蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
中电金信-IDC近日发布了《开启智能金融新时代 – 中国金融大模型发展白皮书》。这份报告深入探讨了AI大模型作为新质生产力的重要组成部分，在金融行业中的应用现状、挑战以及未来的发展趋势。报告指出，金融行业在AI大模型的研发投入和应用方面走在市场前列，但同时也面临数据治理、模型治理和合规应用等挑战。报告中还详细介绍了金融机构在落地大模型时的应用路径和关键能力要素，以及多模态技术、AI智能体等技术趋势。这份白皮书为理解金融行业AI大模型的发展提供了全面的视角和深刻的洞察，其中包含了许多对于金融机构决策者和技术专家来说极具价值的内容。
AI大模型正开启金融行业的智能化新时代。这份《中国金融大模型发展白皮书》深入剖析了AI大模型如何成为金融行业新质生产力的重要组成部分，以及它在金融领域应用的特殊性和面临的挑战。全球科技公司正在加速布局AI大模型技术，中国在这一领域的投资规模预计将从数十亿增长至数百亿，显示出巨大的市场潜力。
金融行业的特殊性在于其对数据质量、推理准确性及响应速度的高要求，以及在管控、合规、安全层面的严格要求。金融行业的数据治理、模型治理、合规应用成为落地大模型时需特别关注的要素。AI大模型的应用场景从简单到复杂加速分步推进，未来几个月内，支付清算、智能投研、内部研发、数据分析、欺诈/洗钱/威胁监测、资产管理等将成为金融机构主要的落地场景。
金融机构在选择大模型应用路径时，需根据自身资源能力，考虑是否自主建设、基于已有模型微调，或是采用其他方式来利用GenAI能力。在数据价值链管理方面，提升数据质量、数据可用性以及确保数据的合规获取是关键，这有利于金融机构面向不同的应用场景快速构建高质量的数据集，并为后续金融大模型的规模应用奠定坚实的基础。
报告指出，多模态技术、AI智能体、以及通过大小模型协同应用和构建大模型生态资源共享平台是金融机构落地大模型的主要趋势。这些技术的发展预示着AI大模型能在客户服务、业务流程优化及业务效率提升等多个关键领域发挥核心作用，为金融机构带来前所未有的价值创造。
在金融行业，AI大模型的应用正从内部辅助运营到外部对客提效、从业务边缘到核心逐步推进。智能客服、内部运营、智能投顾/财富管理、智能营销以及风险管理等场景是金融机构当前落地较成熟的场景。银行业、保险业、证券与投资业都在积极探索生成式AI的应用，以期通过技术提升业务效率和客户体验。
金融机构在推进大模型落地时，面临着应用成本、应用场景选择、应用路径选择等挑战。算力限制及技术投入成本高是金融机构在推进大模型/生成式AI过程中的最主要的两大阻碍因素。因此，金融机构需综合考虑应用场景选择、成本控制、安全合规等多方面因素，采取科学、谨慎的策略，以实现技术创新与业务发展的双赢。
展望未来，大模型技术创新与发展趋势将推动金融行业大模型的参数规模显著增长，多模态技术及智能体将在金融机构中深入应用。开源服务与开放生态成为主流趋势，软硬件、工具之间协同也能优化降低大模型开发和应用成本。行业应用场景的拓展趋势表明，随着算力成本的降低以及模型性能的提升、模型架构的优化，大模型在管理和业务决策类场景中也将发挥出更大的应用价值。
这篇文章的灵感来源于《中国金融大模型发展白皮书》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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