序號 | 模型名稱 | 所屬企業 | 產品特色 |
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1 | 盤古金融大模型 | 華為 | 覆蓋智能客服、信貸報告生成、智能編程助手等全場景金融應用 |
2 | 無涯Infinity | 星環科技 | 專注智能投研,支持股票/債券/基金等市場事件的分析與推理 |
3 | 拓天大模型 | 拓爾思 | 面向媒體與金融領域,提供智能采編、審計助手等功能 |
4 | 奇富GPT | 奇富科技 | 覆蓋獲客、風控、貸后服務等金融全流程 |
5 | HithinkGPT | 同花順 | 集成智能投顧、自然語言處理、輿情分析等功能 |
6 | 妙想大模型 | 東方財富 | 聚焦金融知識解讀、計算與投資決策支持 |
7 | Light-GPT | 恒生電子 | 支持投研、投顧、量化交易等核心金融場景 |
8 | 通義點金 | 阿里云 | 實時市場數據分析,助力用戶對話金融世界 |
9 | 軒轅大模型 | 度小滿 | 千億級開源模型,強化金融名詞理解與數據分析能力 |
10 | 天鏡大模型 | 馬上消費 | 零售金融場景應用,意圖理解準確率超90% |
11 | AntFinGLM | 螞蟻集團 | 理財選品、資產配置、智能核保等保險與理財服務 |
12 | K-GPT | 金證股份 | 智能投行、合規與客服場景應用 |
13 | 混元金融大模型 | 騰訊金融科技 | 具備多輪對話、邏輯推理、金融數據可視化等能力 |
14 | 智譜華章 | 智譜AI | 金融代碼開發與知識檢索 |
15 | 靈犀AI Agent | 嘉銀科技 | 算力與網絡優化支持 |
16 | 眾安大腦大模型 | 眾安科技 | 聚焦保險理賠與風控場景 |
17 | 智能投研助手 | 海通證券 | 研究報告自動生成與投資策略優化 |
18 | 工銀星辰大模型 | 中國工商銀行 | 千億級參數規模,覆蓋遠程銀行、信貸風控、金融市場等場景 |
19 | 言犀金融 | 京東科技 | 覆蓋智能投顧、產品營銷、供應鏈金融等場景,支持多模態交互 |
20 | 麒麟大模型 | 有連云 | 融合DeepSeek等通用模型,支持ETF營銷與投顧決策 |
2025.05 DBC/CIW/CIS |
2025年,中國金融行業正經歷著由政策引導與技術革新共同驅動的深刻變革。國家金融監督管理總局、中國人民銀行等部門密集出臺《消費金融公司監管評級辦法》《推動數字金融高質量發展的行動方案》等政策文件,構建起"安全穩妥有序推進"的監管框架。這些政策不僅明確了金融數字化從"立柱架梁"到"積厚成勢"的轉型路徑,更將AI大模型應用提升至戰略高度,要求金融機構在智能客服、風險管理、反欺詐等核心領域深化技術融合。
金融大模型的參數規模不斷擴大,性能不斷提升,多模態技術、AI 智能體等前沿技術在金融領域的應用逐漸增多,使得金融大模型能夠處理更加復雜多樣的金融數據和業務場景。其應用已廣泛覆蓋金融機構的多個業務領域,包括內部運營、信息處理和業務決策等。在內部運營方面,實現了文案生成、代碼生成、翻譯等通用類場景的智能化處理,提高了工作效率和質量。在信息和業務處理方面,能夠進行智能化知識抽取、金融知識的理解和生成、政策研報解讀等,為金融機構提供了更準確、更深入的市場和業務信息。在管理和業務決策方面,信貸審批、理財投顧等決策類場景的應用不斷深化,幫助金融機構做出更科學、更精準的決策。典型案例印證了技術落地的深度:陸金所控股推出的"智盾"智能盡調系統,通過多模型串聯機制實現材料分析準確率93%,照片識別準確率99%,使小微企業信貸審批周期從7天縮短至2小時。中信建投證券打造的金融產品學習平臺,結合OCR多模態文檔解析與ASR語音識別技術,將產品培訓時間壓縮80%,銷售團隊知識獲取效率提升70%,直接推動金融產品銷售業績增長20%。
在風險控制領域,微眾銀行運用通義千問大模型進行信貸風控,不良貸款識別準確率提高28%;螞蟻集團"仿金融專家多智能體協同推理"系統,在汽車分期業務中通過10余層推理環節,將用戶需求識別精度提升至95%。這些實踐表明,大模型正在重構金融風險管理的技術范式。
結語
未來,多模態融合技術預計使醫療診斷準確率提升25%、工業質檢效率提高45%,金融領域或將實現文本-圖像-語音的跨模態風險評估;開源生態蓬勃發展,中國主導15%的AI國際標準制定,為中小金融機構提供技術普惠路徑;監管科技(RegTech)創新加速,大模型驅動的合規審查系統已實現99%的合規內容覆蓋。挑戰同樣不容忽視:85%的企業數據未標準化,專業領域可用數據缺口達40%,數據治理成為制約因素;算法黑箱問題要求建立"感知-認知推理-決策"的全鏈路可解釋性框架;人才結構性短缺迫使行業探索"業技融合"機制。這些挑戰倒逼金融機構在技術創新與風險防控間尋求動態平衡。這場靜默的革命,終將重塑金融服務的邊界與內涵。
(文/布萊恩特)
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