近年來，人工智能技術的飛速發展正在重塑全球各行各業的生態格局，金融行業作為數據密集型領域，更是首當其沖。大模型憑借其強大的自然語言處理、邏輯推理和生成能力，逐漸成為金融數據應用的核心驅動力。本文將從行業背景與趨勢、核心場景重構、產品能力提升、痛點與挑戰四大維度，探討大模型如何為金融行業注入新動能。

01行業背景與發展趨勢：從技術突破到金融落地
自2017年Transformer架構的提出，大模型技術開啟了快速發展之路。2020年GPT-3以千億級參數震驚業界，2023年Meta開源Llama 2標志著大模型進入商業化普及階段。在中國，政策推動與技術自主化并行——國務院《新一代人工智能發展規劃》明確提出，到2030年實現人工智能理論與應用的全球領先。與此同時，國產大模型如DeepSeek、智譜AI、百川智能等迅速崛起，以開源、低成本、垂直化優勢搶占市場。

金融行業對大模型的需求尤為迫切。一方面，數據量激增與業務復雜化要求更高效的智能化工具；另一方面，合規監管、風險控制等場景亟需精準的數據分析與決策支持。據麥肯錫報告，大模型已助力金融機構在決策效率上提升30%-50%，客服與合規場景的人力成本降低20%-40%。以頭部央國企為例，45%的企業在2025年前完成了大模型的初步部署。未來，大模型將向垂直領域深度滲透，金融行業憑借其結構化數據與高價值場景，成為技術落地的“黃金試驗田”。

02大模型重構金融數據管理的核心場景

分析能力的躍遷

傳統數據分析通過數據處理和加工形成數據集，再通過BI報表工具完成數據展現。但大模型的應用，使我們可以通過多輪對話完成報表的實時在線展現。

例如，我們可以生成某年某地區理財產品的銷售情況報表，并進一步通過對話生成表格、添加指標等，直至生成滿足我們需要的報表。同時，大模型還可以結合分析報告，快速生成Word、WPS等形式的報告。

另一方面，通過大模型與BI的結合，報表工具可以作為大模型應用的一個組件。我們只要提供高質量的數據集，報表工具就能引入大模型的解析能力，快速創建直觀易懂的圖表和分析報告。這使得非設計背景的人員也能快速獲得高質量的可視化成果。

當業務指標出現波動時，大模型不僅可以展示數據變化，還能深入挖掘背后的根因。基于大模型對我們數據的因果進行梳理，結合知識庫，能夠深度分析數據和決策之間的因果關系。

非結構化數據處理
利用大模型的文本識別、分類標注技術，結合OCR、NER等算法實現圖片、文檔等非結構化數據的提取、加工和處理。從以往的只能面向數據庫數據處理擴展為可面向多元化、多模態的數據處理，大大增強對數據的應用能力。

監管合規
大模型通過制度和內部文件的解析，我們可以實時跟蹤監管動態，自動解讀條款，更新合規數據庫。這樣，我們可以深度解析復雜的政策，提取關鍵要素，為審核提供指導性建議。

智能風控
在智能風控方面，大模型可以分析駕駛數據和信用記錄，篩選高風險客戶；在金融租賃場景中，大模型可以分析企業的財務報表和行業趨勢，評估設備租賃的還款能力，降低壞賬風險。通過監控異常交易模式，我們可以識別可疑的洗錢行為，檢測營銷合同和方案的合規性，避免違規承諾和誤導表述。

投研與決策
在投研與決策方面，結合大模型的自動化，我們可以提取關鍵信息，生成標準化的經濟報告、評審報告或綜合管理報告，提升風險管理效率。

例如，某個金融機構傳統的競調報告撰寫通常需要72小時左右，但通過結合大模型，可以縮短到3小時，顯著提升工作效率。通過模板的復用性，我們還可以減少重復工作，使團隊能將更多精力投入到分析和決策上。

智能助手
在智能助手方面，大模型可以收集官網信息、公司規章制度、行業專業知識以及行業資訊等，實現語義理解、邏輯推理與專業決策的結合，為業務發展注入動力。通過問答形式進行數據分析，智能助手還可以提供個性化的營銷推薦等。

研發助手
研發助手方面，代碼模型具有天然的優勢。以前我們寫代碼需要明確語法和規范格式，但現在只要明確要求哪張表和哪張表做關聯，查詢出所有結果，就可以結合大模型的優勢，提供一個統一的開發流程。

根據自然語言問答，大模型可以生成代碼片段或推薦代碼片段，自動化檢查代碼語法錯誤并提供修復建議，確保代碼質量。結合大模型后，我們還可以根據開發規劃、開發規范或開發模板，形成自己的知識庫，生成提示詞，交給大模型推理，從而提升代碼走查率和效率。

03大模型賦能數據產品能力提升
大模型不僅重塑了金融數據應用的底層邏輯，更驅動著數據產品能力的系統性躍遷。作為深耕金融科技18年的服務商，億信華辰基于在銀行、金融租賃、保險等領域的數百個標桿項目實踐——涵蓋監管報送、數據治理、領導駕駛艙、數據倉庫等核心場景，構建起三條深度融合大模型技術的產品線，為金融機構打造新一代智能數據中樞。

1.數據治理平臺智能化升級

億信華辰創新推出行業首個"大模型+知識圖譜"雙引擎驅動的"AI+睿治"智能數據治理平臺，通過自然語言處理（NLP）、特征識別、機器學習等技術的深度融合，為企業打造從數據標準管理到資產化的全流程智能治理解決方案，開啟數據治理的"自動駕駛"時代。

例如，通過自然語言解析能力，大模型可以自動進行數據匹配映射；通過元數據填充，大模型可以完成數據字典的注釋補充；通過生成制度或實施流程的初始版，大模型可以輔助我們完善數據管理相關的要求。

相關詳見：《大模型重構數據治理新范式：億信華辰"AI+睿治"的六大智能化突破》

2.數據分析平臺智能化升級

在數據分析平臺方面，大模型的注入為億信ABI賦予了理解、推理和行動的能力，使數據價值從呈現結果走向預測未來和主動決策。通過問答形式進行數據分析，業務人員可以通過自然語言提問，大模型會自動關聯多維度數據，生成歸因報告和結論，并給出后續建議。

傳統BI工具需業務人員掌握SQL技能，而大模型賦予其“對話式分析”能力。用戶只需輸入“生成2023年華東地區理財產品銷售表”，模型即可實時輸出圖表與文字報告，并支持動態追加指標。某銀行通過此功能，使業務部門獨立完成80%的數據分析需求，技術資源得以釋放。

相關詳見：《智能洞察：億信ABI中的革新力量》

3.監管報送平臺智能化升級

監管合規產品的智能化升級同樣亮眼。針對1104、EAST等復雜報表，大模型可解析監管政策，自動生成取數規則與加工路徑。某金融機構在報送流程中引入模型，實現從數據抽取、校驗到生成報表的全自動化，錯誤率降低至0.5%以下。

此外，大模型可以從海量非結構化文本中提取關鍵監管知識，持續學習監管動態,建立企業專屬的知識庫，解讀條款，更新合規庫,幫助企業規避政策滯后風險。

04行業痛點與技術落地挑戰
盡管大模型前景廣闊，但其在金融領域的規模化應用仍面臨多重挑戰。
1.數據安全與倫理問題首當其沖
大模型訓練依賴海量數據，但金融數據的高度敏感性要求嚴格的匿名化處理。某企業部署內部模型后，發現員工頻繁查詢“工資與獎金”，暴露權限管理漏洞。為此，行業需建立數據脫敏、權限分級、審計追蹤等機制，確保模型應用符合《個人信息保護法》與行業規范。

2.技術黑箱與數據質量矛盾凸顯
大模型的決策過程缺乏透明性，而金融業務對準確性要求極高。某風控模型因訓練數據偏差，誤將優質客戶標記為高風險，導致業務損失。解決這一痛點需雙管齊下：一方面強化數據治理，確保輸入數據的完整性；另一方面構建“人工+模型”的協同機制，關鍵環節保留人工復核。

3.成本與性能平衡難題待解
大模型的訓練與推理依賴高性能GPU，初期部署成本高昂。某中型銀行嘗試私有化部署32B參數模型，僅硬件投入即超千萬元。對此，行業探索出混合云部署、模型蒸餾（如將千億模型壓縮至百億級）、API調用等方案，在成本可控的前提下滿足業務需求。

4.人才與組織轉型阻力不容忽視
大模型要求從業者從“代碼編寫”轉向“需求描述”，這對傳統技術團隊構成挑戰。頭部機構通過內部培訓、與高校共建實驗室、引入復合型人才等方式加速轉型。某證券公司在一年內完成2000人次的大模型技能培訓，并設立“AI創新基金”，激勵團隊探索場景應用。

05擁抱變革，共筑智能金融未來
大模型正在重新定義金融數據應用的邊界。從智能客服到風險預警，從合規自動化到決策支持，技術的每一次突破都在為行業創造新價值。然而，成功的關鍵不僅在于技術本身，更在于企業能否以開放心態擁抱變革，構建“數據-模型-業務”的閉環生態。

作為深耕金融科技18年的服務商，億信華辰始終站在技術前沿，致力于為客戶提供從大模型選型、場景落地到持續優化的全鏈路解決方案。我們的實踐表明，唯有將技術能力與行業洞察深度融合，才能釋放大模型的真正潛力。未來，我們愿與更多伙伴攜手，以數字之力賦能金融，共同探索智能時代的無限可能。