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米乐M6平台：金融大模型落地路线年）-中国人工智能产业发展联盟
2025-02-19 
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返回列表报告由中国人工智能产业发展联盟金融行业推进组联合多家机构编写，围绕金融大模型应用落地展开研究，涵盖发展现状、能力诊断、建设应用、管理及趋势等方面。
1. 发展情况概述：大模型技术拓展金融数字化转型边界，提升金融服务质效，在多业务场景实现赋能。但金融机构在落地过程中面临数据质量及治理、算力支撑、人才和规划等难题。
2. 能力基础诊断：金融机构需剖析数据、人才和战略规划的就绪情况。数据规模大但质量参差不齐，人才复合型不足，战略规划需结合业务创新并保障安全合规。其应用需求从内部助手升级，逐渐深入核心业务，最终面向客户提供个性化服务。通过评估机构能力，划分就绪等级，针对性制定在基础设施、数据管理等多方面的建设目标。
3. 技术底座筑牢：金融机构要加强算力设施建设，构建高质量算力基础设施，推动数据标注产业发展，为大模型提供支撑。开发高可靠低幻觉模型，融合向量库和检索增强生成技术，发挥金融智能体优势。打造统一模型底座，实现大小模型协同共治，关注大模型全生命周期管理。
4. 应用范式革新：在核心业务场景，大模型赋能金融应用，提升管理服务效率，推动业务升级，优化服务体验。在监管方面，大模型助力完善监管机制，打击违法违规行为，驱动衍生品市场智能化。金融机构应构建评估体系，评估模型性能和服务体验，强化安全风控。
5. 管理体系构建：优化数智运营管理，协调战略与业务，提升技术适应性，加强产学研用合作。完善风险防范机制，监测金融系统和应用服务。健全监管治理体系，借鉴国内外经验，建设标准评估体系。
6. 未来趋势展望：未来金融大模型将释放数据要素价值，建立数据使用机制，构建金融数字底座。推动金融科技创新，发展多智能体协同和数字人技术。践行绿色普惠发展，探索垂直领域应用，促进绿色与普惠金融融合。
金融大模型在金融领域潜力巨大，但落地面临挑战。通过多方面努力，可推动金融科技与业务融合，实现金融行业智能化、可持续发展。
