當下，大模型技術(shù)正以“摩爾定律”般的速度迭代，國產(chǎn)DeepSeek大模型以開源生態(tài)掀起“技術(shù)平權(quán)”颶風，在這場生成式AI從實驗室躍進產(chǎn)業(yè)深水區(qū)的歷史進程中，金融機構(gòu)的數(shù)字化命運正在被重新編碼。

2月27日，一場主題為“AI賦能金融科技：金融機構(gòu)如何抓住新機遇？”的金融沙龍在清華大學順利舉辦，這場沙龍活動由清華大學經(jīng)濟管理學院區(qū)塊鏈金融研究中心、清華大學經(jīng)濟管理學院中國金融研究中心、新網(wǎng)銀行聯(lián)合主辦。

清華大學經(jīng)濟管理學院副院長、清華大學經(jīng)濟管理學院區(qū)塊鏈金融研究中心主任何平作為本次沙龍主持，與新網(wǎng)銀行副行長李秀生，光大信托普惠金融部副總經(jīng)理、CIC金融科技與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展專家委員會委員祝世虎，百川智能副總裁鄧江，基于自身的實踐經(jīng)驗與前沿洞察，系統(tǒng)性解析了金融機構(gòu)如何通過AI大模型實現(xiàn)新突破。

何平，祝世虎，鄧江，李秀生（從左至右）在直播現(xiàn)場

技術(shù)平權(quán)，誰在利用DeepSeek改寫銀行競爭方程式？

如今，以DeepSeek、GPT-5、Grok 3為代表的通用大模型技術(shù)飛速發(fā)展，其邏輯推理與多模態(tài)能力顯著提升，推動金融行業(yè)從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”邁向“智能驅(qū)動”新階段。大模型以其卓越的邏輯推理、多模態(tài)處理能力和高度的可定制性，為金融機構(gòu)提供了前所未有的智能化解決方案。

何平介紹道，開源大模型降低了應(yīng)用門檻，加速了銀行、信托、資管等領(lǐng)域的智能化升級。借助大模型，金融機構(gòu)能夠提升業(yè)務(wù)效率，在風險管理、客戶服務(wù)、產(chǎn)品設(shè)計等核心場景實現(xiàn)端到端智能化，能夠幫助實施更精準的風險控制和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，推動了金融行業(yè)的智能化進程。

從業(yè)界實踐角度，李秀生指出，開源大模型有著“低成本+本地化部署”優(yōu)勢，使得中小銀行也能實現(xiàn)智慧平權(quán)，將通用人工智能應(yīng)用于整體經(jīng)營活動。新網(wǎng)銀行目前正在積極探索大模型。

祝世虎講述了親身的研究經(jīng)歷。他認為，AI領(lǐng)域的發(fā)展歷經(jīng)算力、數(shù)據(jù)與模型三者間的不斷平衡。早期，受算力與數(shù)據(jù)限制，模型設(shè)計側(cè)重數(shù)學技巧。GPT等大模型的出現(xiàn)，算力與數(shù)據(jù)充裕，但“力大磚飛”導致門檻提升。如今，DeepSeek等開源大模型的興起，降低了準入門檻，再次實現(xiàn)了算力、數(shù)據(jù)與模型的新平衡。

鄧江作為大模型開發(fā)方的管理者，以更加實際的的角度提供了更多的思考空間。他表示，大模型帶來的技術(shù)與知識平權(quán)讓中小金融機構(gòu)得以迅速彌補能力短板。借助大模型的力量，中小型機構(gòu)能夠快速提升自身在特定領(lǐng)域的能力，同時憑借其業(yè)務(wù)靈活性快速拓展市場。這種優(yōu)勢使得這類機構(gòu)有可能在垂直細分領(lǐng)域迅速占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位。

值得注意的是，技術(shù)也并非金融領(lǐng)域的萬能鑰匙。盡管技術(shù)在提升競爭力方面發(fā)揮重要作用，但技術(shù)的積累與創(chuàng)新需與時間相結(jié)合，必須經(jīng)歷逐步沉淀與突破的過程。 

從“人力替代”到“認知升維”：大模型如何創(chuàng)造金融價值？

據(jù)中信建投研報稱，隨著大模型能力不斷迭代，模型之間的差異在逐漸縮小，Meta、字節(jié)等巨頭開始大力布局端側(cè)AI，搶奪AI Agent入口。大模型具備人機交互、自動寫代碼和文章等功能，這些功能可以在金融行業(yè)中延伸出智能客服、智能寫代碼和智能寫文章等替代人力的應(yīng)用場景。

這些應(yīng)用并非金融獨有，也廣泛存在于其他行業(yè)。金融行業(yè)的特性在于大模型能否切入其關(guān)鍵領(lǐng)域創(chuàng)造價值，如風險管理、合規(guī)管理、客戶管理、業(yè)務(wù)拓展等方面。

李秀生以銀行為例，詳細講述了目前行業(yè)里大模型技術(shù)的落地應(yīng)用情況。大模型技術(shù)主要在客服和營銷領(lǐng)域，拓展了銀行應(yīng)用場景。通過學習大量歷史資料，大模型能提升客服效率，降低人力成本。而在營銷環(huán)節(jié)，大模型能利用自然語言溝通能力與客戶溝通，提供后續(xù)跟進線索。這些應(yīng)用可以助力提升客戶體驗感和滿意度。

祝世虎指出，非銀金融機構(gòu)的優(yōu)勢是靈活，在大模型使用上更具有想象力，更易實現(xiàn)創(chuàng)新突破。非銀金融機構(gòu)產(chǎn)品變化迅速，與大模型結(jié)合的觸點更多，如保險行業(yè)可通過大模型自動化解析復雜條款、賦能代理人精準營銷、提升客戶畫像理解度。因此，從非銀金融機構(gòu)做試點，能發(fā)揮非銀機構(gòu)靈活性，實現(xiàn)差異化突圍，也推動了大模型在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用。

鄧江從大模型拓展業(yè)務(wù)方面展開描述，一些金融機構(gòu)可能在專業(yè)人才獲取上存在一定的競爭劣勢。如養(yǎng)老金融等復雜業(yè)務(wù)需要養(yǎng)老、醫(yī)療、資管等多方面能力。然而，大模型的出現(xiàn)改變了這一局面。大模型能以極低成本提供相關(guān)業(yè)務(wù)的AI專家支持，金融機構(gòu)能夠開展更多復雜業(yè)務(wù)，提升競爭力。

據(jù)他介紹，大模型的本質(zhì)在于其高智商和情商，使得AI能夠勝任各種專業(yè)領(lǐng)域的工作。大模型公司除了基礎(chǔ)模型研發(fā)外，還會在垂直領(lǐng)域培養(yǎng)AI的專業(yè)能力，如金融風控專家、法律專家、醫(yī)護專家等。這一趨勢不僅推動了AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，也為金融機構(gòu)提供了突破人才限制、拓展新業(yè)務(wù)的可能性。

智能投顧、財富管理如何在大模型里發(fā)生鏈式反應(yīng)？

當金融領(lǐng)域邁入大模型時代，人工智能正從單一工具的“效率革命”轉(zhuǎn)向生態(tài)級的“應(yīng)用普及”。通過大模型將“技術(shù)-場景-需求”的生態(tài)化融合，正讓曾經(jīng)高門檻的金融服務(wù)浸潤至每個角落，真正實現(xiàn)“人人皆可被精準服務(wù)”的普惠金融。

李秀生預(yù)測道，金融機構(gòu)的行為活動都將深度融合AI技術(shù)，實現(xiàn)“人人AI，處處AI”。從基層員工到高層管理者，都將借助AI提升工作效率和決策質(zhì)量。同時，AI也將深刻改變企業(yè)的產(chǎn)品形態(tài)。以手機銀行APP為例，以往界面由固定的圖標組成，用戶體驗相對單一。隨著生成式人工智能的發(fā)展，未來的產(chǎn)品界面將變得更加交互式和個性化。

鄧江認為金融的本質(zhì)恒久不變，但大模型技術(shù)革命將推動金融這一知識密集型行業(yè)發(fā)生熵增。大模型技術(shù)將極大解放人類的腦力勞動，使金融服務(wù)更加普惠、高效，并增強金融與其他行業(yè)的交叉融合能力，如醫(yī)療、養(yǎng)老等，為金融服務(wù)帶來無限可能。

對于智能投顧的普及化發(fā)展，不同嘉賓發(fā)表了各自的看法。李秀生認為，隨著大模型等生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能投顧處理復雜信息和多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力顯著增強。通過整合和分析海量數(shù)據(jù)，大模型能夠洞察市場趨勢，為智能投顧領(lǐng)域提供豐富的參考信息和輔助決策，更多的金融機構(gòu)將開展應(yīng)用智能投顧項目。

鄧江表示，相較于人類客戶經(jīng)理，機器顧問因無個人利益驅(qū)動，能更客觀地為投資者提供建議，降低道德風險。隨著技術(shù)進步，機器顧問的能力將不斷提升，預(yù)計未來將有更多人選擇其作為投資顧問。大模型公司也會搭建完整生態(tài)，橫跨養(yǎng)老理財、財富顧問、普惠金融等領(lǐng)域，幫助機構(gòu)更好地打造顧問服務(wù)，以惠及更多普通人。