近期，金融领域大模型应用的进展与挑战成为了市场关注的焦点。恒生电子董事长刘曙峰在接受采访时表示，尽管金融大模型的发展尚处于初级阶段，但他对2025年大模型在金融多个场景中的长足发展充满期待。
恒生研究院发布的《2024金融行业大模型应用观察》揭示了当前大模型在金融行业的实际应用情况。报告指出，大模型在投研服务、运营管理、投顾与客服、代码开发等场景中的意图识别和任务执行能力已经得到了较为充分的验证，并已在一些头部金融机构中投入实际生产，发挥着实质性作用。然而，由于金融行业对业务复杂性、准确性和可解释性的要求远高于一般应用场景，金融大模型尚未出现能够彻底颠覆现有业务模式、引领行业变革的“杀手级”人工智能原生应用。
根据恒生研究院的市场调研，2024年前三季度，我国公开披露的大模型项目中标总额达到20.75亿元，较2023年全年增长163%。其中，金融行业的大模型中标项目数量为66个，项目金额达1亿元，占比4.9%。到2024年11月，金融行业的大模型中标项目数量增至103个，项目金额增至2亿元。尽管如此，与政务、能源和通讯等行业相比，金融业的大模型中标项目金额仍明显落后。
刘曙峰指出，金融领域企业级大模型的实际应用步伐不及预期，进展较为迟缓。目前，大模型在金融行业实际生产中的主要用途为内部赋能，如面向企业端（To B）的服务。由于直接面向客户的服务涉及合规性和其他潜在问题，因此在推进客户服务方面持较为谨慎的态度。受合规要求严格、私有化部署及服务成本高昂、对业务准确度要求高等因素制约，金融行业运营大模型应用场景仍处于探索阶段，且投入产出不成正比。
目前，金融领域的大模型应用研发主要有三种模式：金融机构自研团队为主、金融科技公司为主和基础大模型供应商为主。国有大行、头部券商等机构一般采用自研策略，优势在于对业务理解深刻，贴近场景，且拥有大量的私有金融业务数据、专业知识等。然而，金融机构在技术研发和创新的广度、深度方面可能不如科技公司，且资源投入有限，难以长期保持大规模的技术研发和资源投入。相比之下，金融科技公司如恒生电子、中关村科金等机构在运营、投研、投顾等特定业务场景已推出大模型应用解决方案，具备较高的治理能力，但在算力、数据资源和人才储备方面相对不足。
基础大模型供应商如百度、智谱、科大讯飞等则拥有充足的计算资源、数据和人才，能够快速迭代和创新，推动技术进步和应用落地。然而，在金融业务场景的理解上可能不如金融机构和金融科技公司，在将技术应用于具体业务场景时可能面临整合适配的挑战。不过，从恒生研究院的调研来看，大模型本身的能力已经跨越了“好用”这个临界点，金融机构普遍选择与人工智能供应商合作。
刘曙峰预测，由于基础大模型以每3.3个月一次的频率进行迭代，其性能持续增强，相比之下，金融行业垂直大模型的迭代速度显著落后。因此，金融机构的建设重点可能会从行业大模型转向关系RAG（检索增强生成技术）、智能体的开发以及服务入口的改造。他还表示，在未来两到三年内，大型模型在各行业的影响力，包括金融领域是否会出现具有影响力的原生应用，将成为一个值得关注的重要议题。
