「AI赋能」到「生态重构」：从瓴岳科技实践看金融大模型的「可控进化」之路

大模型如何颠覆金融行业?

从获客到客户交互,从信贷风险管理、合格运营到智能客服……随着“AI+金融”的融合发展,变化随时随地都在显现。据近段时间上市银行以及金融科技等所发布的年报可以看到,AI大模型早已成为其中的重要篇章。

而于行业而言,金融大模型在持续升维的背景下,正逐步实现从“效率工具”到“战略引擎”的升级,有望重构金融服务的全生命周期管理,成为未来业务增长的重要驱动力。

01 全链条渗透,AI大模型赋能金融业

2025年被视为AI技术普及与行业融合的关键节点。

这一年,DeepSeek系列大模型凭借其强大的功能和广泛的应用前景,迅速在金融行业走红。此后,银行、证券、保险等金融机构纷纷接入该大模型,以提升自身的数字化水平和服务效率。

据中国移动上海产业研究院发布的报告显示,金融领域的大模型渗透率已突破50%,在各行业中居前列。从中标数量来看,金融大模型仅次于教育科研和通信领域,达到63个,以银行和券商为主,还涉及信托、期货、汽车金融等。

能够看到,AI大模型已成为金融行业AI技术应用落地的“重要载体”。以银行为例,从其发布的2024年年报内容能够看到,很多银行已把大模型成功部署并运行于行内系统,广泛应用于智慧办公、智慧营销等场景,取得了显著成效。今年2月,建设银行完成金融大模型的私有化部署,覆盖全集团超半数员工、46个业务领域及200多个场景;邮储银行的“邮智”大模型引入DeepSeek能力,在多模态处理、多任务执行、算力优化和效能提升等方面显著增强。

如中国银行业协会发布的《2024年度中国银行业发展报告》所分析,AI大模型技术能够充分挖掘银行业的海量数据,而银行业具有适用AI大模型技术的丰富场景。AI大模型正推进我国银行业服务、营销、产品等领域的全面革新,催化“未来银行”加速到来。

不过,有一点仍需关注,即多数银行在尝试以较低的成本实现大模型本地化部署,让大模型系统完成相对简单的工作,比如文本校对、合同质检等,如若让其解决复杂程度更高的业务问题仍存在瓶颈。据悉,很多金融机构目前也在努力摆脱对单一大模型的依赖,将目光放在构建“自主平台+场景深耕+生态共建”三位一体的AI赋能体系上。

如何将行业金融科技的建设逻辑向着轻平台、重应用的模式转变,以打造大模型应用市场,仍是核心课题。

02 大模型应用,金融科技公司的实践

金融科技公司在大模型领域的创新,或可探究一二。

随着AI大模型在金融业场景应用的不断深化,金融科技企业的角色已从单纯的技术提供者向金融机构业务价值的重塑者转变。

从金融科技公司过去的经营逻辑来看,其主要是为金融机构提供IT基础设施、系统开发和数据处理等技术支持。但在AI大模型高速发展的大背景下,金融科技公司早已不再仅仅专注于技术工具,而是深入参与到金融机构业务的构建,通过AI大模型帮助金融机构设计创新产品,直接参与业务价值的创造。

如有的金融科技公司上线的风险智能化测试的“风控实验室”,便可做到让每个风控决策和策略迭代都有数据和因果支撑;还有的金融科技公司打造的赋能信贷核心业务流程的AI智能体平台,便可助力企业1/3核心业务需求通过平台实现。

再如瓴岳科技(Fintopia)推出的基础大模型技术孵化的数据洞察分析及可视化平台,便可更高效地挖掘数据价值,提升金融服务的精准性与效率。而该平台之所以能够在价值挖掘以及效率等方面有所提升,其核心就在于其不仅引入了先进的大语言模型作为核心驱动力,同时这些大模型经过海量数据的训练,具备强大的自然语言处理和复杂逻辑推理能力。在瓴岳科技(Fintopia)赋能的金融场景中,便可做到深入理解金融数据的含义、关联以及背后的业务逻辑。

且在大模型技术的加持下,也使得该平台具备自学习和自适应能力,即便金融市场环境变化、监管政策更新,或是新的业务数据涌入,该平台也能够自动调整参数和算法,持续优化分析结果,始终为内部用户提供最贴合当下实际情况的洞察。

技术在更新,对于基于技术所落地的创新平台来说,需要的就是根据市场需求、行业情况持续迭代、升级,精益求精。

03 重塑金融生态,迈向行业新纪元

当然,风险也不容忽视。

首当其冲的就是数据泄露与隐私侵犯。金融大模型训练依赖海量数据,这些数据可能包含用户的隐私信息,如搜索记录、生物特征数据等。攻击者可以通过供应链污染、API滥用等手段窃取数据,甚至合成虚假身份实施金融诈骗。

如何在大模型深入应用的同时,又保障金融行业的健康稳定发展?

针对于数据安全风险,监管机构强化对金融数据全生命周期的管理。如在数据采集环节,严格限定数据收集范围,遵循最小必要原则,确保仅收集与业务直接相关且经客户明确授权的数据。

数据使用与销毁环节也同样受到严格监管。金融机构使用数据训练大模型时,需定期对数据进行质量评估与清洗,去除可能导致偏见或错误决策的异常数据。一旦数据完成使命,必须依据严格流程及时销毁,防止数据残留引发后续风险。

除了监管层面,机构层面也在通过一些创新手段去守护数据安全。以瓴岳科技(Fintopia)以大语言模型为基础所推出的数据洞察分析及可视化平台为例,该平台在提高业务效率、降低风险,为行业市场营销和客户服务提供有力支持的同时,在数据安全层面也极为重视。比如,平台采用了多层防护体系。从数据的采集、传输到存储,每一个环节都进行了严格的加密处理,包括采用先进的加密算法,确保数据在传输过程中不被窃取、篡改;对存储的数据进行分级分类管理,设置不同的访问权限,只有经过授权的人员才能查看相应的数据,防止数据泄露风险。

同时,该平台在数据使用、客户信息保护等方面,也建立了完善的合规审查机制;定期对平台的运行情况进行合规检查,确保平台的所有操作都符合法律法规和监管规定,为业务稳健发展保驾护航。

可以看到,AI大模型对金融行业的颠覆,本质是从工具赋能走向范式重构的进程。它不仅改变了服务效率的“量”,更在重构金融价值链的“质”。 未来已至,当金融大模型从“解决简单任务”进阶为“驾驭复杂决策”,行业生态也势必从零和竞争走向共享式创新。