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银行大模型在银行业的应用面临挑战，进展滞后于整体行业。主要困境包括高技术门槛、数据难题（如非结构化数据处理和质量问题）、算力需求、可解释性不足及内部员工抵触。尽管如此，随着投入增加和技术优化，如OpenAI通过迁移学习提升准确率，大模型的准确性有望提高，解决客户信任问题。同时，大模型正在推动银行业效率提升和人员结构变革，对相关岗位产生替代效应，但也引发人才结构调整和就业担忧。教育层面，针对大模型的专业教育相对匮乏，需要进一步发展与培养。

本文主要讲述了人工智能技术如何推动数字金融"新范式"的发展，特别是在政府工作报告强调深化相关研发应用后，大模型在金融领域的实践应用和创新成为热议话题。马上消费公司通过"天镜"金融大模型的成功案例展示了其对人工智能在金融业的广泛应用及其显著效果，同时也提出，虽然大模型带来了巨大潜力，但还需面对如群体智能安全、隐私保护等挑战。文章指出，金融行业正从数字化的中介服务向知识中介转变，生成式AI将替代部分传统知识中介，推动行业的深度变革和新质生产力的发展。同时，马上消费发布了全国首部《金融大模型》著作，填补了该领域的理论研究空白，旨在为金融界理解和应对这一新时代提供资源。总体上，文章强调了人工智能赋能金融，驱动行业高质量发展的趋势和必要性。

面对金融业务挑战，如资产获取难、质量变化和息差收窄，国家金融与发展实验室副主任曾刚强调金融业需借助大模型创新，以适应客户需求变化，提升效率并解决资本补充问题。马上消费CTO蒋宁指出，为应对大模型在高端制造等领域的技术挑战，企业需要构建模型安全、组合AI、持续学习和平台化服务能力，推动数字金融高质量发展。

今年政府工作报告强调了加快发展新质生产力的重要性，论坛上，与会嘉宾围绕大模型与金融新质生产力发展展开讨论。新质生产力是以科技创新为核心的，追求高质量发展，关键在于“质”。科技部陈志提出理解新质生产力的“一三二”原则，即解决安全和发展问题、从微观到宏观的产业层次和两个重点（未来产业和传统产业），人工智能在此过程中起着孕育增长点和赋能传统产业的关键作用。国内大模型发展面临应用场景不明确和技术瓶颈等问题，需要在场景为王的背景下聚焦底层模型的应用，并通过数据积累、经验总结及算力提升等方法推动其发展。孙茂松认为，大模型的优势在于启发创新，但使用时须兼顾技术工程师和诗人的平衡，以实现高效利用并解决一锤子买卖带来的挑战。金融行业则期待有价值的爆款应用，但仍面临合规性、算力等问题的挑战。

今年政府工作报告强调发展新质生产力，特别是结合高效的大模型和科技创新，成为业界关注焦点。论坛上，专家讨论了金融大模型的应用与挑战，指出底层大模型聚焦在企业知识库、营销自动化等领域，已有成效显著，如马上消费的“天镜”模型。但目前，国内大模型商业化落地尚面临应用不深入、标杆少和技术难题（如数据合规、算力不足和安全问题）等问题。专家建议将场景应用放在首位，并强调通用与垂直模型的结合和基础设施改造是未来发展的重要趋势。突破技术障碍和进行敏捷治理是行业发展的关键，同时指出通用大模型还需发展和完善以适应特定领域的专业需求。

ChatGPT是AIGC技术进步的体现，其生成的内容逻辑高度一致且应用成熟度高。金融行业作为数据密集、需求高频领域，迅速接受了ChatGPT，引发了金融机构和科技公司对AI模型、数据服务以及应用场景的激烈竞争。自ChatGPT走红以来，金融领域已积极布局大模型技术，如360集团与奇富科技的合作，多家金融机构与百度的知识增强模型合作，以推动智能对话在金融中的应用。尽管已有AIGC雏形，但行业专家认为这些产品离通用人工智能还有距离，ChatGPT的出现可能引发更深远的变革。

近期，金融领域关注券商热点，其中BloombergGPT这样的大语言模型因其在金融专业任务上的显著提升受到关注。金融机构积极采购大模型，涉及人工智能产业链多个环节，并采用多种部署方式，国内已涌现多款垂直金融大模型，然而大模型落地的挑战主要在于可靠性，数据预训练至关重要。尽管应用前景充满争议，共建生态系统被寄予厚望以解决实际问题，成为推动金融大模型应用的重要途径。和讯Plus会员可获取更多独家财经内容。

奇富科技近期的调研显示，92%的金融机构认为AI标准化程度高可替代性更强，中小金融机构对GPT产品需求主要在用户体验提升、辅助风控决策和高效运营。这些机构关注个性化服务能缓解情绪及精准解读征信报告以助信贷决策。然而，对于GPT产品的合规性、安全性是首要考量，任何错误都可能导致人工复核的必要。各金融机构已认识到AI尤其是GPT在金融业务中的潜力，正积极寻求适应和提升。

中国金融业正在经历数字化转型，大模型作为AI的重要部分，在金融和各行业广泛应用，成为推动AI普惠的关键。星环科技的"无涯"和度小满的"轩辕"等金融大模型已初露锋芒，通过提供专业领域服务，如风险预警、智能客服等，有望降低运营成本，提升金融机构效率，并加速中小银行的数字化进程。然而，通用大模型与行业需求之间的差距需要通过优化和专业知识注入来弥合，以实现大语言模型在金融领域的最大化价值。

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