全球金融大模型应用、存在问题及对中国的借鉴

作者：金融界银行研究院院长陈国汪

生成式大模型技术自2022年规模化落地以来，已从概念验证阶段进入金融业务深水区，全球头部机构普遍完成了从单点试点到体系化部署的跨越。国内超半数银行及头部保险、券商机构已完成布局，大模型应用覆盖客户服务、风控反欺诈、投研理赔、内部运营等全业务链条，头部机构已实现私有化部署并向业务核心环节渗透。行业整体正稳步推进技术与金融业务的深度融合。

一、全球金融大模型的核心应用业务领域

当前金融大模型应用已覆盖零售、对公、资管、保险、风控等全业务条线，整体呈现"内部提效率先突破，核心决策逐步渗透"的特征，六大领域已形成规模化落地能力。

（一）财富管理与客户服务

这是大模型落地最广泛、商业化最成熟的领域，核心价值是通过自然语言交互降低服务门槛、提升覆盖半径。如，摩根士丹利为约1.6万名理财顾问部署基于GPT-4的AI助手，可检索内部海量研报与产品文档，自动生成客户配置方案与沟通纪要。工商银行"工银智涌"千亿参数大模型截至2025年二季度累计调用量突破10亿次，覆盖200余个应用场景，深度赋能财富管理、零售信贷等业务。

（二）信贷风控与普惠金融

大模型突破了传统风控仅能处理结构化数据的局限，通过解析非结构化文本拓宽信用评估维度。如，美国在线借贷平台Upstart将AI引入信用评估，处理非传统数据，使"薄文件"人群贷款获批率显著提升。建设银行"天眼"智能风控系统覆盖全行98%的零售信贷业务，2025年上半年信用卡欺诈损失率同比下降52%，普惠小微贷款不良率降至1.03%。

（三）投研与投资银行业务

大模型在信息整合、文档生成、数据萃取环节大幅提升投研效率，推动分析师从信息加工转向价值判断。如，高盛GS AI平台面向全球员工开放，可自动生成投行pitchbook、财报摘要与竞品分析报告。国内头部券商普遍落地了智能研报生成、财报智能解析、舆情实时监控等应用，部分机构通过大模型+智能体实现跨市场数据整合与行业预警，大幅压缩基础研究的人力投入。

（四）保险核保与理赔运营

保险行业流程长、非结构化单据多、专业经验依赖度高，大模型在经验沉淀与流程自动化上价值显著。如，中国太保将AI员工"灵析"嵌入理赔全流程，人工录入字段占比降至10%以内，团队作业效率提升30%以上，案件品质评分提升25%。泰康保险构建覆盖智慧销售、智慧医养、智慧投资的智能体体系，累计服务内外勤超15万人。

（五）合规与内部运营提效

这是金融机构普遍最先落地的场景，风险低、见效快。如，摩根大通2017年推出的COIN系统利用机器学习解析商业贷款合同，将原先律师和信贷人员每年需36万小时完成的工作压缩至秒级，错误率远低于人工。多数国有大行已实现公文智能撰写、制度智能检索、合规条款自动校验等办公场景全覆盖。

（六）反欺诈与操作风险管理

大模型通过语义理解与异常模式识别，提升对新型欺诈手段的识别能力。如，某国际银行与Feedzai合作，通过AI升级反欺诈体系，提升对隐蔽欺诈模式的识别精度。工商银行"天镜"系统通过多模态数据融合，将AI换脸等伪造识别率提升到70%。

二、当前金融大模型应用存在的主要问题

尽管落地场景持续拓展，但金融大模型仍处于规模化应用初期，技术、合规、组织层面的多重约束尚未突破，核心问题集中在五大维度。

（一）技术内生缺陷构成核心障碍

一是"幻觉"风险直接威胁业务合规与资金安全。大模型基于概率统计生成内容，而非事实逻辑推导，在金融场景极易产生事实性幻觉与忠实性幻觉，后果具有直接破坏性。例如，有金融机构AI客服向客户错误承诺存款保底收益，最终被监管约谈并赔付差价；另有机构AI系统误读政策文件，导致客户投资损失。在信贷审批、财报分析等高敏感场景，幻觉可能直接引发信用损失与合规事故。

二是可解释性"黑箱"与金融监管本质冲突。大模型海量参数的非线性运算机制，使其决策路径无法被完整追溯和解释，而金融监管的核心原则是决策可审计、责任可追溯。农业银行董事长谷澍指出，参数规模膨胀带来的可解释性难题、概率生成带来的准确性考验、模型自主决策带来的不确定性，是金融业大模型应用的三大核心风险。这一矛盾导致大模型难以完全替代核心业务决策，只能处于辅助地位。

三是极端场景泛化能力不足。通用大模型在金融专业场景、极端市场环境与新型欺诈模式下泛化能力显著下降，对"黑天鹅"事件、新型套利手段的识别能力弱于传统专家系统。同时大模型输出存在内在随机性，在复杂数值计算、长逻辑链推理场景下误差会被放大，无法满足金融业务99.99%级别的稳定性要求。

（二）数据安全与隐私风险凸显

金融数据包含大量个人敏感信息与商业机密，大模型训练与推理环节的数据泄露风险显著高于传统系统。国内监管已明确规定，个人身份、银行卡、电话、征信等敏感信息不得用于生成式AI模型训练，但实践中数据脱敏不彻底、测试环境数据泄露等风险依然存在。此外，训练数据的历史偏差可能被大模型放大，导致信贷、保险等场景出现隐性算法歧视，违背金融消费者保护原则。

（三）监管合规体系与技术发展不同步

全球范围内金融AI的专项监管框架仍在完善中，大模型的准入标准、责任界定、问责机制尚未完全清晰。智能体（Agent）等新型应用形态具备自主任务编排能力，突破了传统金融软件的输入输出范式，现有监管规则难以覆盖其新型风险。跨国金融机构需同时满足不同司法辖区的数据隐私、AI监管要求，如欧盟将多数金融AI列为高风险类别，中国实行生成式AI备案制，跨区域合规协调成本极高。

（四）算力供给约束与成本压力

大模型训练与推理对高端算力依赖度高，受全球芯片产业格局与出口管制政策影响，国内高端AI芯片供给存在代际差距，金融机构自主训练千亿级参数大模型的算力成本高、周期长。大模型部署需要算力、数据、技术团队的多重投入，中小金融机构难以承担，长期可能加剧行业分化。

（五）业务落地与组织适配存在结构性矛盾

大模型对业务的赋能多为间接价值，如效率提升、体验改善，难以直接对应收入增长与成本节约，部分机构对长期投入回报存疑。同时精通金融业务、AI技术与合规风控的跨领域人才稀缺，制约了应用深度。自动化偏见风险凸显，一线员工过度依赖AI输出、弱化人工校验的现象普遍存在；传统业务流程与IT架构难以适配大模型的灵活调用，系统打通与流程重构成本高、周期长。

三、对中国的借鉴与改进建议

结合全球头部机构的成熟经验与国内监管导向，中国金融业应坚持"安全可控、价值导向、循序渐进"的原则，从六大维度构建适配本土市场的发展路径：

一是构建分层可信的金融大模型技术体系。采用"基础模型+垂直微调+检索增强+知识校验"的分层架构，不盲目追求超大参数通用模型，而是基于国产基础模型进行金融领域深度微调，通过RAG技术绑定权威知识库，搭配金融知识图谱进行输出校验，从全链路压缩幻觉空间。加快可解释AI在金融场景的落地攻关，建立关键决策的路径追溯与归因能力。严格落实"人机协同"底线原则，信贷审批、承保理赔、资金交易、投资建议等直接影响客户权益与资金安全的场景，必须保留人工最终决策权。

二是建立合规高质量的金融数据要素体系。落实数据分级分类管理，严格执行监管要求：个人敏感信息、核心业务原始数据严禁进入通用模型训练集；测试环境与生产环境物理隔离。推动行业级高质量金融语料共建共享，由行业协会或头部机构牵头，建设脱敏后的公共金融语料库与标准评测集，降低中小机构的数据获取门槛。建立算法公平性评估机制，重点防范信贷、保险场景的群体歧视。

三是完善分级分类的金融AI监管体系。深化场景分级监管，将信贷审批、资金交易、承保理赔、资产评估等列为高风险场景，要求履行风险管理委员会审批与监管报备程序，强制人工干预机制；对智能客服、内部办公等低风险场景保持监管包容。建立行业统一的金融大模型评测标准与第三方评估机制，从安全性、准确性、合规性、公平性四个维度设定准入门槛。推进监管科技能力升级，探索"以模治模"的监管模式。

四是打造自主可控的普惠算力支撑体系。加快算力国产化适配，推动金融大模型对国产芯片、国产深度学习框架的兼容优化，通过模型量化、稀疏化、蒸馏等技术降低对高端芯片的依赖。建设金融行业共享算力平台，面向中小银行、保险机构提供按需付费的模型推理与微调服务，避免行业技术分化。

五是坚持价值导向的渐进式落地策略。遵循"从内到外、从低到高"的落地节奏：优先在内部办公、文档处理、代码开发等低风险场景落地，快速验证价值；逐步向客户服务、营销运营等中风险场景延伸；最后审慎渗透风控、投研、信贷等核心决策场景。建立量化价值评估体系，从效率提升、成本节约、风险压降、收入增长四个维度设定可量化指标，避免无价值的技术堆砌。

六是构建业技融合的人才与组织保障。加快复合型人才培养，建立"金融业务+AI技术+合规风控"的跨领域人才培养体系，增设模型治理、算法合规、AI产品经理等新型岗位。推动组织架构向业技融合转型，建立跨部门的AI应用敏捷团队。加强全员AI素养培训，引导员工正确认知大模型的能力边界，掌握人机协作的正确方法，形成"AI做基础工作、人做价值判断"的良性协作模式。

整体来看，金融大模型已从技术验证期进入价值兑现期，但其技术特性与金融行业的严谨性、合规性要求之间的矛盾将长期存在。中国金融业应充分借鉴全球头部机构的落地经验，同时立足本土监管要求与市场特点，以安全为底线、以价值为导向，稳步推进技术落地与业务融合，最终实现技术赋能金融高质量发展的目标。