金融大模型发展趋势 - 金融大模型将颠覆行业参与主体的角色、功能和定位，重构全面合作的商业模式 [1] - 大模型正从"为了AI而AI"的技术验证阶段转向以商业价值为导向的"体系化深耕" [3] - 应用呈现两大趋势：从内部提效向核心创收领域转移，从效率工具向深度参与决策的协作伙伴升级 [3] - 全球大模型发展呈现技术迭代、资源升级、价值深化与生态竞合交织的复杂格局 [2] 金融大模型应用路径 - 两种主要路线：在通用大模型基础上加入金融语料训练，或直接构建金融垂类大模型 [3] - 深度融入金融服务需要触及资源配置、风险管理、交易结算等深层次金融功能 [3] - 正引领金融业迈入人机协作新浪潮，重构智能风控与营销两大核心体系 [7] 行业面临挑战 - 三大核心挑战：高昂实施成本、复合型人才稀缺、组织文化变革管理难度大 [4] - 多重挑战包括：高价值数据碎片化、战略规划不清晰、组织人才升级需求迫切 [5] - "三座大山"中数据是最大挑战，需加强数据治理"回头看"工作 [7] 数据要素关键作用 - 数据成为大模型竞争关键变量，盘活数据资源是行业破局突破口 [5] - 数据演进三大路径：激活沉睡数据、发展合成数据、推进数据精标 [6] - 需增强数据信任（收集使用信任、数据本身信任、数据生成者信任） [6] - 数据确权是基础，需解决数据要素外部性、非排他性等特征 [6] 行业发展建议 - 需围绕"防风险、强监管、促发展"核心思路展开工作 [2] - 要全面整合行业力量，打通行业间、机构间数据共享和技术创新壁垒 [7] - 金融科技企业应以大模型创新为契机推动业务转型，探索"模型即服务"新模式 [7]