谁在破解金融大模型的“落地悖论”？

作者 胡群

2025年被认为是大模型技术在各行各业实现规模化应用的关键转折点。尤其是在金融行业，AI技术正从概念验证走向规模化部署，成为推动数字化转型的核心引擎。金融机构在科技投入上更加注重实效，从效率提升转向价值赋能，大模型应用逐渐从前台客户服务延伸至中后台风控、投研、合规等核心业务环节。

在这一背景下，中关村科金作为聚焦垂类大模型技术与应用的公司，通过“平台+应用+服务”的三级引擎战略，在金融、工业、汽车、央国企、政务、零售等领域实现了多个标杆案例落地。中关村科金总裁喻友平指出，To B场景的严肃性、准确性和合规性要求极高，“技术上的突破固然重要，但让大模型在千行百业中真正融入并推动业务发展，转化为实实在在的生产力，才是企业大模型应用落地面临的核心挑战。”

毕马威在《2025金融业大模型应用报告》中也强调，这场变革是“不仅是效率工具的迭代，更是对金融服务范式、运营模式乃至核心竞争力的系统性重塑”。报告认为，2025年已成为金融行业深度整合AI、借助大模型进行创新的关键拐点，金融机构需在战略选择上保持清醒，避免盲目跟风，找到适合自身的发展路径。

大模型在金融场景纵深演进

大模型在金融行业的应用正经历从边缘到核心、从后台到前台的系统性迁移。早期，金融机构多将大模型用于知识库问答、文档摘要、代码生成等效率提升类场景。这些应用虽能降低运营成本，但对业务增长的直接贡献有限。随着技术成熟与业务理解加深，大模型开始切入信贷、风控、投研、营销等高价值环节，逐步成为驱动业务创新的关键引擎。

据《2025金融业大模型应用报告》披露，一家领先大型银行已将复杂信贷审批报告的分析时间从数小时压缩至3分钟，准确率提升超15%；头部券商借助AI智能体实现7×24小时跟踪全球5000余家上市公司，显著提升研究覆盖广度与响应速度。这些案例表明，大模型正在重塑金融业务的生产力边界。

喻友平认为，To B客户对系统的稳定性、准确性与合规性要求极高。由于系统迁移成本高，因此更看重长期价值创造能力。为此，中关村科金选择深耕金融全业态数智升级，构建覆盖银行、证券、信托、资管、保险、消费金融等领域的智能产品体系，支持金融机构实现AI赋能。

在具体实践中，中关村科金为邮储银行打造智慧直播系统，将直播间转化为高效获客渠道；为华瑞银行构建智能客服系统，提升服务便捷性；为中信建投证券开发大模型智能陪练平台，助力300余家分支机构客户经理进行合规学习。这些应用并非孤立的技术模块，而是深度嵌入业务流程，形成“AI+业务”的融合闭环。

值得注意的是，大模型在金融前中后台的应用已处于快速迭代阶段。前台如营销、客服等场景更强调交互体验与转化效果，中台如风控、投研依赖专业推理能力，后台如运营、合规则关注流程自动化与合规性。中关村科金通过“平台+应用+服务”模式，既自主研发高价值场景应用，也提供工具平台支持金融机构与生态伙伴进行二次开发，推动行业整体创新。

破解落地难题的关键路径

在喻友平看来，To B场景的严肃性、准确性和合规性要求远高于To C场景。“哪怕是智能客服这样看似简单的应用，在金融场景中也容不得一分一毫的误差。”因此，中关村科金坚定聚焦垂类大模型，通过深度理解业务逻辑和行业数据特征，构建更具专业性和可信度的模型能力。

当前大模型落地过程中还存在“价值落地难、场景复杂度高、数据孤岛效应、效果衰减”等挑战。许多初期探索项目（如知识库、问答系统）的实际效果与预期存在差距，准确率下降等问题突出。此外，孤立部署的大模型系统难以深入业务流程，必须与企业数字化基础设施紧密结合，通过“智能化+数字化”双轮驱动实现落地。

在数据层面，金融机构虽拥有海量私域数据，但长期存在系统割裂、格式不一、治理滞后等问题。中国银行业协会原首席信息官高峰指出，数据是大模型应用的“三座大山”之一，当前数据治理已成为数字化转型重要阻力之一。

在场景层面，复杂业务流的拆解与大模型能力的精准匹配是关键。例如，智能外呼需同时满足语义理解、内容准确、响应速度与拟人化表达等多重目标。

在信任与合规层面，金融行业对数据安全与隐私保护要求严苛。高峰强调，在监管尚未完全明确的情况下，涉及客户交互的场景需要特别谨慎地推进。同时，多家机构已在这方面进行了努力，如中关村科金把AI+区块链融合的技术解决方案用于资产证券化领域，实现多方主体的链上协同，强化跨机构协作信任。

人才壁垒同样不可忽视。喻友平坦言：“既懂金融业务又能驾驭AI技术的复合型人才极度稀缺。”为此，中关村科金不仅提供技术平台、产品应用，更通过咨询服务、联合研发、培训赋能等方式，帮助客户构建内部AI能力，实现可持续运营。

面对这些挑战，中关村科金创新性地提出并实践了“平台+应用+服务”的三级引擎战略，加速垂类大模型落地。该战略源于其深入客户场景、解决实际问题的产品理念。通过自研的“得助大模型平台3.0”，中关村科金构建了包括“数据工厂”、“算力工厂”、“模型工厂”、“智能体工厂”在内的工具链，能够高效治理分散的行业知识，将其转化为模型可吸收的“高质量养分”，在训练出高质量的行业垂类大模型基础上，实现高效的AI应用和智能体构建。

喻友平强调， To B垂类大模型才是产业智能化升级的关键路径。通用大模型难以满足金融行业的专业性要求，唯有深耕行业、理解业务、持续迭代，才能实现真正的价值赋能。中关村科金选择了一条“比较难走的路”，但坚信“难走的路才是康庄大道”。

行业分化与战略选择

大模型在金融行业的渗透，正加速行业内部的战略分化。国有大行和股份制银行已全面启动大模型建设，部分区域性银行也积极跟进，形成“梯次推进”格局。然而，不同机构在资源禀赋、战略目标与技术路径上的差异，决定了其大模型应用的深度与广度。

国有大型银行倾向于“端到端自建”或“基于基础模型开发专有模型”，追求技术全栈可控，构建长期竞争力。股份制银行则采取“基础设施+外部采购”的混合模式，在确保关键能力自主的同时，保持应用层的灵活性。目前，约80%的区域性银行已涉足大模型领域，部分已基于行业成熟的产品市场匹配度进行速赢落地，部分仍处于实验室阶段或全行范围内的智能体原型竞比阶段，少部分也开展了全行级的领域实践。

这种分化也体现在对开源与闭源的选择上。高峰认为，未来银行业可能走“开源+闭源”结合的道路。大行可依托自身技术实力参与开源生态，中小银行则可通过开源模型降低技术门槛，借助生态合作实现追赶。但无论路径如何，最终考验的是机构将技术转化为业务价值的能力。

中关村科金基于得助大模型平台，推出银行、证券、汽车等行业大模型解决方案。在银行领域，覆盖智能客服、智能营销、智能信贷与智能运营全场景；在证券领域，围绕获客、转化、展业、服务提供数字化工具；在汽车行业，贯穿售前、售中、售后全流程。这种垂直化、模块化的产品设计，既满足头部机构的定制化需求，也为中小机构提供可快速部署的标准化方案。

大模型对金融业的重塑，远不止于技术升级，更是一场关于组织能力、战略思维与业务范式的系统性变革。金融机构面临的挑战，已从“是否要上AI”转向“如何让AI真正创造价值”。数据治理、场景适配、合规控制与人才结构，共同构成这场变革的深层壁垒。

中关村科金的实践提供了一种可能路径：以平台为底座，以应用为载体，以服务为纽带，通过“三级引擎”实现技术与业务的深度融合。其成功不仅在于技术能力，更在于对To B客户理性决策逻辑的深刻理解，价值创造是唯一通行证。只有真正理解行业痛点、持续迭代产品、构建闭环服务能力的企业，才能在这场智能化的长跑中跑得更远。

放眼更广的科技生态，类似中关村科金的企业正成为大模型产业落地的关键桥梁。它们既非基础模型研发者，也非最终使用者，而是连接技术与产业的“翻译者”与“赋能者”。在AI从“可用”走向“好用”的进程中，这类企业或将成为推动千行百业智能化升级的中坚力量。金融的终局依然是服务实体经济与管理风险，而大模型作为强大的生产力工具，其价值最终要体现在是否让金融服务变得更高效、普惠与稳健。

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胡群

金融市场研究院院长 主要关注银行、消费金融领域市场动态。