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国内外金融行业已广泛应用大模型，主要集中在知识库建设，如RAG方案构建但数据来源多样、格式复杂，需单独处理。农业银行推出ChatABC，工商银行利用AI智能客服显著提升客服效率，摩根士丹利通过私有数据提供准确问答。大模型在风险评估、催收、反欺诈、投资顾问和研发辅助等多个场景发挥作用，通过分析数据以优化决策和提高运营效率。同时，部分公司尝试通过合成数据增强模型识别能力。

大模型的兴起，打开了产业通向数据驱动、智能决策时代的大门。过去一年，基础大模型、产业大模型和产业大模型应用如雨后春笋般涌现，面向产业的探索亟待深入。在制造、能源、医疗健康、物流、交通、金融、IT服务、文娱等行业都已经出现了产业大模型以及产业大模型应用。相比之下，中国在基础大模型的研发上与当前全球最先进水平还存在一定差距，在内容生成、办公等产业场景的应用深度上也需探索进一步突破。但是，随着基础大模型的业务格局走向稳定，越来越多的企业开始在更多具体的产业场景中寻找商业机会，从制造到医疗、从政务到金融，中国在产业大模型的应用广度、规模效应和灵活度上正在展现出一定的竞争优势。本文将从以下几个方面介绍大模型在国内金融领域的应用情况。                     金融专业大模型                   1.反欺诈场景应用：利用大模型技术赋能银行的对私客户反欺诈场景，提供对私客户欺诈定位、填补缺失信息、欺诈主要特征筛选、输出评估指标等功能，对于交易中的个体欺诈具有一定的识别能力。2.银行员工辅助应用：基于大模型技术赋能银行业务，为银行提供会议纪要、电销客户意向判断、销客服辅助、客服催收辅助等功能。通过大模型技术，提高银行文档编写的效率和准确性，减轻工作人员的工作负担，提升合规文档以及会议纪要的质量；实现对客户意向的智能判断和分析，提高电销客户意向判断的准确性和效率，以及客户满意度和销售效率。总体上提高系统告警的准确性和及时性。3.研报分析处理：利用大模型具备多语言处理的能力，可以支持对不同语言的研报进行分析和处理，为用户提供文档问答、数据问答、文档总结等服务，可以辅助进行数据质量评估和校验，提高研报解析处理的工作效率。还可以根据投资者的需求和偏好，个性化地推荐相关研报和分析结果，提供定制化的投资建议和服务。4.数据分析应用：利用大模型分析客户的数据，提供自动化客户服务，降低金融机构的运营成本。风险管理与舆情分析，帮助金融机构了解公众对于特定金 融产品或事件的情感和观点，更好地保护自身和客户的利益。

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面对新型诈骗手段如AI换脸和高科技骗局，老年人需警惕金融诈骗。政府已发布意见打击涉老诈骗，并呼吁子女关注老人财务，普及防诈知识，以提高防范能力。中消协公开案例显示，不法分子常用高回报诱惑诱骗投资，而“免费送礼”也是常见手段。遇到此类情况，消费者应保持警惕并及时报警。

华桥汇利基金公司揭示了金融企业对AI人才的高度重视，伴随人工智能在业内的广泛应用，金融机构如摩根士丹利、高盛等积极采用并培养这领域人才，以应对技术革新带来的竞争压力。尽管金融业面临裁员，但对AI的需求持续增长，导致人才争夺成为行业新趋势。为了保持竞争力和留住人才，金融机构还需重视人才培养与留任策略。

本文讨论了AI金融的发展及实际应用，指出科技金融要实现真正的智能需要大数据积累和长期投入。以拍拍贷为例，该平台通过自主研发的魔镜风控系统处理大数据，建立精准模型，并在投资和借款两端广泛应用AI技术，显示出技术驱动的优势。拍拍贷的“技术型基因”使其在过去几轮融资中专注于科技发展，预计未来在技术驱动的消费金融领域将有较大份额。