中國金融行業大模型發展白皮書：開啟智能金融新時代.pdf

中國金融行業大模型發展白皮書：開啟智能金融新時代。AI大模型成為新質生產力的重要組成部分，國內外科技公司正加速布局。AI大模型已成為新質生產力的重要組成部分，能夠大幅提高生產效率，優化 資源配置，降低生產成本，為企業高質量發展提供強大的技術支持和動力。 當前，美國、中國、日本、歐盟等全球主要地區的科技公司正加大大模型技 術的創新及應用。在未來GenAI投資分配上，中國和全球企業幾乎都會平均 分配在生產力提升應用場景、跨行業水平職能應用場景、以及垂直行業專屬 應用場景上。

AI大模型在金融行業的應用場景正從簡單到復雜加速分步推進

IDC認為，生成式AI的行業應用往往都是循序漸進的過程，一般是逐漸從內部 輔助運營到外部對客提效、從業務邊緣到核心，相應地AI對金融機構的價值 也逐漸增大。在未來??個月內，支付清算、智能投研、內部研發（代碼生 成、測試等）、數據分析（報表生成與分析、數據建模、數據決策等）、欺 詐/洗錢/威脅監測、資產管理（資產盡調、資產評估及定價等）是金融機構 主要的落地場景。在應用流程方面，IDC認為，金融行業生成式AI應用場景的 落地可以從場景應用評估與選擇（如技術解決方案評估、項目管理及風險評 估、投資回報分析）、以及面向場景的工程化落地（如模型選擇、技術路 線、數據及算力準備、模型訓練及調優、以及系統集成與部署、組織協同 等）等層面分步推進。

金融機構應根據其資源能力選擇不同的大模型應用路徑，并需打 造多樣化的能力要素

當前，不同類型的金融機構在推進大模型的落地中，有著不同的路徑選擇， 其可根據自身戰略目標、業務需求、技術能力、資源稟賦、風險偏好來決定 是否自主建設、基于已有模型微調，或是采用其他方式來利用GenAI能力。 同時，IDC認為，金融機構在落地大模型的過程中，需要綜合考慮打造數據價 值鏈管理、模型的選擇與部署、AI平臺搭建、以及AI治理等要素能力。尤其 是在數據價值鏈管理方面，IDC認為，金融機構的數據價值鏈管理是生成式AI 在金融場景中有效發揮價值的基石，其核心目的是提升數據質量、數據可用 性以及確保數據的合規獲取，有利于金融機構面向不同的應用場景快速構建 高質量的數據集，并為后續金融大模型的規模應用奠定堅實的基礎。

多模態技術、AI智能體、以及通過大小模型協同應用和構建大模 型生態資源共享平臺是金融機構落地大模型的主要趨勢

隨著大模型技術的發展，大模型的參數規模也將顯著增長，多模態技術及智 能體亦將在金融機構中深入應用。一方面，多模態之間的融合將使得AI大模 型能更深刻地捕捉復雜場景背景、細節和情感，使其更快的感知和適應場 景，并能應用于更加復雜的金融場景。另一方面，AI智能體通過“感知-認知 推理-決策-組織/行動”的閉環，及其在數據處理、智能決策與自然交互等方 面的卓越能力，預示著它將在客戶服務、業務流程優化及業務效率提升等多 個關鍵領域發揮核心作用，為金融機構帶來前所未有的價值創造。此外，IDC 認為，通過大小模型協同也能驅動金融機構在更加多樣復雜的場景中的應 用。同時，通過構建大模型生態資源共享平臺，向金融機構提供大模型應用 所需的全套資源，是金融機構大規模應用生成式AI的主要路徑之一。