FOREWORD

前言

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一、大模型在金融业应用优势

服务更强：大模型具有高并发的特性，可以实时对终端客户的服务请求，进行响应处理大大增强了金融机构的服务能力；

效率更高：由于大模型的强大处理能力可以迅速处理大量数据，提升金融行业的业务效率，助力生产经营管理重塑业务模式；

预测更准：大模型基于大量的数据训练，能够在预测和风险控制方面提供更高的准确度；

创新更快：大模型可以协助金融行业创新产品和服务，满足客户不断变化的需求。

二、模型在金融行业应用的难点

数据质量和隐私保护：大模型需要大量的数据进行训练，但金融行业的数据质量往往参差不齐，且涉及到用户的隐私信息。如何在保证模型效果的同时，保护用户隐私和数据安全，是金融机构面临的一大挑战；

可解释性和信任度：大模型的决策过程往往难以解释，这使得金融机构难以向客户解释模型的决策依据和结果。此外，由于大模型黑箱性的特点，也容易引发公众对模型的信任危机。因此，如何提高大模型的可解释性和信任度，是金融机构需要关注的问题；

实时性和动态性：金融市场的变化是实时且动态的，而大模型的训练和推理过程往往需要消耗大量时间和计算资源。如何保证大模型在实时性和动态性要求较高的场景下的应用效果，是金融机构需要解决的一大难题；

技术门槛和成本：大模型的训练和应用需要高性能计算资源和专业的技术人员支持，这使得技术的应用门槛较高，且成本较高。如何降低大模型的应用成本和技术门槛，是金融机构需要考虑的问题。

三、大模型在金融行业应用面临的风险

数据泄露风险：在使用大模型的过程中，如果数据保护不当，可能会导致数据泄露，给金融机构带来损失；

技术滥用风险：大模型技术如果被滥用，可能会被用于进行欺诈、洗钱等非法活动，给金融机构带来法律风险；

模型风险：由于大模型的复杂性和数据依赖性，可能出现模型过拟合、解释性差等问题。

从这些公告上信息看，金融大模型正式“走出纸面规划”，开始落地到行业应用的信号；综合公告的情况亦可窥见，目前金融行业大模型谈“效果”虽然为时尚早，但从这些需求来看，部分金融已经开始尝试AI技术在金融应用。

这种现状，或许恰好印证了此前恒生电子对数百家金融机构的走访调研结果：AI大模型在金融领域的应用只有8%在立项阶段，17%在测试阶段，超过70%的金融机构还处于调研阶段，在实际落地应用过程中的是极少数。

结合招投标、业界讨论及财报等公开资料来看，银行等金融机构关注的大模型落地应用需求较为集中。目前，业内的共识性关注的，可降本提效，亦可广泛应用场景的场景主要包括客户服务、智能研投、风险控制、欺诈检测、运营管理等。

当前SOTA方案：大模型+提示学习

预研方向：大模型+提示学习，大模型微调等

技术路径：

智能生成行业分析报告：

1. 能及时获取、生成或更新行业信息

2. 用于客户经理营销

3. 用于行业产品开发

4. 用于制定行业授信指引

5. 用于目标客户的筛选

6. 用于金融需求分析

7. 用于基于行业风险特征制定相应的防范策略

智能生成评审报告：

1. 解决审查审批人员人力不足

2. 弥补审查审批人员综合分析能力不足

3. 解决审查审批人员持续学习能力不足

4. 防范审查审批人员道德风险

5. 提升审查审批人员评审效率

6. 帮助审查审批人员提供撰写分析水平

7. 帮助审查审批人员获取客户信息的全面性

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