金融行业大模型应用落地白皮书：AI原生开启金融智能新未来

AI原生开启金融智能新未来— — 金 融 行 业 大 模 型 应 用 落 地 白 皮 书目录前言第一章：大模型开启金融行业全新智能时代1.1 大模型驱动金融机构全面加速智能化转型1.2 强推理和多模态、多个模型深度配合与内外部协同的智能体推动金融走向智能化1.3 金融领域正加速迈向基于AI原生的智能重构阶段第二章：从“单点探索”迈向“战略深化”：金融行业大模型落地面临多重挑战2.1 异构算力管理复杂，算力调度缺乏灵活性2.2 高质量数据价值难以挖掘，飞轮效应尚未形成2.3 通用模型难以满足复杂金融业务的应用需求2.4 智能体难以穿透金融系统的业务流程、运营复杂度高2.5 安全能力尚待体系化突破，金融机构多持审慎落地策略2.6 模型应用效果难以评估，金融机构对大模型的长期价值尚存顾虑2.7 业-技融合的敏捷组织尚未成熟，复合型人才稀缺第三章：从技术到场景：金融行业AI原生应用的的重构与破局之路3.1 金融领域呈现出通用场景向专精场景的演进趋势盫.盪 AI原生能力重构⸺体系化适配金融行业智能需求3.3 七大核心要素助力金融机构打造AI原生应用第四章：领先实践：金融机构大模型开发与应用案例4.1 某国有银行⸺AI PaaS平台让零售业务迈入“秒级”时代4.2 重庆农商行⸺依托百度智能云企业级金融AI中台，打造代码规范的最佳实践4.3 泰康保险集团股份有限公司⸺AI综合解决方案大幅提升核保核赔自动化率4.4 银河证券⸺大模型拓宽证券业务边界盨盩盨盫盨盬盨目盨盯盨盱盩盨盩盩盩盪盩盫盩盬盩盬盩盭盩目盩盯盩盰盪盩盪盰盪盱盫盩盫盬盫目盬盨盬盩盬盩盬盪盬盪盬盫盬盬盬盯第五章：金融行业大模型落地建议： 多方协同构建“战略-支撑-生态-监管”四位一体保障体系5.1 金融机构：构建“战略精准-执行适配-风控闭环”的系统能力5.2 技术服务商：提供“算力效能-平台易用-模型工程化-场景赋能”的全栈支撑5.3 产业生态：共建“标准统一-产学研协同-产业链联动”的协同体系 5.4 规范引领：强化“政策引导-工具迭代-标准牵头”第六章：关于百度智能云 ⸺ 金融行业“双智能 双引擎”方案6.1 “双智能”应用层⸺重构金融服务新体验6.2 “双引擎”技术基座⸺驱动智能应用的强大动力盨盩前言从“感知推理”到“自主进化”，算法技术突破进入深水区。2025年，大模型算法的核心跃迁是从“被动处理任务”转向“主动进化策略”，金融行业作为数据密集型和计算密集型的典型应用场景，迎来了深度变革的历史机遇。全球头部玩家通过算法创新直接解决金融场景的“长文本、高实时、强专业”痛点。OpenAI GPT-盭：强化“长文本因果推理”能力（支持10万token以上上下文），突破金融机构对“超长篇幅风控/投研文档”的处理瓶颈，Google Gemini 盪.盨：升级“多模态动态交互”算法，实现“文本-图表-数据”的实时联动⸺高盛用其构建“动态利率走势模型”。AlphaEvolve自主进化算法：通过“生成式策略优化（GSO）”实现模型自动迭代。国内，百度文心4.5和X盩系列模型、DeepSeekV盫\R盩等大模型，正以多模态+长思维链推理+智能工具调用执行架构融合，实现“能思考、会落地”的大模型。金融行业拥有独特、高质量、大规模的行业数据，核心护城河已不再是“应用好某个开源模型”或“落地单一应用”，而是要构建“场景-算法-数据”的深度协同体系，构建知识壁垒+行业场景深度融合，训练出真正好用的Agent，实现核心业务场景AI原生化改造。从技术尝鲜到价值优先，“核心业务与AI的融合深度”已成为金融机构的核心竞争力。大模型凭借对非结构化数据向量化处理以及强大的意图理解和推理能力，在面向员工的场景中优势明显，如知识问答、内容生成（金融报告辅助撰写）、智能办公（投研资料汇总）等；在面向客户的业务场景中，尤其是对深入业务应用场景（信贷、风控、营销）以及对实时性要求较高的场景（实时反欺诈、秒级授信）中，目前面临准确率较低、延迟反馈等问题。专精模型结合金融合规规则库、动态风险因子库，并通过领域数据定制与任务特定优化（如反欺诈模型的算法重构），即可实现深度场景适配。需明确的是，通用大模型在金融专业领域存在天然短板：意图理解不准确、专业知识覆盖不足、问答准确率、幻觉率、可解释性均未达到金融场景的“生产级要求”，IDC认为，未来，为满足金融业务多样化要求，在复杂语义理解领域，大模型将持续发挥优势，专业业务领域将由专精模型提供服务，通用模型与专精模型协同管理与适配的AI解决方案将成为主流。盨盪从“技术组件”到“业务赋能平台”，大模型开发工具链降低金融机构的AI使用门槛。2025年，大模型工具的核心升级是“从‘技术导向’转向‘业务导向’”，通过低代码/无代码平台让金融机构快速构建“贴合自身业务的智能体”。金融机构对智能体进入核心业务等需求越来越旺盛，其在智能投研/投顾、信贷决策、风险管理等核心场景中将持续创造更多价值。持续迭代支持MCP/A盪A的智能体开发平台，以及SFT工具链、场景优化工具链，以满足金融机构的场景创新应用需求。同时在模型管理方面，IDC指出，2025年“通用模型+专精模型”的协同管理将成为主流，工具平台的核心价值是“降低金融机构的AI使用门槛”⸺不再要求金融机构具备“顶级算法团队”，而是通过低代码、模块化工具，让业务人员也能“用AI解决业务问题”，工具从“技术组件”升级为“业务赋能的桥梁”。从“数据驱动”向“知识驱动”跃迁，数据飞轮已成为金融应用AI原生化关键要素⸺唯有将零散数据转化为可复用的结构化知识，并形成“业务-数据-模型”的闭环，才能让大模型真正适配金融领域“高合规、高精准、高动态”的核心要求。金融机构的数据飞轮建设目标是通过打通全链路数据流，实现数据与业务的双向驱动。金融机构正在对金融数据按照敏感度分级，构建可信数据环境，满足合规要求；通过跨模态数据整合与关联分析，实现内外部数据协同，打破金融数据壁垒；构建高质量向量知识库、打造高价值知识工程与场景化数据沉淀来缓解高价值数据稀疏的现状。数据飞轮的构建将促进模型在知识广度、推理深度、领域专业性和鲁棒性等多维度实现系统性升级，使得金融智能系统能够快速响应业务需求变化。从通算向智算演进，规模化异构算力管理已成为大幅提升算力效率的核心路径。随着大模型向GPT-盭等万亿级参数演进，训练所需算力呈指数级增长，算力架构的“成本-能效平衡”能力愈发关键⸺以异构计算集群、多芯混合训练为代表的方案，因能兼顾高性能与低成本，已成为企业应对超大规模模型算力需求的核心竞争力。针对不同参数量级的模型场景，需精准适配算力方案，实现“算力资源与业务需求”的最优匹配：百亿参数模型场景：单机单卡即可完成推理与微调任务，是性价比最优的选择，而更高算力密度、更大显存的算力机器，则在模型训练微调场景与复杂推理中更具效率优势。而在干亿/万亿参数模型场景，DP（数据并行）+EP（专家并行）分离的大集群部署方案⸺通过将数据拆分与专家层分工解耦，可成倍数提升算力利用效率，是突破超大规模模型“算力瓶颈”的必选路径。盨盫大模型开启金融行业全新智能时代第一章盨盬1.1 大模型驱动金融机构全面加速智能化转型政策层面，我国已给出