大模型金融應(yīng)用實(shí)踐及發(fā)展建議 2023

目錄

一、概述.............................................................1

二、大模型技術(shù)與產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀........................................2

（一）工程化應(yīng)用主要環(huán)節(jié)與技術(shù)..................................2

（二）國內(nèi)外主要產(chǎn)品情況.........................................9

三、大模型在金融業(yè)應(yīng)用與探索實(shí)踐...................................10

（一）技術(shù)路線..................................................10

（二）使用方式..................................................14

（三）應(yīng)用場景..................................................17

（四）應(yīng)用趨勢..................................................29

四、大模型在金融業(yè)應(yīng)用面臨的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)............................30

（一）金融應(yīng)用規(guī)范與指南亟需完善...............................30

（二）金融應(yīng)用場景缺少范式......................................31

（三）高質(zhì)量金融訓(xùn)練數(shù)據(jù)欠缺...................................32

（四）訓(xùn)練算力支撐普遍不足......................................32

（五）算法可信度和安全性有待提升...............................33

五、多措并舉提升大模型金融業(yè)應(yīng)用水平...............................34

（一）加強(qiáng)金融應(yīng)用的指導(dǎo)與管理.................................34

（二）有序推動(dòng)金融應(yīng)用場景落地.................................34

（三）積極構(gòu)建高質(zhì)量金融數(shù)據(jù)集.................................35

（四）產(chǎn)用協(xié)同共筑AI算力基礎(chǔ)設(shè)施...............................35

（五）完善算法優(yōu)化與風(fēng)險(xiǎn)管控體系...............................36

附錄................................................................38

案例一：郵儲銀行基于大模型的智能知識問答........................38

案例二：某股份制銀行基于騰訊云TI-OCR大模型單據(jù)處理............41

案例三：某股份制銀行基于騰訊云金融大模型的智能客服.............45

案例四：某股份制銀行基于中科可控的金融大模型服務(wù)平臺...........48

案例五：北京銀行AIB金融智能應(yīng)用平臺............................52

案例六：上海銀行基于開源大模型的智能辦公助手...................55

案例七：國信證券輔助運(yùn)營人員服務(wù)客戶場景.......................57

案例八：螞蟻金融大模型應(yīng)用-支小寶2.（）.....................................................59

一、概述

近年來，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)加速應(yīng)用，特

別是基于大模型、大數(shù)據(jù)、大算力的ChatGPT的發(fā)布，標(biāo)志著人

工智能技術(shù)取得里程碑式突破，推動(dòng)科技創(chuàng)新進(jìn)入新階段。隨著

大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展和場景價(jià)值的不斷涌現(xiàn)，該技術(shù)或?qū)⒅厮?/p>

多個(gè)行業(yè)的工作方式和格局。

為穩(wěn)步推動(dòng)生成式人工智能在各行各業(yè)的有序應(yīng)用，我國陸

續(xù)出臺一系列政策法規(guī)和管理辦法，《國務(wù)院2023年度立法工

作計(jì)劃》將人工智能法納入了國家立法計(jì)劃，《生成式人工智能

服務(wù)管理暫行辦法》提出了促進(jìn)生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的具體

措施，《網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐指南——生成式人工智能服務(wù)內(nèi)容標(biāo)

識方法》指導(dǎo)生成式人工智能服務(wù)提供者等有關(guān)單位做好內(nèi)容標(biāo)

識工作，《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》（征求意見稿）

給出了生成式人工智能服務(wù)在語料安全、模型安全、安全措施、

安全評估等方面的基本要求，《全球人工智能治理倡議》主張建

立人工智能風(fēng)險(xiǎn)等級測試評估體系，不斷提升人工智能技術(shù)的安

全性、可靠性、可控性、公平性。

金融業(yè)是數(shù)字化、智能化的先行者，有望成為大模型技術(shù)落

地的最佳領(lǐng)域之一?！督鹑诳萍及l(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》明

確提出要抓住全球人工智能發(fā)展新機(jī)遇，以人為本全面推進(jìn)智能

技術(shù)在金融領(lǐng)域深化應(yīng)用，強(qiáng)化科技倫理治理，著力打造場景感

1

知、人機(jī)協(xié)同、跨界融合的智慧金融新業(yè)態(tài)。金融機(jī)構(gòu)正在積極

探索大模型在智能客服、智能辦公、智能研發(fā)等業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用，

提升智能技術(shù)的可獲得性，助力金融服務(wù)降本增效。

二、大模劈支術(shù)與產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀

(-)工程化應(yīng)用主要環(huán)節(jié)與技術(shù)

大模型相較于中小模型，具有更好的表示能力、泛化能力、

學(xué)習(xí)能力和語義表達(dá)能力，但其參數(shù)量巨大、訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)量和

算力資源多、部署運(yùn)營更為復(fù)雜，工程化落地涉及數(shù)據(jù)構(gòu)建、模

型算法、模型訓(xùn)練、模型壓縮與加速、模型評測、模型運(yùn)營和安

全可信等多個(gè)復(fù)雜環(huán)節(jié)。

1.數(shù)據(jù)構(gòu)建

訓(xùn)練大模型需要海量數(shù)據(jù)做支撐，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和處

理對于大模型的性能表現(xiàn)至關(guān)重要。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集一般需要涵蓋多

種類型、多種領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來源，并配以相應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程。

根據(jù)數(shù)據(jù)來源不同，大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要可分為公開數(shù)據(jù)、商

業(yè)數(shù)據(jù)和私有數(shù)據(jù)。大模型參數(shù)量需耍跟訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大小相匹配,

簡單堆砌參數(shù)量并不能無限度地提升其性能。通過提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)

集質(zhì)量和內(nèi)容豐富度、加入一些特定數(shù)據(jù)集、合理利用外掛知識

庫資源、合理配置各種類型數(shù)據(jù)配比等方式，可以有效提升大模

型的整體性能，減少模型幻覺，并加快模型的收斂速度。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)預(yù)處理是提升模型表現(xiàn)和安全可靠性的重要

2

編碼到解碼三大類，其主要特點(diǎn)和代表性模型如表1所示。

表1大模型結(jié)構(gòu)主要分類及特點(diǎn)

架構(gòu)編碼器解碼器編碼器-解碼器

模型具備“雙向”注意力，模型只具備“單向”注意力,模型同時(shí)使用編碼器和解

可使用上下文信息來進(jìn)行預(yù)即基于前面的單詞來預(yù)測后碼器兩個(gè)部分，適用于圖

測，最適合理解類任務(wù)，如續(xù)單詞，最適合生成類任務(wù),繞給定愉入產(chǎn)生對應(yīng)輸出

特點(diǎn)文本分類、命名實(shí)體識別、如文本創(chuàng)作、對話問答等；的任務(wù)，如翻譯、摘要，

閱讀理解等；模型參數(shù)一般模型參數(shù)量相對較大，實(shí)用以及一些有很強(qiáng)序列特征

偏小，預(yù)訓(xùn)練后需基于具體性高，計(jì)算高效、內(nèi)存占用的任務(wù),如語音識別、圖

任務(wù)進(jìn)行Fine-tuning?少、泛化能力強(qiáng).像描述生成等.

微衣量BERT、RoBERTavDeBERTa等。GPT系列、PaLM.OPT.T5、ChatGLMxBART、

LLaMA等。ERNIE3.OxM6等.

當(dāng)前，基于Transformer解碼器結(jié)構(gòu)訓(xùn)練的大模型成為了自然

語言處理領(lǐng)域的主流方案。在此影響下，語音、視覺以及跨模態(tài)

等領(lǐng)域的大模型也嘗試應(yīng)用類似模型架構(gòu)，并取得了較好效果，

比如語音領(lǐng)域的OpenAlwhisper和DaLL-E等，圖像生成領(lǐng)域的

StableDiffusion開源模型等。

3.模型訓(xùn)練

大模型訓(xùn)練涉及預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)等重要環(huán)節(jié)。預(yù)訓(xùn)練的主要目

的是利用大量無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出一個(gè)有能力捕捉到數(shù)據(jù)中隱

藏的底層結(jié)構(gòu)和模式的模型，這一階段的模型通常被稱為“基座

模型由于大模型的參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的急劇增長，單個(gè)計(jì)

算設(shè)備的算力已經(jīng)不足以支撐模型訓(xùn)練。當(dāng)前，一般通過分布式

訓(xùn)練來解決預(yù)訓(xùn)練過程中的海量計(jì)算任務(wù)和高內(nèi)存資源等問題，

但也面臨著計(jì)算墻、內(nèi)存墻和通信墻等挑戰(zhàn)。目前解決分布式訓(xùn)

練的關(guān)鍵技術(shù)是并行化，將任務(wù)分割并分配到多個(gè)處理器或設(shè)備

4

上，以便同時(shí)完成計(jì)算，更有效地利用計(jì)算資源，減少訓(xùn)練所需

時(shí)間。微調(diào)的主要目的是在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，通過有監(jiān)督微

調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方式，進(jìn)一步提升模型在下游任務(wù)中的表現(xiàn)，使

得模型輸出更符合人類期望。有監(jiān)督微調(diào)，又稱為指令微調(diào)，通

過使用有標(biāo)注的特定任務(wù)數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，從而使得

模型具備遵循指令的能力。早期的微調(diào)算法會涉及到預(yù)訓(xùn)練模型

的全量參數(shù)更新，計(jì)算成本較高，目前已提出了多種參數(shù)高效微

調(diào)任務(wù)的方法以節(jié)約計(jì)算成本，如LoRA、Adapter>P-tuning等。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)是基于人類反饋，進(jìn)一步調(diào)整模型的行為。其數(shù)據(jù)

集一般由經(jīng)過人工評估的反饋數(shù)據(jù)構(gòu)建，這些數(shù)據(jù)反映了模型的

輸出與期望輸出之間的差異，基于Q-learning、深度Q網(wǎng)絡(luò)或

近端策略優(yōu)化等強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練。

大模型訓(xùn)練場景對中高端AI芯片需求旺盛，需要統(tǒng)籌規(guī)劃

CPU芯片、GPU芯片、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲、冷卻、算力運(yùn)營

服務(wù)、AI應(yīng)用服務(wù)平臺等多個(gè)方面。在金融機(jī)構(gòu)通用服務(wù)器

集群基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于異構(gòu)芯片體系的AI算力資源池，實(shí)現(xiàn)對

金融

機(jī)構(gòu)現(xiàn)有AI算力資源的統(tǒng)一調(diào)度，保障大模型訓(xùn)練的算力支撐。

4.模型壓縮與加速

模型壓縮是指通過各種技術(shù)手段來減小機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大

小、復(fù)雜度和計(jì)算量，加速推理過程并減少內(nèi)存使用，以便在資

源受限的設(shè)備上部署和運(yùn)行，如移動(dòng)設(shè)備、邊緣設(shè)備等。目前，

模型壓縮技術(shù)主要包括知識蒸儲、剪枝和量化等解決方案。知識

5

蒸像是一種訓(xùn)練小型模型以模仿大型模型行為的方法，保留了大

型模型主要功能的同時(shí)降低了計(jì)算和存儲需求，但通常需要一個(gè)

預(yù)先訓(xùn)練好的大型模型，且性能上會有一定損失。剪枝是一種去

除模型中不重要或冗余參數(shù)的方法，一般可以在不顯著影響模型

性能的情況下減小模型的大小和計(jì)算需求，但需要確定哪些參數(shù)

是不重要或冗余的，以選擇合適的剪枝策略。量化是一種減少模

型參數(shù)和運(yùn)算中數(shù)字精度以降低模型的存儲需求和計(jì)算復(fù)雜度

的技術(shù)，可適用于多種模型和任務(wù)，并顯著減少存儲和計(jì)算需求，

但可能會造成一定程度的精度損失，且有時(shí)需要特定的硬件支持。

模型加速主要研究加速模型的訓(xùn)練和推理過程，伴隨模型參

數(shù)增長，正逐漸成為研究熱點(diǎn)。訓(xùn)練環(huán)節(jié)，針對計(jì)算量、通信、

內(nèi)存可以進(jìn)行一系列優(yōu)化，例如使用梯度累積或梯度壓縮可以優(yōu)

化通信策略、使用半精度浮點(diǎn)數(shù)可以節(jié)省內(nèi)存等。推理環(huán)節(jié)，優(yōu)

化手段包括使用GPU、TPU和ASIC等芯片的專用硬件加速器加

速計(jì)算過程、使用并行化和分布式推理提高推理吞吐量并減少

推理時(shí)間、使用緩存和預(yù)取策略降低內(nèi)存訪問延遲、在邊緣設(shè)

備上進(jìn)行推理減少與服務(wù)器端的通信延遲、結(jié)合模型壓縮技術(shù)

加速推理過程等?，F(xiàn)階段AI應(yīng)用中，大量的算法、模型、開發(fā)

框架、軟件等開發(fā)都基于通用加速卡架構(gòu)，在考慮硬件算力的

基礎(chǔ)上，要

結(jié)合加速芯片軟件棧及開發(fā)工具鏈等配套的軟件生態(tài)能力。

5.模型評測

模型評測在機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理領(lǐng)域扮演著至關(guān)重要

6

的角色。大模型具有更強(qiáng)大的泛化能力，可以處理多種任務(wù)，但

大模型的輸出可能存在不真實(shí)、不準(zhǔn)確、不專業(yè)等問題，因此在

大模型上線或升級時(shí)，有必要對其進(jìn)行較為全面、充分的評測，

幫助模型迭代優(yōu)化。

大模型評測已成為行業(yè)發(fā)展熱點(diǎn)問題，目前國內(nèi)外相關(guān)評測

層出不窮。據(jù)初步統(tǒng)計(jì)，目前行業(yè)內(nèi)關(guān)于大模型基準(zhǔn)測試或特定

任務(wù)的測試數(shù)據(jù)集已多達(dá)200余項(xiàng)，主要推出機(jī)構(gòu)可以大體分為

學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、媒體、社區(qū)以及智庫等。其中一些代表性的評

估基準(zhǔn)包括HELM、MMLU、C-EVAL、BigBench、HumanEval>

AGIEVal、SuperCLUE、OpenLLM等?？傮w來看，大模型評測

仍處于早期階段，如何構(gòu)建出全面、充分且能伴隨大模型能力

增長不斷迭代的

大模型評測基準(zhǔn)，仍面臨較大挑戰(zhàn)。

6.模型運(yùn)營

大模型運(yùn)營包括工程化、部署、管理、調(diào)試、維護(hù)和監(jiān)控等

多個(gè)方面，旨在確保大模型在生產(chǎn)環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，持續(xù)適應(yīng)變

化，滿足用戶需求，保障數(shù)據(jù)安全。工程化方面，模塊化和面向

對象的編程可以都助組織代碼，使其更具可讀性和可重用性，如

將數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練循環(huán)和評估功能分為不同的模塊

或類，同時(shí)版本控制系統(tǒng)和自動(dòng)化測試技術(shù)有助于及時(shí)跟蹤代碼

的修改歷史，確保每個(gè)功能模塊和整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。部署方面，

要將模型轉(zhuǎn)化為適用于實(shí)際環(huán)境的格式，包括序列化、壓縮、硬

件優(yōu)化以及容器化工具的使用，以確保模型在不同環(huán)境中的一致

性。管理方面，使用身份和訪問管理工具可以控制資源的訪問權(quán)

限，運(yùn)用數(shù)據(jù)管理工具跟蹤數(shù)據(jù)集的變化。調(diào)試方面，使用可視

化工具和日志記錄有助于監(jiān)測模型運(yùn)行時(shí)的詳細(xì)信息，這對于診

斷問題和優(yōu)化性能至關(guān)重要。維護(hù)方面，要制定明確的更新策略

以適應(yīng)新數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求，同時(shí)要建立回退機(jī)制，確保出現(xiàn)問題

時(shí)能夠快速回退到穩(wěn)定版本。監(jiān)控方面，通常包括性能監(jiān)控和異

常檢測，基于實(shí)時(shí)跟蹤和警報(bào)設(shè)置，確保模型的可靠運(yùn)行。

7.安全可信

一般而言，大模型的安全可信會從多個(gè)維度進(jìn)行考量和評估,

包括但不限于：可靠性，即大模型的輸出內(nèi)容是真實(shí)的、一致的

等；內(nèi)容安全性，即大模型的輸出應(yīng)避免涉黃、涉暴等非法內(nèi)容,

并能遵循當(dāng)?shù)氐牡赖聹?zhǔn)則和法律規(guī)定等；公平無偏性，即大模型

輸出應(yīng)避免偏見、刻板印象、不公平等情況；魯棒性，即大模型

在面對投毒攻擊、提示詞攻擊等惡意行為或者意外情況時(shí)，依然

能夠產(chǎn)生穩(wěn)定和可靠的輸出結(jié)果；可解釋性，即大模型能夠解釋

其推理過程并能透明展示其內(nèi)容生成方式等；數(shù)據(jù)安全和隱私保

護(hù)，即對訓(xùn)練和推理大模型的數(shù)據(jù)中可能包含的敏感信息進(jìn)行相

應(yīng)的脫敏和保護(hù)處理等。

為有效提升大模型的安全可信水平，需要在大模型開發(fā)和運(yùn)

營的全流程采取相應(yīng)的安全措施，包括但不限于：數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，

建立高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，有效去除有毒或錯(cuò)誤信息、注重訓(xùn)練

數(shù)據(jù)的分布比例以避免產(chǎn)生偏見、對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行

8

脫敏等；模型開發(fā)階段，引入對齊技術(shù)等讓大模型的輸出更符合

人類價(jià)值觀；模型上線前，需對大模型的安全可靠水平進(jìn)行充分

評測，如紅隊(duì)對抗測試等；大模型對客提供服務(wù)時(shí)，可以引入安

全圍欄技術(shù)，既能幫助大模型攔截外界的惡意提問，又能對生成

內(nèi)容進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)過濾和攔截；此外，模型運(yùn)營過程中，還需要建立

持續(xù)的監(jiān)控和定期審核機(jī)制，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并持續(xù)迭代優(yōu)

化模型。

（二）國內(nèi)外主要產(chǎn)品情況

自ChatGPT引起業(yè)界高度關(guān)注后，國內(nèi)外科技巨頭紛紛加大

了對大模型的研發(fā)和投入，以模型為核心，圍繞模型全生命周期

設(shè)計(jì)、生產(chǎn)并提供產(chǎn)品、技術(shù)和服務(wù)，推動(dòng)“數(shù)據(jù)、模型、服務(wù)、

場景”的AI生產(chǎn)力閉環(huán)連接和迭代優(yōu)化，為大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的人

工智能創(chuàng)新提供技術(shù)支撐。在此背景下，大模型相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)

迎來了爆發(fā)式增長。此外，許多大模型相關(guān)的開源項(xiàng)目涌現(xiàn)，為

研究和創(chuàng)新提供了便利。這些開源項(xiàng)目主要朝著兩個(gè)方向發(fā)展：

一是相對ChatGPT更經(jīng)濟(jì)的、平民化的替代品，二是圍繞著大模

型建立的外圍應(yīng)用工具。

9

I

新化，服聯(lián)三留

更能力融研用停

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息和步用構(gòu)品

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一是開源大模型應(yīng)用。開源大模型是指通過開源方式發(fā)布和

共享的大模型，其源代碼和相關(guān)資料對公眾開放，適用于具備一

定技術(shù)能力的開發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)以及對模型定制和二次開發(fā)有需

求的機(jī)構(gòu)。國內(nèi)外的大模型有近一半選擇了開源的方式，Bloom.

GLM、Llama是目前國內(nèi)外流行度較高的開源大模型。金融機(jī)構(gòu)

選擇開源大模型的前提是能夠依靠自身或者第三方公司進(jìn)行大

模型應(yīng)用研發(fā)，且具備后期維護(hù)、迭代更新的能力。盡管開源大

模型已具備較好的實(shí)踐效果，但仍面臨數(shù)據(jù)安全合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、開源

協(xié)議風(fēng)險(xiǎn)等挑戰(zhàn)?？傮w而言，金融機(jī)構(gòu)對于開源模型的采用普遍

持謹(jǐn)慎態(tài)度，但在前期探索階段通常會采用開源大模型進(jìn)行測試、

研究，同時(shí)將其與商用大模型的應(yīng)用效果進(jìn)行比對。

二是產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新大模型研制。金融機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)、科

研院所、高等院校等通過合作，共享知識、技術(shù)或資源，發(fā)揮各

自優(yōu)勢，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新有助于金融

機(jī)構(gòu)在大模型創(chuàng)新應(yīng)用初期推動(dòng)特定試點(diǎn)場景快速落地。一方面，

可以在一定程度上助力金融機(jī)構(gòu)加速科技創(chuàng)新及數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打

造更好的產(chǎn)品和服務(wù)，增強(qiáng)行業(yè)競爭力。另一方面，可以減少金

融業(yè)對國外技術(shù)和產(chǎn)品的依賴，加快國產(chǎn)化步伐，提升行業(yè)安仝

可控能力。

專欄一產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新大模型研制

工商銀行與清華、鵬城實(shí)驗(yàn)室、華為等高等院校、科研院所、

科技企業(yè)開展大模型聯(lián)合創(chuàng)新。

11

交通銀行與華為、科大訊飛共建了聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，推進(jìn)大模

型及算力集群技術(shù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)在金融領(lǐng)域的落地應(yīng)用。

北京銀行與火山引擎、華為、中科院自動(dòng)化所、中科聞歌共建

聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，圍繞金融大模型體系構(gòu)建、前沿金融科技應(yīng)用等

領(lǐng)域開展合作創(chuàng)新，共同探索銀行智能化技術(shù)的最佳實(shí)踐。

三是商用大模型采購。眾多國內(nèi)外商用大模型正在逐步推廣

應(yīng)用。相較于開源大模型，商用大模型可以為金融機(jī)構(gòu)提供更加

工程化、易用性強(qiáng)、服務(wù)有保障的解決方案。

金融機(jī)構(gòu)在大模型技術(shù)選型時(shí)需要綜合考慮大模型對業(yè)務(wù)

質(zhì)量和人員效率的提升效果、大模型持續(xù)創(chuàng)新能力、大模型運(yùn)行

時(shí)的穩(wěn)定性和安全性等多個(gè)方面。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)還需結(jié)合自身

業(yè)務(wù)特點(diǎn)和實(shí)力情況，對資金、人員、配套工具產(chǎn)品完備性等因

素進(jìn)行全面考量，以選擇合適的大模型解決方案。此外，要建設(shè)

并維護(hù)內(nèi)部統(tǒng)一的大模型資源庫，并在此基礎(chǔ)上建立大模型應(yīng)用

開發(fā)平臺，更好地充分利用業(yè)界多種領(lǐng)先的通用大模型。

2.部署方式

為制定合適的部署方案，金融機(jī)構(gòu)首先需要確定需求和目標(biāo),

其次要根據(jù)業(yè)務(wù)場景和技術(shù)要求，選擇合適的硬件和軟件環(huán)境，

確保能夠支持大模型的運(yùn)行和優(yōu)化。針對不同應(yīng)用場景，金融機(jī)

構(gòu)探索采用不同部署方式以更合理地應(yīng)用大模型。根據(jù)部署環(huán)境

的不同，可以將大模型部署方式分為私有化部署、行業(yè)云部署和

公有云部署等。

12

一是私有化部署。金融機(jī)構(gòu)將大模型部署于自有服務(wù)器，由

金融機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)維護(hù)和管理。私有化部署可以提供更好的數(shù)據(jù)安全

保障，大大減少信息安全隱患，且一般具有較好的應(yīng)用效果，尤

其是對于需要運(yùn)用內(nèi)部語料訓(xùn)練的金融業(yè)務(wù)場景，可以根據(jù)金融

機(jī)構(gòu)的需求進(jìn)行定制和優(yōu)化模型，并隨時(shí)增減資源。但是，這種

部署方式往往會產(chǎn)生高昂的成本，需要金融機(jī)構(gòu)投入大量的資金、

人力來建設(shè)和維護(hù)。

二是行業(yè)云部署。由行業(yè)內(nèi)起主導(dǎo)作用或掌握關(guān)鍵資源的組

織建立和維護(hù)，以公開或半公開的方式，在確保數(shù)據(jù)安全的前提

下，向行業(yè)內(nèi)部或相關(guān)組織提供云平臺服務(wù)。將大模型部署在金

融云，既能在一定程度上滿足數(shù)據(jù)安全可控的要求，又兼?zhèn)涑杀?/p>

低、擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)勢。中小型金融機(jī)構(gòu)對行業(yè)云部署的需求更為

迫切。

三是公有云部署。金融機(jī)構(gòu)通過標(biāo)準(zhǔn)接口調(diào)用部署在公有云

上的大模型，由云服務(wù)提供商負(fù)責(zé)維護(hù)和管理，具備更低的成本、

更高的靈活性和可擴(kuò)展性。然而，由于金融機(jī)構(gòu)無法完全掌控其

數(shù)據(jù)的存儲和管理，使用這種部署方式可能面臨數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，

因此該部署方式可能更適用于互聯(lián)網(wǎng)類的金融企業(yè)或非敏感類

業(yè)務(wù)場景。

鑒于個(gè)人隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)不出域等相關(guān)要求，私有化部署仍

是金融機(jī)構(gòu)部署大模型的主要選擇方式。私有化部署使得金融機(jī)

構(gòu)得以保留對數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的完全控制權(quán)，但由于大模型訓(xùn)練和推

13

理對算力及配套基礎(chǔ)設(shè)施有較高要求，該部署方式更適用于大中

型金融機(jī)構(gòu)，對于中小型金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)難度較大。對于不涉及數(shù)

據(jù)保密性的場景，比如證券公司基于公開數(shù)據(jù)生成投資策略及研

報(bào)撰寫，行業(yè)云或公有云部署具有一定優(yōu)勢。目前，國外已有

API市場化采購服務(wù)，且價(jià)格低廉。隨著私有化部署成本不斷提

高，中小銀行、證券公司、基金等中小金融機(jī)構(gòu)，迫切需要通過

行業(yè)云或公有云來降低大模型金融應(yīng)用的門檻。

（二）使用方式

大模型具備出色的自然語言理解能力，但因其在金融垂直領(lǐng)

域的知識儲備不足，回答的專業(yè)性難以滿足要求。金融機(jī)構(gòu)需要

將金融領(lǐng)域已有的數(shù)據(jù)庫、知識圖譜等專業(yè)知識系統(tǒng)，與大模型

的意圖理解能力、語言生成能力和場景掌控能力進(jìn)行對接，實(shí)現(xiàn)

大模型的行業(yè)個(gè)性化和機(jī)構(gòu)定制化。然而，大模型技術(shù)復(fù)雜度高、

參數(shù)規(guī)模大、研發(fā)投入高，特別是需要大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注和人工反

饋等工程化投入，從頭自研大模型的難度非常大。因此，金融機(jī)

構(gòu)目前主要采用API調(diào)用、提示工程、模型微調(diào)和二次訓(xùn)練等應(yīng)

用方式，以降低大模型的應(yīng)用研發(fā)門檻，解決場景數(shù)據(jù)少、模型

精度低等問題，推動(dòng)大模型快速落地測試。比如，農(nóng)業(yè)銀行利用

有監(jiān)督的模型微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，融入行內(nèi)知識庫數(shù)據(jù)，訓(xùn)

練、收斂出能理解行內(nèi)知識的基礎(chǔ)模型，目前已具備行業(yè)知識問

答能力。中信證券將特定問題及與其相關(guān)內(nèi)部文檔材料作為問答

輸入，既可獲得較好的應(yīng)用效果，又避免了二次訓(xùn)練的高昂成本。

14

1.API調(diào)用

API調(diào)用是指通過API接口調(diào)用大模型，實(shí)現(xiàn)圖像生成、文

本生成、語音合成等功能。公有云大模型大多采用以API接口的

方式提供服務(wù)。該方式使得金融機(jī)構(gòu)在大模型探索應(yīng)用初期能夠

快速將大模型在項(xiàng)目中進(jìn)行測試驗(yàn)證，且成本低廉。然而，API

調(diào)用的方式不僅需要完成一系列的技術(shù)整合和接口開發(fā)，也面臨

如何在不降低模型準(zhǔn)確性的前提下保障數(shù)據(jù)安全和隱私性、如何

高效處理海量數(shù)據(jù)、生成內(nèi)容可控性和魯棒性較差等問題，適合

直接落地的金融業(yè)務(wù)場景很少。一般來說，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用API調(diào)

用方式對大模型產(chǎn)品進(jìn)行測試后，會根據(jù)測試結(jié)果結(jié)合該模型在

其他領(lǐng)域的表現(xiàn)進(jìn)行綜合評價(jià)，判斷是否進(jìn)一步選擇微調(diào)或二次

訓(xùn)練的方式進(jìn)行優(yōu)化。

2.提示工程

基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練大模型內(nèi)含知識豐富，但很多潛能尚未被激發(fā)，

如何有效引導(dǎo)大模型來完成特定任務(wù)存在挑戰(zhàn)。提示工程通過優(yōu)

化提示語句激發(fā)大模型所具備的潛在能力，提示語通常是一段文

本，用于構(gòu)建問題或?qū)θ蝿?wù)進(jìn)行恰當(dāng)表述，以便大模型基于內(nèi)在

知識生成合適答案，可通過少樣本、思維鏈路等方式實(shí)現(xiàn)。提示

工程并不改變模型參數(shù)，對于可指令微調(diào)的大模型來說，構(gòu)造提

示語的成本相對較低，大部分成本轉(zhuǎn)嫁為標(biāo)注成本，通過設(shè)計(jì)好

的提示語來調(diào)優(yōu)任務(wù)效果。

15

3.模型微調(diào)

基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練大模型具備較好的通用性知識，但實(shí)際應(yīng)用中，

每個(gè)具體場景都有其獨(dú)特的需求和流程，仍需優(yōu)化模型以提升應(yīng)

用效果和價(jià)值。模型微調(diào)是優(yōu)化模型效果和性能并提高準(zhǔn)確性的

重要手段，也是當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)試用大模型的最常用手段。當(dāng)大模

型缺乏垂直領(lǐng)域知識時(shí)，通過模型微調(diào)技術(shù)，以較低的成本即可

明顯提升針對特定任務(wù)的應(yīng)用效果。一般來說，當(dāng)測試結(jié)果良好

時(shí)，會優(yōu)先選擇模型微調(diào)技術(shù)提升應(yīng)用效果。

4.二次訓(xùn)練

二次訓(xùn)練指在已有模型的基礎(chǔ)上，使用新的數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)

行重新訓(xùn)練，從而提高模型的性能和應(yīng)用效果。二次訓(xùn)練通常需

要對模型參數(shù)進(jìn)行修改，以適應(yīng)新數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)。相較于微調(diào)，

二次訓(xùn)練會產(chǎn)生高昂的數(shù)據(jù)、算力、人力以及時(shí)間成本，但也可

以實(shí)現(xiàn)更好的效果和更廣泛的場景化應(yīng)用。一般來說，大型金融

機(jī)構(gòu)因具備海量垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，在微調(diào)技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)期望達(dá)

到的應(yīng)用效果時(shí)，可以選擇該方式高度定制化模型以提升模型的

泛化能力和場景化應(yīng)用能力。

此外，金融機(jī)構(gòu)還采用大模型融合知識庫、知識圖譜等組件

的方式，通過引入領(lǐng)域向量庫檢索、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)，結(jié)合大模

型關(guān)鍵超參優(yōu)化，形成不同模型針對不同行業(yè)和領(lǐng)域的參數(shù)體系,

精準(zhǔn)匹配業(yè)務(wù)需求，使得大模型回答結(jié)果較為可信。

16

（三）應(yīng)用場景

大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，趨動(dòng)AI從勞動(dòng)密集向

腦力密集應(yīng)用，金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)將大模型試點(diǎn)應(yīng)用于智能客服、智

能辦公、智能研發(fā)、智能投研等多個(gè)金融業(yè)務(wù)場景，但從能用到

好用、易用，再到規(guī)?；瘧?yīng)用還任重道遠(yuǎn)?；诋?dāng)前金融機(jī)構(gòu)主

要場景探索實(shí)踐來構(gòu)建金融行業(yè)大模型應(yīng)用場景全景圖。

代科夕或

智與“全按口設(shè)計(jì)

能代5?謾

與注何

研

發(fā)

智

智

能

能

投

營

顧

銷

生成

數(shù)據(jù)來源：金融信息化研究所

圖2金融行業(yè)大模型應(yīng)用場景全景圖

1.智能客服

傳統(tǒng)的智能客服的服務(wù)方式主要是先識別用戶意圖，再匹配

到特定的對話模板，是一個(gè)非常龐雜的配置過程，特別是要確保

所有渠道對于相似問題的回答保持一致。這種方式不僅維護(hù)成本

高，維護(hù)難度大，而且難以應(yīng)對復(fù)雜多變的自然語言對話，用戶

體驗(yàn)較差。金融機(jī)構(gòu)普遍認(rèn)為大模型雖然仍不具備直接面客的能

力，但可以在通用大模型的基礎(chǔ)上，疊加金融客服領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和

專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過垂直領(lǐng)域定向訓(xùn)練后，客服機(jī)器人可以綜合考慮

用戶提示語和用戶習(xí)慣，準(zhǔn)確識別用戶意圖，作為客服助手協(xié)助

客服人員開展客戶的陪伴和關(guān)懷，升級真誠話術(shù)，提供24小時(shí)

的多語言支持，有效提升用戶對話體驗(yàn)，提高服務(wù)質(zhì)量。

專欄二智能客服場景

工商銀行利用大模型的語義理解、生成能力，結(jié)合基于知識庫

的檢索提取能力，精準(zhǔn)理解客戶意圖，生成符合其業(yè)務(wù)特性的結(jié)果，

為客戶提供更準(zhǔn)確、更個(gè)性化的服務(wù)，提升應(yīng)答效率和質(zhì)量，從而

提升客戶滿意度。2023年3月，工商銀行進(jìn)行了大模型智能客服試

點(diǎn)測試，一定程度上提升了客戶情緒識別效果，縮減了約50%的人力

維護(hù)成本。

農(nóng)業(yè)銀行大模型ChatABC面向行內(nèi)客服員工提供遠(yuǎn)程銀行AI輔

助客服問答助手服務(wù)。此助手基于遠(yuǎn)程銀行問答數(shù)據(jù)完成訓(xùn)練微調(diào)，

支持模型在多輪問答中識別客戶的主要意圖，結(jié)合遠(yuǎn)程銀行知識庫

和知識圖譜，生成擬人問答，輔助坐席人員在問答中獲取知識，有

效提升坐席人員的答復(fù)效率。

中國銀行正探索將大語言模型運(yùn)用于客服場景，幫助業(yè)務(wù)人員

實(shí)現(xiàn)更自然靈活的智能問答功能，有效地應(yīng)用到坐席問答輔助、員

工培訓(xùn)、行內(nèi)員工辦公等多個(gè)場景。

交通銀行正探索使用大模型來準(zhǔn)確識別客戶意圖和坐席人員的

知識檢索需求，進(jìn)行相應(yīng)客服知識的提煉和推薦，并在坐席通話結(jié)

束后，對服務(wù)內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)化分類，生成通話小結(jié)，以提升

坐席人員整體工作效率。

光大銀行探索大模型技術(shù)與現(xiàn)有智能客服相融合，基于大模型

18

意圖理解能力對客戶問題進(jìn)一步理解，以提升客戶問答滿意度；基

于大模型技術(shù)探索坐席工單自動(dòng)生成可能性，對客戶與坐席對話內(nèi)

容快速生成摘要工單，提升客戶服務(wù)效率。

民生銀行探索運(yùn)用大模型技術(shù)輔助坐席完成問題回復(fù)和工單生

成等工作，實(shí)現(xiàn)工單流程自動(dòng)化，提供內(nèi)容以支持顧問與客戶互動(dòng)，

支持高度擬人化的客服機(jī)器人，優(yōu)化客戶體驗(yàn)，提升客服質(zhì)量。

興業(yè)銀行基于大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)客服語料智能泛化，對當(dāng)前語料

標(biāo)注過程中存在的標(biāo)注工作繁瑣、工作量大等痛點(diǎn)，通過大模型生

成符合業(yè)務(wù)需求的語料，以幫助客服運(yùn)營人員提升標(biāo)注效率，進(jìn)而

提升智能客服回答準(zhǔn)確率，減少客戶投訴。

上海銀行正探索在客戶服務(wù)領(lǐng)域運(yùn)用大模型優(yōu)秀的語言理解能

力并結(jié)合行內(nèi)知識庫，在充分洞察客戶訴求的前提下，對復(fù)雜場景

進(jìn)行分解，能夠從知識庫中自動(dòng)完成有效知識的提取與采編，解決

知識庫運(yùn)維完全依賴人力、多語義理解、語義纏繞等問題，為客戶

提供優(yōu)質(zhì)解答。

國信證券探索運(yùn)用大模型技術(shù)自動(dòng)化生成服務(wù)話術(shù)和客戶指標(biāo)

數(shù)據(jù)，包括：知識問答、行業(yè)分析、行情快報(bào)、客戶資產(chǎn)配置建議、

資訊推送摘要、投訴建議反饋等，提升運(yùn)營人員的服務(wù)質(zhì)量和效率。

平安保險(xiǎn)運(yùn)用大模型技術(shù)解決傳統(tǒng)知識庫梳理成本高、培譏成

本高、推薦話術(shù)僵化等問題，在客服人員與客戶通話過程中，實(shí)時(shí)

根據(jù)客戶需求，生成個(gè)性化話術(shù)，從而提升客戶滿意度，大大降低

坐席人員學(xué)習(xí)成本。

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2.智能辦公

大模型可以作為辦公助手，發(fā)揮其出色的文本生成能力，輔

助完成報(bào)告和運(yùn)營文案生成、郵件起草、公文潤色、紀(jì)要撰寫、

內(nèi)容審核、輔助糾錯(cuò)等工作，為員工提供更加便利、快捷的智能

辦公工具及個(gè)性化的智能辦公解決方案，大幅提升工作效率。此

外，大模型還可以實(shí)現(xiàn)不同語種的實(shí)時(shí)翻譯，提升金融機(jī)構(gòu)跨境

業(yè)務(wù)交流和管理水平。

專欄三智能辦公場景

工商銀行通過搜索技術(shù)與大模型結(jié)合，將知識庫檢索到的信息

作為大模型的生成依據(jù)，實(shí)現(xiàn)自然語言的向量搜索，輔助業(yè)務(wù)人員

在業(yè)務(wù)辦理過程中快速查詢到客戶問題的準(zhǔn)確應(yīng)答，提升應(yīng)答效率

和質(zhì)量，從而提升客戶滿意度。

農(nóng)業(yè)銀行大模型ChatABC面向行內(nèi)員工辦公場景推出智能問答

應(yīng)用。此應(yīng)用著眼于大模型在金融領(lǐng)域的知識理解能力、內(nèi)容生成

能力，并融合知識庫，具備研發(fā)服務(wù)領(lǐng)域級知識理解和問答能力，

可完成自由閑聊、行內(nèi)知識問答、內(nèi)容摘要等多類型任務(wù)，并以行

內(nèi)研發(fā)服務(wù)平臺的問答助手、工單自動(dòng)化回復(fù)助手、行內(nèi)即時(shí)聊天

工具等多渠道形式進(jìn)行試點(diǎn)。

交通銀行正探索在辦公軟件中嵌入基于大模型的智能問答助

手，為員工提供人資規(guī)章、授信、對公、零售業(yè)務(wù)場景的會話式咨

詢。同時(shí)，交通銀行利用大模型搭建會議紀(jì)要助手，從口語化的會

議記錄中提取關(guān)鍵信息，包括討論主題、觀點(diǎn)、結(jié)論等，組織成連

20

貫自然的語言，生成書面化的會議紀(jì)要和待辦事項(xiàng)。

郵儲銀行運(yùn)用大模型技術(shù)搭建智能知識問答系統(tǒng)“靈犀”，系統(tǒng)

采用Langchain和向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)，結(jié)合大模型對自然語言的理解

與生成能力，發(fā)揮了垂直領(lǐng)域內(nèi)知識理解能力，賦能業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)專

業(yè)知識智能解答，提升業(yè)務(wù)辦理效率。同時(shí)，郵儲銀行運(yùn)用大模型

技術(shù)搭建“小郵助手”智能機(jī)器人，提供在線業(yè)務(wù)知識問答、熱點(diǎn)問

題分類展示，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)難點(diǎn)、要點(diǎn)即時(shí)回復(fù)和精準(zhǔn)提示，提升柜

員操作體驗(yàn)及業(yè)務(wù)處理效率，釋放業(yè)務(wù)指導(dǎo)員工作。

光大銀行基于大模型技術(shù)構(gòu)建員工助手，應(yīng)用于行內(nèi)通信軟件，

快速解答內(nèi)部員工日常辦公問題，構(gòu)建多項(xiàng)智能應(yīng)用，可幫助行內(nèi)

員工實(shí)現(xiàn)消息智能摘要、日程會議智能提醒、郵件自動(dòng)編寫、代碼

自動(dòng)生成、系統(tǒng)助手等多項(xiàng)能力，提升辦公效率。同時(shí)，光大銀行

探索將現(xiàn)有知識庫與大模型相結(jié)合，打造企業(yè)內(nèi)搜場景應(yīng)用，將現(xiàn)

有零散知識召回交給大模型，基于大模型理解及生成能力輔助業(yè)務(wù)

辦公人員快速定位核心問題并作出合理判斷，以提升業(yè)務(wù)效率。

民生銀行通過大模型的理解能力建立多場景文檔助手，對文檔

的主要內(nèi)容進(jìn)行摘要匯總整理，全面提升員工工作效率，實(shí)現(xiàn)針對

文檔不同場景的個(gè)性化需求。

興業(yè)銀行探索通過大模型嵌入行內(nèi)WPS辦公套件，實(shí)現(xiàn)包括PPT

大綱生成，文章內(nèi)容生成，內(nèi)容擴(kuò)寫與改寫，文章風(fēng)格轉(zhuǎn)變等功能，

以減輕總分行一線員工的文字材料撰寫潤色的負(fù)擔(dān)。

北京銀行搭建“京智助手”大模型對話機(jī)器人，提供行內(nèi)知識

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問答、數(shù)據(jù)分析、任務(wù)執(zhí)行等功能，應(yīng)用于協(xié)同辦公、智能客服、

合規(guī)管理等場景。目前""京智助手''已向全行HXXX）多名員工開放，

并同步建設(shè)移動(dòng)端和PAD端，已在合規(guī)管理、數(shù)據(jù)分析和流程

自動(dòng)化場景，取得了一定的應(yīng)用成效。

上海銀行利用大模型的理解和生成能力，搭建智能辦公助手，

一方面接入行內(nèi)知識庫，提升知識檢索能力，并由大模型對于長文

檔自動(dòng)檢索生成知識條目等，另一方面接入行內(nèi)各類辦公系統(tǒng)，提

供公文檢查、寫作、總結(jié)潤色等功能，在大幅提升辦公效率的基礎(chǔ)

上，極大地提升員工交互體驗(yàn)。

中信證券正在積極探索利用大模型建立跨境實(shí)時(shí)通訊系統(tǒng)，旨

在實(shí)現(xiàn)境內(nèi)外員工用母語進(jìn)行無障礙交流，提高員工工作效率，加

強(qiáng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作力度，以及提升對國際化客戶的服務(wù)質(zhì)量，加強(qiáng)全球化

布局和業(yè)務(wù)發(fā)展。

國泰君安將大模型技術(shù)與OCR、語音識別等技術(shù)相結(jié)合，圍繞

智慧辦公場景開發(fā)智能辦公助手和基于大模型的知識庫問答應(yīng)用，

提供會議紀(jì)要生成、郵件撰寫等常見辦公任務(wù)小工具，通過自然

語言問答的形式實(shí)現(xiàn)文檔問答，為員工提供一個(gè)智能、高效、便

捷的工

作伙伴，提升辦公效率和工作質(zhì)量。

3.智能研發(fā)

大模型在智能研發(fā)場景展示出很大的潛力。大模型具有處理

自然語言和生成多種編程語言高質(zhì)量代碼的能力，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)、

代碼生成與補(bǔ)全、代碼翻譯與注釋、輔助測試等方面為科技人員

22

提供幫助和支持，提升開發(fā)效率和交付質(zhì)量。同時(shí)，大模型的閱

讀理解和SQL生成能力，可以實(shí)現(xiàn)指令文字到SQL代碼的直接相

互轉(zhuǎn)化，業(yè)務(wù)人員無需了解數(shù)據(jù)庫技術(shù)與編程知識也可輕松完成

數(shù)據(jù)查詢等工作。此外，通過大模型與BI等應(yīng)用系統(tǒng)結(jié)合，可

以實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)生成，可視化地展示數(shù)據(jù)查詢分析結(jié)果，使得非

技術(shù)人員更直觀且深入地理解、利用數(shù)據(jù)，降低技術(shù)門檻。

專欄四智能研發(fā)場景

農(nóng)業(yè)銀行大模型ChatABC推出AI輔助編程應(yīng)用，面向行內(nèi)研發(fā)

員工提供輔助編程服務(wù)。通過行內(nèi)多個(gè)系統(tǒng)的代碼和代碼規(guī)范進(jìn)行

微調(diào)，實(shí)現(xiàn)Java、Python>JavaScript^SQL等語言的代碼生成、代

碼補(bǔ)全、代碼解釋等能力，可在前端、后端、單元測試等多類研

發(fā)編碼場景提供輔助，提升研發(fā)人員的開發(fā)效率。

平安銀行在ChatBI項(xiàng)目中應(yīng)用了BankGPT的金融理解能力，旨

在為業(yè)務(wù)人員和管理層提供即時(shí)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，當(dāng)'業(yè)務(wù)人員面臨

數(shù)據(jù)相關(guān)的問題時(shí)，系統(tǒng)可以迅速給出精確答案，實(shí)現(xiàn)提問與回答

的無縫對接。

民生銀行探索運(yùn)用大模型技術(shù)輔助用戶完成高質(zhì)量代碼編寫，

按需完成代碼生成、代碼補(bǔ)全等功能，促進(jìn)分析平民化，提升代碼

效率，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量和效率的雙提升。

興業(yè)銀行通過大模型嵌入行內(nèi)開發(fā)IDE的方式，探索基于大模

型技術(shù)實(shí)現(xiàn)代碼輔助生成，以提升科技研發(fā)單位的開發(fā)效率和代碼

質(zhì)量。

23

上海銀行通過在軟件開發(fā)過程中引入大模型進(jìn)行代碼補(bǔ)全、注

釋生成、代碼糾錯(cuò)等自動(dòng)化輔助功能，極大地提升了開發(fā)人員的開

發(fā)效率和代碼質(zhì)量;在代碼測試方面，應(yīng)用大模型生成能力，輔助自

動(dòng)生成測試案例，有效提升測試效率及案例覆蓋度；在數(shù)據(jù)分析方

面，上海銀行正在探索大模型與行內(nèi)經(jīng)營管理工具-“掌上行”的有

效結(jié)合，通過自然語言交互方式，允許用戶就經(jīng)營指標(biāo)自由提問，

進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)分析的門檻，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)營管理的有效性。

中信證券探索運(yùn)用大模型實(shí)現(xiàn)股價(jià)預(yù)測等模型構(gòu)建，根據(jù)用戶

輸入的自然語言，生成相應(yīng)SQL語句，準(zhǔn)確地完成用戶數(shù)據(jù)查詢需

求，以期適配不同數(shù)據(jù)庫、完成多表數(shù)據(jù)查詢。

國信證券通過大模型的輔助代碼生成能力，協(xié)助IT人員、業(yè)務(wù)

產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營人員進(jìn)行代碼編寫、數(shù)據(jù)分析、輔助代碼生成檢查

等工作，提升系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析等內(nèi)部工作效率。

4.智能投研

大模型技術(shù)可以幫助投研人員從海量、分散、龐雜的報(bào)告中

挖掘關(guān)鍵信息，自動(dòng)抓取財(cái)經(jīng)、債市、信用等多個(gè)市場板塊的資

訊報(bào)告內(nèi)容，快速獲取報(bào)告的核心觀點(diǎn)、關(guān)鍵數(shù)據(jù)和市場趨勢，

分析預(yù)測市場交易情況，智能生成資訊報(bào)告和投研簡報(bào)，為投研

人員提供投資、風(fēng)控等決策輔助。

專欄五智能投研場景

工商銀行綜合應(yīng)用大模型的核心信息提取、智能文本生成等能

力，實(shí)現(xiàn)金融報(bào)告的自動(dòng)生成，有效將投研簡報(bào)生成效率從1小時(shí)

24

縮短至5分鐘，提升了投研人員對海量文本數(shù)據(jù)的整合歸納提煉效

率。

興業(yè)銀行通過大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)研報(bào)摘要的智能生成，構(gòu)建了一

套包括研報(bào)文檔結(jié)構(gòu)化、信息抽取和大語言模型語義理解摘要生成

的一體化解決方案，實(shí)現(xiàn)研報(bào)核心內(nèi)容智能提煉，提高了興銀理財(cái)

子公司投研團(tuán)隊(duì)查洵、閱讀內(nèi)外部研報(bào)的效率，加快了投資決策效

率，一定程度節(jié)省人力成本，同時(shí)提升了客戶體驗(yàn)。

國泰君安證券利用大模型的自然語言到結(jié)構(gòu)化查詢(NL2SQL)

等能力，改進(jìn)傳統(tǒng)問答系統(tǒng)的精準(zhǔn)性和靈活性，實(shí)現(xiàn)對投研領(lǐng)域

內(nèi)包

括行情、公司、基金等數(shù)據(jù)的精確、高效問答。

華泰證券正探索運(yùn)用大模型對文本的學(xué)習(xí)理解能力，學(xué)習(xí)歷史

研報(bào)的撰寫模式、分析邏輯和行文風(fēng)格等內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)研究報(bào)告

初稿的自動(dòng)撰寫。目前已初步搭建內(nèi)容召回、內(nèi)容生成的線上撰寫

服務(wù)框架，打通從財(cái)務(wù)報(bào)告的非結(jié)構(gòu)化文檔解析，利用embedding

技術(shù)構(gòu)建財(cái)報(bào)知識庫，根據(jù)歷史研報(bào)進(jìn)行高相關(guān)內(nèi)容召回，結(jié)合內(nèi)

容召回與大模型服務(wù)，通過建設(shè)Prompt工程，打通大模型撰寫能力

鏈路。

5.智能營銷

結(jié)合金融業(yè)語料進(jìn)行適應(yīng)性訓(xùn)練后，大模型可輔助生成營銷

話術(shù)和營銷文案，幫助客戶更快地獲取最新資訊和產(chǎn)品的信息。

同時(shí)，通過對話式營銷，大模型可優(yōu)化客戶參與度，提升服務(wù)的

效率與質(zhì)量，引導(dǎo)其做出決策。此外，隨著投資者數(shù)據(jù)、產(chǎn)品知

25

識和營銷文案的不斷積累，大模型技術(shù)可以從海量信息中檢索詞

條，并提煉整合，可針對特定客戶實(shí)現(xiàn)貼心、高質(zhì)量、有創(chuàng)意的

精準(zhǔn)營銷，快速生成個(gè)性化建議和推薦，并構(gòu)造相應(yīng)的圖文推廣，

進(jìn)一步提升客戶轉(zhuǎn)化率和營銷效率，為客戶提供更加全渠道、個(gè)

性化、有溫度的金融服務(wù)。

專欄六智能營銷場景

平安銀行借助BankGPT優(yōu)秀的文案生成能力，針對不同客戶，批

量生成個(gè)性化營銷文案，從而更有針對性地提升客戶粘性和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)

化率，為營銷運(yùn)營團(tuán)隊(duì)提供支持。同時(shí)，平安銀行利用BankGPT的

自然語言理解能力，助力多媒體運(yùn)營團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化FAQ抽取功能。

民生銀行探索運(yùn)用大模型技術(shù)賦能客戶意圖理解營銷場景，通

過搜索知識庫、產(chǎn)品庫、聊天記錄等，洞察客戶真實(shí)意圖，自動(dòng)提

供廣告等營銷文案、自動(dòng)生成個(gè)性化營銷內(nèi)容、自動(dòng)提供各類分析

報(bào)告，提升營銷成功率。

平安保險(xiǎn)通過大模型的自然語言交互、內(nèi)容生成等能力，智能

化分析并提取客戶需求，輔助生成保險(xiǎn)產(chǎn)品營銷素材，并根據(jù)客戶

標(biāo)簽屬性提供針對該客群的產(chǎn)品推薦以及推薦理由相關(guān)話術(shù)，基于

個(gè)人醫(yī)療歷史和分線因素，提供個(gè)性化保險(xiǎn)建議和方案，有助于產(chǎn)

品精算人員制定針對性保險(xiǎn)方案。

6.智能運(yùn)維

金融機(jī)構(gòu)可以利用大模型生成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維分析、運(yùn)

維知識獲取、網(wǎng)絡(luò)安全分析等，進(jìn)一步提升運(yùn)維效率。大模型具

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備良好的語義搜索能力，在復(fù)雜的數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確找到所需結(jié)果，助

力運(yùn)維人員快速對接各類型的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)流程

自動(dòng)化、智能檢索和內(nèi)部資料的輔助審核。止匕外，對于大模型還

可以輔助運(yùn)維人員完成代碼攻防測試、明文檢測等安全檢測工作。

專欄七智能運(yùn)維場景

上海銀行探索將大模型應(yīng)用于故障分析及解決等場景，結(jié)合歷

史生產(chǎn)事件解決工單、運(yùn)維文檔或問答對等知識庫，當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，

大模型能夠自動(dòng)根據(jù)歷史解決經(jīng)驗(yàn)及知識庫給出故障分析及解決方

案，從而為運(yùn)維人員提供輔助支持，以提升事件解決效率。

7.智能風(fēng)控

風(fēng)險(xiǎn)控制是金融業(yè)的核心要?jiǎng)?wù)。大語言模型的閱讀理解能力

可以輔助提示存在的法律風(fēng)險(xiǎn)，降低人為疏漏概率并提升法官人

員工作效率。在大模型的通用能力基礎(chǔ)上融合金融行業(yè)的知識和

數(shù)據(jù)用于真?zhèn)魏蓑?yàn)、輿情分析等環(huán)節(jié)，結(jié)合風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)模型，進(jìn)行

風(fēng)險(xiǎn)模擬與壓力測試，對可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)事件作出預(yù)警，實(shí)現(xiàn)貸

前智能推薦、貸中全面風(fēng)控、貸后監(jiān)測預(yù)警全流程風(fēng)控管理。此

外，基于大模型的合規(guī)知識問答助手在金融合規(guī)場景中也發(fā)揮了

一定作用。

專欄八智能風(fēng)控場景

光大銀行基于大模型理解能力，探索大模型解讀法律法規(guī)政策

的可行性，基于業(yè)務(wù)問題快速定位政策文件并給出法律法規(guī)依據(jù)、

打造法律法規(guī)領(lǐng)域智能專家，輔助各業(yè)務(wù)場景快速把控政策、法規(guī)

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風(fēng)險(xiǎn)。

華夏銀行探索利用大語言模型技術(shù)疊加合規(guī)圖譜，以高質(zhì)量內(nèi)

外規(guī)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以結(jié)構(gòu)化合規(guī)知識標(biāo)簽為輔助，利用大語言模型

語義理解、信息匯總和自然語句生成能力實(shí)現(xiàn)智能化合規(guī)知識問答

功能，降低合規(guī)知識查詢門檻。

平安保險(xiǎn)運(yùn)用大模型技術(shù)，基于歷史數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)

模擬和壓力測試，評估產(chǎn)品設(shè)計(jì)的可靠程度和穩(wěn)定性，以便產(chǎn)品精

算人員更好地了解產(chǎn)品可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，助力產(chǎn)品精算人員

制定相應(yīng)保險(xiǎn)策略。

8.智能投顧

圍繞財(cái)富管理專業(yè)知識對大模型進(jìn)行增量訓(xùn)練，構(gòu)建基于大

模型的投資顧問助手，提供圍繞個(gè)體的全生命周期智能投顧服務(wù),

實(shí)時(shí)監(jiān)測市場動(dòng)態(tài)，調(diào)整投資策略，并根據(jù)客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好、收

益目標(biāo)和資產(chǎn)狀況，為客戶提供個(gè)性化的投資建議和組合優(yōu)化，

大幅提升服務(wù)效率和服務(wù)體驗(yàn)。

專欄九智能投顧場景

國泰君安證券運(yùn)用大模型的理解分析能力，進(jìn)行金融資訊熱點(diǎn)

話題提取和!tl納，對相關(guān)信息做正面/負(fù)面消息的評分和整理，生成

每天/周/月的熱點(diǎn)話題榜單，既能實(shí)時(shí)跟蹤行業(yè)網(wǎng)站熱點(diǎn)，又能回

顧過去一段時(shí)間的熱點(diǎn)話題，基于榜單排名走勢預(yù)測股市熱點(diǎn)信息。

大模型在提升金融服務(wù)效率和體驗(yàn)、降低金融風(fēng)險(xiǎn)和成本、

創(chuàng)新金融產(chǎn)品和模式等方面有著顯著作用。大模型在金融領(lǐng)域的

28

應(yīng)用場景具有較大空間，隨著大模型與各個(gè)金融場景的深度融合,

將進(jìn)一步提升我國金融業(yè)的智能化水平，進(jìn)一步深入推動(dòng)金融機(jī)

構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（四）應(yīng)用趨勢

一是金融機(jī)構(gòu)將采用先內(nèi)后外、從易到難、場景遷移的方式

落地大模型金融應(yīng)用。由于目前大模型直接對客難度較大、可控

性不強(qiáng)，金融機(jī)構(gòu)主要對內(nèi)應(yīng)用大模型能力，待技術(shù)逐漸成熟，

可以考慮對外輸出。此外，金融機(jī)構(gòu)也將優(yōu)先選擇風(fēng)險(xiǎn)等級低、

適配應(yīng)用難度小、業(yè)務(wù)提升效果明顯的場景進(jìn)行大模型試點(diǎn)落地,

逐步將試點(diǎn)應(yīng)用場景遷移到真實(shí)、復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，實(shí)現(xiàn)大模型

對金融產(chǎn)品和服務(wù)的全面升級。

二是大小模型協(xié)同進(jìn)化是大模型發(fā)展的一個(gè)必然趨勢。大模

型對應(yīng)場景多為開放式和主觀型問題，測重推理和創(chuàng)造，也可被

用于作為連接多個(gè)具體任務(wù)模型的通用接口，而小模型對應(yīng)場景

多為封閉式問題，不涉及過多主觀推斷，答案的正確性可以被清

晰驗(yàn)證，因此在某些特定場景仍具有更好的表現(xiàn)。大模型對于中

小模型并非是替代或?qū)α⒌年P(guān)系，兩者應(yīng)相互協(xié)作、互相搭配，

由大模型向邊、端的小模型輸出模型能力，而小模型負(fù)責(zé)實(shí)際的

推理與執(zhí)行，同時(shí)向大模型反饋算法與執(zhí)行成效，使得大模型的

能力持續(xù)強(qiáng)化。金融機(jī)構(gòu)將加強(qiáng)研究和推進(jìn)大小模型協(xié)同、生成

式技術(shù)與傳統(tǒng)人工智能技術(shù)協(xié)同，將大模型連接到傳統(tǒng)軟件，提

升行業(yè)整體智能化水平。

29

三是多模態(tài)金融大模型的發(fā)展與應(yīng)用仍有較大潛力。大模型

生成效果的提升依賴于垂直場景系統(tǒng)化程度和高質(zhì)量數(shù)據(jù)。金融

業(yè)具備專業(yè)領(lǐng)域知識庫，多年來沉淀了大量格式多樣的優(yōu)質(zhì)業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)。運(yùn)用多模態(tài)技術(shù)實(shí)現(xiàn)知識的遷移、表示、對齊和推理，使

得大模型能更好地構(gòu)建金融領(lǐng)域內(nèi)外部生態(tài)系統(tǒng)，助力金融科技

創(chuàng)新和金融業(yè)務(wù)賦能，為金融機(jī)構(gòu)提供更多智能化、個(gè)性化的服

務(wù)和決策支持，同時(shí)也為客戶和市場參與者帶來更好的體驗(yàn)和更

穩(wěn)健的金融環(huán)境。

四是AIAgent未來可能推動(dòng)人工智能成為金融業(yè)信息基礎(chǔ)

設(shè)施。AIAgent是有能力主動(dòng)思考和行動(dòng)的智能體，以大模型

為大腦驅(qū)動(dòng)，能夠自主感知環(huán)境、形成記憶、規(guī)劃決策、使用工

具并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，甚至與其他Agent合作實(shí)現(xiàn)任務(wù)。盡管多智

能體的發(fā)展仍面臨較大困境，但隨著算力支撐和技術(shù)研究的不斷

演進(jìn)，AIAgent將在各行業(yè)發(fā)揮強(qiáng)勁動(dòng)力，尤其在與各行業(yè)緊

密相連的金融業(yè)，更全面地實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合，為金融機(jī)構(gòu)提質(zhì)增效，

創(chuàng)造更深度的價(jià)值。

四、大模型在金融業(yè)應(yīng)用面臨的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)

（一）金融應(yīng)用規(guī)范與指南亟需完善

金融業(yè)作為強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，在政策方面一直遵循著高標(biāo)準(zhǔn)和嚴(yán)

要求。我國已相繼發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》《網(wǎng)

絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐指南——生成式人工智能服務(wù)內(nèi)容標(biāo)識方法》

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《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》（征求意見稿）等文件，

對大模型在通用領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了合理的約束和引導(dǎo)，但是針對

大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用尚且缺少可實(shí)施落地的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和指

南，對應(yīng)用過程中的權(quán)責(zé)界定尚不明晰，缺少對生成內(nèi)容的問罰

機(jī)制及大模型廣泛應(yīng)用后可能存在的無序商業(yè)行為的監(jiān)管機(jī)制。

此外，針對大模型訓(xùn)練和推理的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)語料庫

標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)也較為欠缺。

（二）金融應(yīng)用場景缺少范式

大模型選型、架構(gòu)調(diào)整設(shè)計(jì)、技術(shù)驗(yàn)證等環(huán)節(jié)過程復(fù)雜，金

融機(jī)構(gòu)缺乏大模型技術(shù)融合場景落地的方法論，對大模型的能力

邊界認(rèn)知不足，尚未明確大模型適合哪些業(yè)務(wù)場景、是否有必要

替換傳統(tǒng)的AI設(shè)備、何時(shí)適合落地，尚未健全大模型應(yīng)用創(chuàng)新

風(fēng)控管理機(jī)制，尚未有典型的落地案例可以向行業(yè)規(guī)模化推廣。

大模型支撐多個(gè)場景或服務(wù)的行業(yè)應(yīng)用，其測評指標(biāo)非常復(fù)雜，

測試數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)構(gòu)建與更新維護(hù)難度大、成本高，尚且缺少一個(gè)

覆蓋面廣、公允度高、滿足不同場景和任務(wù)特征的大模型金融應(yīng)

用及其風(fēng)險(xiǎn)治理的評估方法或指標(biāo)體系，致使金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行大模

型選型及評估存在較大困難，阻礙了大模型金融場景應(yīng)用進(jìn)程。

大模型需要提示工程相關(guān)的內(nèi)置模板，與原有的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度

學(xué)習(xí)等模型工作方式有很大差別，也增加了相關(guān)人員的工作范度。

此外，大模型金融應(yīng)用需要與現(xiàn)有系統(tǒng)和業(yè)務(wù)流程進(jìn)行集成，需

要跨組織、跨部門、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作，組織能力面臨挑戰(zhàn)。

31

（三）高質(zhì)量金融訓(xùn)練數(shù)據(jù)欠缺

數(shù)據(jù)是大模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，為了切實(shí)解決金融業(yè)務(wù)問題，需

要大量高質(zhì)量、多領(lǐng)域的金融數(shù)據(jù)基于業(yè)務(wù)屬性對大模型進(jìn)行增

量訓(xùn)練。金融領(lǐng)域知識存儲形式繁多，包括影像件、PDF、

Excel等多種格式，需要通過分類、清洗、問答數(shù)據(jù)集梳理等大

量前期處理及后期更新維護(hù)工作，針對各種業(yè)務(wù)難點(diǎn)、要點(diǎn)問

題的解答還需要嗖集大量專家經(jīng)驗(yàn)，以保持大模型的準(zhǔn)確性和

有效性，而這會耗費(fèi)大量人力物力。同時(shí)，大模型訓(xùn)練迭代需

要一定時(shí)間，致使大模型對時(shí)事的了解有限。金融數(shù)據(jù)流通仍

在探索階段，而單一金融機(jī)構(gòu)掌握的數(shù)據(jù)資源較為有限，一定

程度上影響了大模型金融應(yīng)用效果。金融數(shù)據(jù)敏感性高，在數(shù)

據(jù)分級分類管理、數(shù)

據(jù)脫敏清洗、防止數(shù)據(jù)偏見和濫用等環(huán)節(jié)也存在難題。

（四）訓(xùn)練算力支撐普遍不足

大模型訓(xùn)練和推理需要足夠的算力支撐，在高端GPU芯片斷

供的背景下，金融機(jī)構(gòu)對中高端AI算力的需求存在較大缺口。

由于金融數(shù)據(jù)敏感度高，金融機(jī)構(gòu)普遍選擇私有化部署大模型，

而構(gòu)建、訓(xùn)練、優(yōu)化大模型需要高性能的計(jì)算資源和大量的存儲

資源，硬件設(shè)備的采購和維護(hù)需要高昂的資金投入，給金融機(jī)構(gòu)

帶來較大的成本壓力。大模型的訓(xùn)練與推理對AI芯片的要求有

所不同，當(dāng)前我國AI芯片能較好地支撐推理，而在訓(xùn)練上仍與

國際領(lǐng)先水平有明顯差距，存在計(jì)算能力不足、芯片制程工藝有