大模型正引领金融行业变革推动降本增效、提升客户体验、赋能风险管理、促进业务创新及数字化转型。然而高质量数据、算力紧缺、技术缺陷、人才短缺及隐私安全等挑战不容忽视。文章提出加强数据治理、完善算力基础设施、改善技术缺陷、强化人才培养及完善治理体系等对策助力大模型在金融领域稳妥应用。一、金融行业应用大模型的意义当前数字化浪潮席卷全球。金融科技作为数字经济时代的核心引擎正在深刻重塑全球金融生态。党中央、国务院高度重视金融科技发展《“十四五”数字经济发展规划》《数字中国建设整体布局规划》均提出要加快推进金融行业数字化转型。中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证监会等多个部门也相继出台政策法规引导金融机构稳妥发展金融科技加快数字化转型进程为金融行业大模型应用营造良好的政策环境。表1 金融行业大模型应用相关政策资料来源根据公开资料整理大模型在金融行业具有重要应用价值。一是推动降本增效。大模型具有强大的表达能力和学习能力通过预训练和微调可以自动化处理许多复杂任务如生成文档报告、开展数据分析、软件代码开发、自动翻译等从而大幅提升工作效率。在部分重复度高、劳动强度大的工作中通过大模型嵌入自动化的技术和业务流程可以在一定程度上替代人力既降低了人工运营成本也减少了人为差错带来的风险。二是提升客户体验。大模型通过快速处理和分析海量的金融业务数据和客户数据可以帮助金融机构全面深入地理解用户需求更加精准地进行客户画像更好地提供个性化、定制化的内容和服务。大模型技术推动了智能客服的发展。依托强大的自然语言处理能力和推理能力智能客服系统可以为客户提供全天候的专业化咨询服务大幅提升服务效率和客户满意度。三是赋能风险管理。金融行业是强监管、重规则的领域对风险防控、安全合规的要求较高。大模型可以对新闻舆情、研究报告、财务报表、市场行情等海量信息和数据进行深度分析帮助从业者更加准确地把控风险减少因数据不足或人为失误导致的误判和偏差。同时大模型通过学习金融监管法规和典型案例可以对业务流程中的合同、文件等进行审核帮助从业者及时发现和纠正潜在的法律风险。四是促进业务创新。大模型能够根据提示词生成新颖的文本、图像、音频和视频等内容这有助于激发从业者的创新灵感赋能产品研发、营销策略制定及客户服务优化等多个方面。大模型通过创建业务沙盘或模拟环境对工作流程、营销活动和业务系统等进行可行性验证根据测试结果进行优化改进可以有效节约时间和成本。五是助力数字化转型。在数字经济时代加快数字化转型对金融机构而言不是“选择题”而是关乎生存与发展的“必答题”和“抢答题”。大模型技术持续迭代升级、应用场景不断拓展深化正在对金融机构的业务模式、管理模式、运营模式等方方面面进行重塑为金融行业数字化转型提供了强大的新动能。二、金融行业应用大模型的现状金融行业凭借其丰富的数据资源、广泛的应用场景和强大的创新驱动力成为大模型技术落地和创造价值的重要领域。根据深圳前瞻产业研究院、首钢基金CANPLUS和华为云共同发布的《2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告》金融领域的大模型渗透率已超过50%是渗透率最高的四大行业之一。金融行业大模型应用已基本形成银行业主导、证券保险跟进、信托资管探索的梯次发展格局腾讯研究院、毕马威企业咨询2025。银行业是大模型落地应用的主要领域。截至2025年6月末在42家A股上市银行中已有21家完成金融大模型的部署王力2025包括6家国有大型银行和大部分股份制银行。在建设路径上国有大型银行凭借其雄厚的资金与技术积累优势倾向于自研全栈技术构建自主可控的技术体系以满足自身多样化的业务需求。如工商银行建成全栈自主可控的千亿级金融大模型技术体系“工银智涌”邮储银行构建自主可控的大模型“邮智”。股份制银行则更加注重立足自身实际采取灵活多样的建设模式进行差异化布局。如招商银行发布国内银行业首个开源、具有百亿个参数的金融大模型“一招”浦发银行在股份制银行中率先实现“全栈国产化算力平台开源大模型”应用。城商行和农商行起步稍晚但也都在积极布局且部分银行已实现落地应用如北京银行自主研发百亿级参数大模型“京智”。在应用场景上头部银行正从“单点突破”迈向“全域探索”已全面覆盖前、中、后台的核心业务流程在智能客服、智能营销、授信审批、智能风控、智能运维等重点应用领域均取得显著进展。证券和保险行业在大模型的应用上呈现“头部机构引领、技术路径多元”的特点。从应用场景看这两大行业均聚焦于核心业务环节的智能化重塑证券业以大模型赋能投研价值链为重点同步拓展合规审核与投顾营销主要落地智能投研、智能投顾、量化交易、舆情分析、研报生成等场景保险业则聚焦承保与理赔流程优化通过智能核保、极速理赔、风险定价辅助等应用实现精准风险评估、理赔效率提升与客户服务升级。信托和资管行业在大模型应用上整体仍处于早期探索与场景化验证阶段尚未形成全业务链条的体系化布局。其应用呈现“点状突破、工具先行”的特征主要聚焦于合规审查、投资决策支持、运营自动化等特定业务环节的工具化落地旨在通过技术赋能实现关键节点的效率提升与风险可控。三、金融行业应用大模型面临的挑战第一高质量数据资源相对不足。数据是大模型发展的核心资源大模型能否训练好关键在于数据的丰富程度和质量好坏。经过多年信息化建设我国金融行业已经积累了大量结构化数据但相对于大模型所需的数据量还有较大差距。我国目前在数据权属方面的法律法规尚不健全金融行业未形成有效的数据共享和数据流转机制金融机构出于数据安全性、隐私保护、商业机密性等考虑主观上缺少共享数据的动力。我国金融机构数据治理能力整体较低各类数据质量参差不齐存在噪声、缺失和异常等问题对大模型的训练和应用造成较大困难。第二算力紧缺问题依然突出。算力是大模型训练推理的基础支撑是解锁数据要素价值的钥匙。近年来为维护自身在全球人工智能领域的优势以美国为首的西方国家实施“小院高墙”政策对我国人工智能领域进行系统性打压。当前我国算力基础设施与国际领先水平存在代际差异在高端算力供给、资源优化调度、国产化技术突破等方面仍然存在短板。DeepSeek通过技术创新降低了对高性能芯片的依赖且可以适配国产芯片架构在一定程度上缓解了算力需求压力。但是总体上看我国算力紧缺的问题依旧突出。第三技术缺陷制约高价值场景落地。金融行业由于其特殊性对信息的安全性、真实性、准确性要求非常高因此使用的大模型一定要足够成熟。从近几年的实践看大模型技术还不是很成熟在实际应用中仍面临模型稳定性、算法准确性和可解释性等方面的问题。大模型本身不具备判断能力无法完全保证生成内容的真实性和准确性。在复杂语境中大模型很容易产生“幻觉”即出现“一本正经胡说八道”的情形。同时大模型可能受到越狱和提示注入攻击这些攻击可能导致模型输出错误的结果从而影响大模型的可信性和可靠性。这些缺陷制约了大模型在高价值金融业务场景中的适配能力和落地可能性。第四金融科技人才短缺。金融机构在推动大模型研究和落地应用的过程中需要有足够多的专业技术人员对模型进行训练、微调、维护和二次开发。当前我国金融机构正在积极探索将大模型应用于金融领域的各个场景中对金融科技人才的需求强烈且对技能的要求明确但金融科技人才供给相对不足尤其是同时具备AI技术和金融知识的复合型人才更为稀缺这在一定程度上制约了大模型技术在金融行业的普及与应用。第五隐私保护与数据安全。金融机构拥有大量客户的敏感数据如个人身份信息、交易记录等。在对大模型进行训练和微调的过程中如果缺乏合理的数据脱敏和数据托管机制有可能发生数据泄露给客户和金融机构造成重大损失。即使是私有化部署的大模型也存在未授权访问、模型窃取、算力盗取、数据泄露、服务中断等安全风险隐患。近期网络安全公司奇安信监测数据显示在当前活跃的DeepSeek等大模型私有化部署服务器中有高达88.9%的服务器“裸奔”在互联网上未采取安全措施。此前网络安全公司Wiz Research发现一个属于DeepSeek的ClickHouse数据库可以公开访问没有任何身份认证保护。四、金融行业应用大模型的对策建议第一加强金融数据治理。一是明确数据归属权和使用权。加快完善相关法律法规明确数据产权归属原则。建立数据获取、数据挖掘、数据使用及数据交易等关键环节的管理制度为数据治理提供清晰的法律框架。二是构建金融数据共享和流转机制。推动建立政府主导、多方参与的数据共享平台打破数据孤岛。探索建立多层次数据交易市场按照市场化法治化原则进行数据流转。三是提升金融机构数据治理能力。推进数据治理标准规范化引导金融机构重视数据治理工作提升数据质量。第二完善算力基础设施。一是加强关键核心技术攻关。发挥新型举国体制优势强化人工智能关键核心技术攻关和前沿性、颠覆性技术研发加大对科技领军企业支持力度促进产学研深度融合加快推进高端服务器、CPU、GPU、TPU、专用芯片等重点环节补短板。二是加快构建全国一体化算力体系。深入实施“东数西算”工程强化算力中心统筹布局推动构建全国一体化算力网实现全国大型算力的协同调度和高效计算。第三多维改善技术缺陷。就现有技术来看大模型幻觉问题难以完全避免但可以通过多维度设计高效灵活的方案加以缓解。比如通过改进数据质量、强化提示工程约束、动态调优模型参数、调整模型网络架构、构建多重验证与审查机制、进行重要信息多模型对比等方式能够有效降低大模型出现幻觉的概率。对于越狱和提示注入等恶意攻击可以通过开展针对性训练提升模型识别和过滤恶意提示的能力或者通过部署专用安全产品等进行防范。第四强化专业人才引育。人工智能人才培养周期长、难度大。金融机构要建立长效机制坚持人才引育并重。一方面聚焦大模型应用的关键环节有针对性地引进人工智能领域的高层次人才另一方面通过内部培训、与高校科研机构合作等方式提高人才自主培养能力。此外金融机构要积极探索与科技公司、互联网平台等开展跨界深度合作形成强大的协同效应加快大模型技术迭代和业务落地应用。第五完善治理体系建设。一是严格落实法律法规要求。近年来我国陆续出台《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等为金融行业应用大模型过程中涉及的数据安全、网络安全、个人隐私保护等提供了法律依据各相关方要严格落实有关要求避免因大模型应用而造成客户数据泄露、侵犯知识产权等风险。二是完善大模型相关法律法规。统筹发展与安全制定金融行业大模型监管标准明确各相关方的义务和主体责任确保金融行业大模型应用符合道德规范和法律要求。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 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