金融大模型应用现状 - 大模型已成为新质生产力的重要组成部分，中国金融行业在研发投入和应用方面走在市场前列，2024年AI及生成式AI投资规模达196.94亿元 [2] - 全球18%的企业在生产环境中引入Gen AI应用，中国比例为3%，但95%的中国企业已开始投资或进行POC测试 [2] - 金融大模型已广泛应用于办公运营、理财营销、财富管理、信贷风控与IT开发等领域，围绕优体验、提效益、降成本和控风险等目标 [2] 国内外发展对比 - 中国与全球企业在Gen AI投资分配上相似，平均分配在生产力提升、跨行业职能和垂直行业专属三类应用场景 [2] - 全球生成式AI市场规模持续攀升，动力源自技术迭代加速、应用领域拓宽及企业对AI创新驱动的投入 [2] 成熟应用场景 - 智能客服、内部运营、智能投顾/财富管理、智能营销及风险管理是当前落地较成熟的场景 [3] - 中电金信信贷业务助手支持银行信贷业务全流程，提升业务办理准确性和效率 [3] - 头部金融机构建设全栈AI能力覆盖全领域场景，中型银行选择高ROI场景如智能IT开发，小型机构优先试点知识库、智能客服等易见效场景 [3] 金融机构差异化策略 - 大型金融机构如工商银行构建全栈AI平台（工银智涌），形成以大模型为核心的新一代业务赋能模式 [4] - 中小型金融机构以业务需求为导向，采用"小切口、快回报"策略，如某城商行应用大模型后小微企业授信额度提升2.9倍，效率提升10倍 [4] 成本与质量平衡 - 金融行业对数据质量、推理准确性及合规安全要求更高，需谨慎推进应用落地 [5] - 建议选择高ROI场景，通过平台工具链降低构建成本，使用模型推理加速技术提升效率 [5] 数据质量提升方法 - 通过数据清洗预处理去除噪声，修复缺失数据，引入公平性算法消除歧视偏见 [6] - 使用合成数据生成弥补少数群体数据不足，采用LIME、SHAP等算法提高模型可解释性 [6] AI行业未来趋势 - 国产基模崛起和开源加快推动AI应用产业化，需构建强大AI基础设施并做好算力管理调度 [7] - AI需与软件深度结合催生颠覆性创新，通过协同机制、行业标准和开源模式加速研发效率和应用质效 [7]