金融大模型创新与应用 核心观点 - 大模型从概念验证走向商业化落地，金融业需解决数据、监管、人才等关键挑战以转化技术红利为可持续竞争力 [1] - 大模型应用从内部提效转向核心创收领域，智能理财助理、财富管理、保险代理人等场景率先突破 [2] - 大模型预计每年为全球金融行业带来2500亿到4100亿美元价值增量，相当于9%到15%营业利润增厚，财富及资产管理领域受益最大 [2] 技术发展与行业影响 - 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] - 金融业对大模型投入产出比首次超越技术先进性，成为应用核心衡量标准 [2] - 智能体(Agent)等新形态正在重构投研领域的人机协作模式 [2] 商业化挑战 - 数据治理碎片化是最大挑战，公共数据安全进入大模型训练需重点关注 [3] - 大模型在金融领域的"幻觉"问题未根治，直接用于决策判断可行性低，传统AI在部分任务中仍更成熟 [3] - 监管滞后加剧不确定性，大模型触及底层金融功能可能冲击现有宏观金融体系 [4] - 需防范大模型与客户直接接触场景的消费者权益保护风险 [4] 解决方案与路径 - 金融机构需构建"数据、技术、应用、组织"四位一体能力框架 [5] - 中小银行大模型应用应轻量化，通过训练后的小模型与客户交互，垂直领域突破更可行 [5] - 数据治理需行业合力，防止技术导致"弱肉强食"，重视消费者应用与技术保障 [5][6] - 金融科技教育需从"简单融合"转向"技术驱动"，调整培养理念、方案和模式 [6]