金融大模型应用与挑战 - 大模型技术已成为金融机构构建核心竞争力的战略制高点，显著提升信息处理效率和报告撰写等任务支持能力，帮助降低生产成本 [3] - 金融大模型在投资建议等关键环节面临监管准确性要求（需近乎100%正确）、责任归属界定不明确及"共振效应"风险（可能放大市场波动）等核心制约 [3][4] - 应对挑战需从三方面突破：建立标准化数据治理体系、加强垂直领域模型研发、构建多层次人机协同机制确保可监管性 [4] 外资涌入与中国资本市场 - 中国资本市场对外开放政策持续加码，包括优化QFII准入管理、扩大外资可交易期货期权品种至100个等举措 [5] - 过去二十年境外资本在中国市场获得可观回报，外资进入带来国际经验、专业能力和管理方法，推动市场规范化与成熟化 [5][6] - 境内外投资者优势互补：境外机构依托全球研究能力（投研体系覆盖率达70%），境内机构则掌握本土市场洞察力与非正式信息渠道 [6] 金融科技发展趋势 - 金融行业数字化转型领先，大模型已被超80%机构投资者采用，但需解决数据脱敏（当前达标率不足60%）与业务逻辑匹配问题 [3][4] - "共振效应"引发监管关注，当多机构采用同类AI模型时，趋同建议可能导致系统性风险，目前各国尚未形成统一应对标准 [4]