随着生成算法、预训练模型和多模态数据分析等AI技术的深度融合，AIGC（生成式人工智能内容）技术的行业应用正迎来爆发式增长。在内部模型的快速迭代与多技术协同推动下，基于“大规模”和“预训练”的大模型产品逐步从单一的Transformer架构发展为集图像识别、语义理解和视觉感知于一体的多模态应用模型体系。这一趋势加速了AIGC能力的释放，推动了大模型产品在各行业的产品化和业务化落地。
与此同时，通用大模型技术的日趋成熟引发了新一轮生产力变革。凭借其在场景泛化、技术突破和强大计算能力方面的优势，大模型为各行业带来了生产效率的革命性提升。
然而，随着专业化应用的推进，通用大模型在解决特定场景中的专业问题时暴露出一定的局限性。由于缺乏行业深度信息，它在某些专业领域难以提供高价值的服务。此外，通用大模型对数据和算力的高要求也增加了其在细分领域中的应用门槛。
相比之下，垂直行业大模型（垂类大模型）凭借其在专业性和成本上的优势，有望成为未来大模型技术落地的核心模式。预计未来五年内，服务于特定行业的垂类大模型将覆盖超过80%的专业领域，以定制化产品形式为更多垂直领域提供专业化赋能。
大模型技术的特征与金融业务的数智化需求高度契合，特别是在数据处理、风险管理、客户服务和个性化产品推荐等方面，大模型展现出强大的应用潜力。然而，对于金融机构而言，如何在降低运营成本的同时，获得高价值的大模型服务，已成为行业应用中的核心关注点。
近年，在金融科技发展规划与金融机构数字化转型一系列政策的指导之下，国内金融行业的数智化转型颇具成效，越来越多的金融机构意识到数字化转型为自身业务发展带来的助力，行业内对于金融科技的资金投入逐年攀升，以金融机构作为主要服务对象的技术厂商迎来了需求端市场蓬勃发展的上升期，为前沿技术的产业化定制创造了优渥的市场环境。
此外，金融作为监管合规要求较高的信息密集型行业，其监管体系的完善与监管要求的提升推动了机构应用前沿技术增强合规能力的需求，大模型作为有能力优化业务流程环节、完善合规应用的技术应用，其产业化及垂类应用的价值不容小觑。
金融大模型产品的核心构建流程主要分为三个关键环节：通用大模型基座、专用模型工具链、私域业务场景训练。
首先，通用大模型作为技术底座，提供了底层技术能力、算法支持以及基础参数等模型逻辑，为金融大模型的构建奠定了坚实基础。
通用大模型的核心使用渠道主要有两种，一种是应用其泛化学习能力，将其他行业获取的信息与模型能力迁移至金融领域，解决非核心金融业务场景中的信息处理及交互需求，另一种方式是将其作为金融行业垂类应用模型的基础底座，在工具链增强、专有业务生态训练下成为具备更高专业化金融业务解决能力的金融大模型产品，满足金融行业对于大模型产品在专业术语的概念及理解、场景针对性解决方案以及高精度、合规性的需求。
其次，模型工具链系列产品作为连接模型层与应用层的桥梁，专注于解决特定领域的应用短板问题，增强模型的实际应用能力。
最后，通过私域信息库的训练，全面提升了大模型产品的业务适配性，为金融机构提供高度定制化的模型服务，确保其更好地满足具体业务需求。
金融大模型不仅提升了机构的运营效率，还带来了更强的竞争力和创新能力，助力其在激烈的金融市场中保持领先地位，具体优势能力分析如下：
产品构建期：有效降低开发成本，同时保留差异化竞争空间，并与底层模型实现同步迭代更新。
模型使用期：确保模型的高精准度和结果的可靠性，同时产品结构轻量化，提升使用效率。
迭代维护期：具备强大的应变能力，维护和迭代成本低，支持持续优化和灵活升级。
市场趋势前沿：金融机构对于技术产品合规性、实践能力与稳定性的要求将指引供给端产业迭代方向；分工协作、强强结合或将成为未来产业发展的主流模式。
产业结构建设：数据合规应用与成本、成效间的权衡将成为影响垂类大模型实践效果的重要因素，边缘部署与轻量化建设或将成为金融大模型产品构建新趋势。
技术能力迭代：以大模型能力为基础，构建具备环境感知、自主理解、决策制定与执行行动力的AI Agent智能体，推动大模型能力的落地应用。
未来场景应用：加深技术产品间的协同应用，实现由非决策场景向决策场景的过渡，承担更重要的金融投资角色；技术、业务与合规方面的应用困境仍需重视。
对于金融大模型来说，未来的服务模式并不是完全取代之前的小模型或其他技术产品，而是应用大模型在语义理解、信息分析、内容生成等方面的优势，作为补充能力实现对于原有实践效果的提升。
此外，金融大模型的应用也将逐步由简单的信息处理与图文生成拓展至与投资决策相关的核心业务板块，充分发挥大模型产品在智慧涌现与复杂信息处理方面的能力，为投研、投顾场景提供更全面的技术赋能。
与此同时，金融大模型的信息处理能力也将在客户运营与挖掘中得到更为充分的应用，以高效低成本的方式触达长尾客群，实现私域用户需求的深度挖掘。
在走向未来场景应用的过程中，大模型的技术能力、金融行业深耕程度与监管合规要求都将很大程度影响其的实践效果，如何在合规的前提下保障产品技术水平与业务能力将成为未来金融大模型产品之争的关键。
参考资料：
1. 《2024年中国金融大模型产业发展洞察报告.pdf》来源互联网，其版权归属艾瑞咨询。
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