行业趋势 - 金融业成为大模型技术和行业应用深度融合的最佳示范，需抢抓发展契机探索应用范式 [1] - 大模型技术推动应用设计从传统架构向AI原生架构演进，以智能体驱动为核心特点 [4] - DeepSeek等开源模型加速技术普惠化，催生金融行业AI应用爆发式增长 [4][9] 国内外发展差异 - 境外金融机构倾向采购商用大模型（如OpenAI），采用公有云部署，核心业务场景应用丰富（舆情分析、智能客服等） [2] - 国内金融机构选择开源自建或联合共建（如工银智涌、方舟大模型），私有云部署为主，聚焦降本增效场景（知识助手、办公助手） [2] 工商银行应用案例 - 提出"1+X"大模型应用范式："1"为金融智能中枢，"X"包含知识检索、API调用等基础能力 [3] - 落地200余个场景，如智能中枢+智能搜索+API调用组合用于金融市场询价交易 [3] 未来技术趋势 - 大模型向"通用智能基础设施"转型，算力发展支撑"云—边—端"全覆盖部署 [4][5] - 模型矩阵布局趋向"1全能基模+N专业领域模型"，平衡能力与成本 [5] - 金融AI技术标准规范将加速出台，强化伦理与合规要求 [6] 行业挑战 - 算力成本高昂，训练与推理需持续投入高性能计算资源 [7] - 高质量数据积累不足制约效果，需转向质量驱动与场景驱动 [7] - 复合型人才缺口显著，需加强跨学科培养 [7] 中小机构策略 - 采用"外部合作+轻量化适配"模式，聚焦核心业务领域标杆场景 [9] - 通过联邦学习+区块链构建分布式数据生态，弥补长尾数据缺陷 [9] 发展路径 - 共建行业级智能基础设施（算力、工具链、数据平台）突破中小机构瓶颈 [10] - 构建分层技术架构应对不确定性，加速垂直领域专业模型迭代 [10]