全球金融行业大模型应用现状 - 全球金融行业大模型已进入加速落地与场景扩展阶段 众多头部金融机构已在业务流程中嵌入完备的大模型智能体能力 [2] - 美国、欧洲、日本的头部金融机构已进入加速落地阶段 大模型广泛应用于投资组合管理、合规监控、交易风险识别等核心业务 并逐步形成可量化、可闭环的业务模式 [2] 中国金融行业大模型应用特点 - 中国金融机构的大模型落地路径与全球趋势高度一致 通常从内部职能部门的效率提升起步 逐步扩展至业务部门的生产环境 [2] - 受益于庞大的零售客户需求 中国金融机构在智能投顾、智能客服等方向的探索更为深入且推进速度更快 [2] 国外实践对中国的借鉴意义 - 合规与安全优先 应将合规与安全作为大模型应用的首要前提 加强模型可解释性、数据治理与隐私保护 构建完善的负责任AI治理框架 [3] - 场景驱动与渐进实施 优先选择ROI高、可控性强的场景进行试点 逐步扩展至更复杂的决策领域 避免“一步到位”带来的技术与业务风险 [3] - 工程化与平台化能力建设 提升大模型的工程化与平台化水平 发展低代码开发、模型管理与自动化运维能力 降低技术门槛 加速创新场景落地 [3] - 智能体与人机协同 借鉴多智能体协同与人机协同的经验 让AI从“工具”升级为“业务伙伴” 推动业务流程的智能化重构 实现更高效的决策与执行 [3] - 政策引导与生态共建 发挥中国政策优势 推动产学研用协同创新 构建开放、可控、安全的金融AI生态体系 实现长期可持续发展 [3] 金融大模型落地的关键与未来展望 - 金融大模型的落地离不开生态协同 需要金融机构内部业务部门与IT部门的协同 也需要厂商之间在大模型技术、平台工具、行业生态等方面的合作 更离不开监管层面的指引 [4] - 展望未来 以2026年度资本市场及财富管理的全球预测来看 AI应用将以大模型和多智能体协同为核心 推动业务流程深度自动化、智能化和个性化 带来商业模式、合规治理、生态体系等多维度的深刻变革 [4]