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近日，由中國人民大學(xué)國際貨幣研究所與金融科技50人論壇聯(lián)合主辦的“金融大模型創(chuàng)新與應(yīng)用閉門研討會”在2025國際貨幣論壇期間舉行。與會專家認為，大模型已從概念驗證走向商業(yè)化落地，但金融業(yè)要想把技術(shù)紅利轉(zhuǎn)化為可持續(xù)競爭力，必須直面數(shù)據(jù)、監(jiān)管、人才等關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并給出系統(tǒng)解題方案。

AI浪潮重塑金融生產(chǎn)力：從提效工具到核心創(chuàng)收引擎

“全球大模型發(fā)展已不再是單一的技術(shù)競賽，而是呈現(xiàn)出技術(shù)迭代、資源升級、價值深化與生態(tài)競合交織的復(fù)雜格局?！彬v訊研究院聯(lián)合畢馬威發(fā)布的《2025金融業(yè)大模型應(yīng)用報告》（下稱《報告》）顯示，過去兩年，金融業(yè)對大模型的投入產(chǎn)出比首次超越技術(shù)先進性，成為機構(gòu)應(yīng)用的核心衡量標(biāo)準。

一個顯著變化是，大模型應(yīng)用正從內(nèi)部提效向核心創(chuàng)收領(lǐng)域加速轉(zhuǎn)移?！秷蟾妗分赋?，智能理財助理、財富管理、保險代理人等客戶觸達場景已率先突破，而智能體（Agent）為代表的新形態(tài)正在重構(gòu)投研領(lǐng)域的人機協(xié)作模式。

中金公司研究部執(zhí)行總經(jīng)理姚澤宇測算，大模型預(yù)計每年為全球金融行業(yè)帶來2500億到4100億美元的價值增量，相當(dāng)于9%到15%的營業(yè)利潤增厚。他特別指出，財富及資產(chǎn)管理領(lǐng)域?qū)⒊蔀樽畲笫芤嬲撸盒枨髠?cè)的信息不對稱、渠道側(cè)的低效匹配、供給側(cè)的主觀決策，均能通過大模型實現(xiàn)精準優(yōu)化。

三大挑戰(zhàn)掣肘落地：數(shù)據(jù)壁壘、幻覺與監(jiān)管空白

盡管前景廣闊，但金融業(yè)大模型的商業(yè)化仍面臨諸多挑戰(zhàn)。中國金融傳媒集團特聘高級專家高峰直言：“數(shù)據(jù)是目前面臨的最大挑戰(zhàn)?！彼赋?，盡管國內(nèi)算法（如通義、火山引擎）已可對標(biāo)國際水平，算力也因DeepSeek等開源模型普惠化而緩解，但數(shù)據(jù)治理的碎片化直接阻礙了轉(zhuǎn)型成效。“各行業(yè)都在做數(shù)據(jù)治理的‘回頭看’，尤其需關(guān)注公共數(shù)據(jù)如何安全進入大模型訓(xùn)練?！?/p>

技術(shù)本身的局限性同樣不容忽視。姚澤宇提醒，大模型在金融領(lǐng)域的“幻覺”問題（即生成虛假或誤導(dǎo)性內(nèi)容）尚未根治，應(yīng)用大模型直接進行決策判斷的可行性較低，且傳統(tǒng)AI在部分金融分析決策任務(wù)中的應(yīng)用（如風(fēng)控授信、理賠定價等）已較為普及和成熟，大模型替代傳統(tǒng)AI的意義不大。

高峰則指出，對于大模型的應(yīng)用，考慮到金融行業(yè)的特殊性，需要在人機協(xié)同的必要環(huán)節(jié)上進行人工干預(yù)，但也無需過度擔(dān)心模型的幻覺和準確性問題。因為大模型對于大語言的理解能力要比人類優(yōu)越，因此犯錯率也會低于人類。

監(jiān)管滯后則加劇了不確定性。中國人民大學(xué)社會科學(xué)高等研究院（深圳）執(zhí)行院長宋科表示，金融大模型能否真正觸及深層次的資源配置、風(fēng)險管理、交易結(jié)算、價格信息、激勵機制、資本分割等金融功能值得關(guān)注。他以穩(wěn)定幣帶來的傳統(tǒng)金融和新興金融的監(jiān)管博弈和均衡為例，警示大模型應(yīng)用如果觸及到了底層的金融功能，則也可能形成對現(xiàn)有宏觀金融體系的強大沖擊。高峰特別指出，當(dāng)前涉及大模型與客戶直接接觸的場景，需謹防消費者權(quán)益保護風(fēng)險。

破解路徑：構(gòu)建“四位一體”能力框架，推動輕量化與生態(tài)協(xié)同

面對挑戰(zhàn)，與會專家給出系統(tǒng)性解決方案。業(yè)內(nèi)人士指出，金融機構(gòu)需構(gòu)建“數(shù)據(jù)、技術(shù)、應(yīng)用、組織”四位一體的能力框架，將成為金融機構(gòu)在未來人工智能范式革命中贏得先機的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)側(cè)需打通行業(yè)壁壘，技術(shù)側(cè)需平衡開源與閉源模型，應(yīng)用側(cè)需聚焦高價值場景，組織側(cè)則需培養(yǎng)“既懂金融又懂AI”的復(fù)合型人才。

具體到落地策略，多位專家呼吁“輕量化”與“生態(tài)協(xié)同”并重。高峰認為，中小銀行大模型應(yīng)用一定是輕量化的，通過大模型的訓(xùn)練后形成的小模型，再與客戶進行交互。從目前的實踐來看，金融行業(yè)很難有通用大模型，未來還是要在垂直領(lǐng)域?qū)で笾攸c突破。

數(shù)據(jù)治理的突破需行業(yè)合力。中國精算師協(xié)會會長王和強調(diào)，金融業(yè)是準公共行業(yè)，必須防止技術(shù)導(dǎo)致的“弱肉強食”。他表示，要高度重視并充分考慮金融大模型的消費者應(yīng)用情況。一方面，要通過金融大模型向消費者賦能，為金融市場的公平正義提供技術(shù)保障；另一方面，要高度重視大模型技術(shù)的趨勢和前沿，以行業(yè)大局的高度和覺悟全面整合行業(yè)力量。尤其是在數(shù)據(jù)共享和技術(shù)創(chuàng)新上，要盡快打通行業(yè)間、機構(gòu)之間的的壁壘。

人才培養(yǎng)則被提升到戰(zhàn)略高度。宋科指出，未來金融科技教育需從“簡單融合”轉(zhuǎn)向“技術(shù)驅(qū)動”。這需要在培養(yǎng)理念、培養(yǎng)方案和培養(yǎng)模式上進行大調(diào)整。

免責(zé)聲明：本文內(nèi)容由開放的智能模型自動生成，僅供參考。