：明确五大能力域（技术/数据/组织），避免“伟岸工程”。
• 数据治理：保护隐私与合规前提下的高质量训练数据。
• 人才与组织：跨学科人才储备与适应性变革管理。

2. 全球监管趋势

• 分级监管：区域政策差异（如欧盟AI法案、中国生成式AI规定）。
• 技术可控性：编码实现训练成本优化（百万美元级投入通过优化可降至30倍）。

四、未来展望

• 技术演进：“全模态”AGI基座推动金融深度智能化。
• 行业变革：形成标准化场景范式，推动金融业价值链重构。
• 生态协同：开放大模型平台（如腾讯TI-平台），构建金融专属解决方案。

注：本报告由腾讯研究院联合中国银保传媒与毕马威联合发布，强调务实落地导向。