來 源 | 北京金融信息化研究所

本文是關(guān)于2025年金融科技發(fā)展趨勢(shì)的研究報(bào)告，由北京金融信息化研究所主任潘潤(rùn)紅等人撰寫。參編單位包括工商銀行、中國(guó)銀行、交通銀行和郵儲(chǔ)銀行等（名單附后）。報(bào)告旨在探討金融科技的未來發(fā)展方向，為金融機(jī)構(gòu)提供前瞻性的指導(dǎo)。

報(bào)告強(qiáng)調(diào)了金融科技在推動(dòng)金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的關(guān)鍵作用，并指出數(shù)據(jù)治理、新型算力基礎(chǔ)設(shè)施、大模型應(yīng)用、主機(jī)上云、數(shù)字金融服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全等方面的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。報(bào)告呼吁金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)統(tǒng)籌規(guī)劃、需求驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)治理、新技術(shù)應(yīng)用、基礎(chǔ)設(shè)施共建共享、重點(diǎn)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)、差異化路徑選擇和數(shù)字化人才培養(yǎng)，以實(shí)現(xiàn)金融科技的健康有序推進(jìn)和數(shù)字金融的高質(zhì)量發(fā)展。

一、研究背景

2023 年以來，我國(guó)金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)入新階段。

近年來，金融業(yè)圍繞《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，賦能金融服務(wù)提質(zhì)增效，助力金融高質(zhì)量發(fā)展。2025 年，《規(guī)劃》即將迎來收官之年，如何提前規(guī)劃部署金融科技的發(fā)展，成為金融機(jī)構(gòu)普遍關(guān)注的焦點(diǎn)。北京金融信息化研究所作為專注于金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的研究機(jī)構(gòu)，通過行業(yè)研究、機(jī)構(gòu)調(diào)研、學(xué)術(shù)研討等形式，聯(lián)合金融管理部門、金融機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)、高校院所等多方力量，開展2025金融科技發(fā)展趨勢(shì)洞見系列研究活動(dòng)，深入探討金融機(jī)構(gòu)在金融科技領(lǐng)域面臨的難點(diǎn)問題及解決措施，前瞻性研判金融科技發(fā)展趨勢(shì)，引領(lǐng)金融科技健康有序推進(jìn)，助力數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展。

為總結(jié)相關(guān)成果，系統(tǒng)展示和發(fā)揮成果價(jià)值，北京金融信息化研究所基于前期研究積累，聚焦“金融業(yè)數(shù)據(jù)流通共享與利用”“金融業(yè)新型算力基礎(chǔ)設(shè)施”“金融業(yè)人工智能大模型應(yīng)用”“金融業(yè)核心系統(tǒng)主機(jī)上云”“數(shù)字金融服務(wù)與運(yùn)營(yíng)”“金融業(yè)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全建設(shè)與風(fēng)險(xiǎn)防范”等六個(gè)研究主題，開展金融科技發(fā)展情況調(diào)研，充分吸納學(xué)術(shù)交流專家觀點(diǎn)，組織編制《2025 金融科技發(fā)展趨勢(shì)洞見》，供金融管理部門、金融機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)借鑒和參考。

二、主要發(fā)現(xiàn)

展望 2025 年度我國(guó)金融科技工作規(guī)劃部署，經(jīng)多方調(diào)研、研討、論證，形成以下十大發(fā)展趨勢(shì)：

趨勢(shì)一：在新技術(shù)賦能下，數(shù)據(jù)治理將加快由“以數(shù)治數(shù)”向“AI 治數(shù)”模式邁進(jìn)。面向更加海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)資源以及日益多元化、高質(zhì)量數(shù)據(jù)處理需要，金融業(yè)將借助數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)分類分級(jí)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測(cè)與修復(fù)等領(lǐng)域自動(dòng)化、智能化技術(shù)，以及數(shù)據(jù)編織、數(shù)據(jù)網(wǎng)格等新型數(shù)據(jù)治理架構(gòu)，積極搭建數(shù)據(jù)治理一體化平臺(tái)及工具庫，推動(dòng)金融業(yè)數(shù)據(jù)治理向“AI 治數(shù)”發(fā)展，促進(jìn)金融業(yè)數(shù)據(jù)資源高效開發(fā)與利用，為金融業(yè)發(fā)展提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

趨勢(shì)二：密態(tài)計(jì)算將加快支撐金融業(yè)可信數(shù)據(jù)空間落地，釋放金融業(yè)數(shù)據(jù)要素潛能。在國(guó)家數(shù)據(jù)相關(guān)制度框架指引以及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施底座支撐下，金融業(yè)將加強(qiáng)數(shù)據(jù)要素權(quán)屬、估值定價(jià)、收益分配等機(jī)制的探索與實(shí)踐，加快建設(shè)以隱私計(jì)算、機(jī)密計(jì)算等技術(shù)為底座的行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間，同時(shí)推動(dòng)相關(guān)可信數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)互通，加快滿足規(guī)模化的數(shù)據(jù)安全可信流通需要。

趨勢(shì)三：數(shù)智融合模式和產(chǎn)品將加速涌現(xiàn)，促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變。金融業(yè)將發(fā)揮數(shù)據(jù)和技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)作用，依托日益豐富的金融行業(yè)數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、商業(yè)數(shù)據(jù)等內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，以及豐富技術(shù)能力、強(qiáng)大智能模型，推動(dòng)數(shù)智融合創(chuàng)新模式與產(chǎn)品涌現(xiàn)，加快賦能高強(qiáng)度操作性崗位降本增效、數(shù)字化人才培育、風(fēng)險(xiǎn)管理智能化等經(jīng)營(yíng)管理的重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)展，有力支撐五篇大文章相關(guān)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，促進(jìn)金融業(yè)務(wù)決策和資源配臵模式從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”發(fā)展。

趨勢(shì)四：多元異構(gòu)算力融合以及存算網(wǎng)協(xié)同發(fā)展步伐加快，支撐算力資源集約高效利用。面向數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的澎湃算力需要，以及國(guó)內(nèi)外、東中西、云邊端等泛在、多元、異構(gòu)算力“百花齊放”，金融業(yè)將通過國(guó)產(chǎn)化算力替代、多元異構(gòu)算力融合與智能調(diào)度、存算網(wǎng)協(xié)同等方式，保持超前布局節(jié)奏并加快推動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)發(fā)展，不斷增強(qiáng)金融領(lǐng)域算力精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理能力以及綠色低碳水平，為金融業(yè)提供更加安全、高效、普惠、綠色的算力支撐。

趨勢(shì)五：金融業(yè)大小模型將協(xié)同進(jìn)化，促使大模型應(yīng)用成效更明顯。隨著大模型金融應(yīng)用實(shí)踐案例不斷豐富，大模型開發(fā)平臺(tái)與工具鏈、模型即服務(wù)（MaaS）、智能體（AI Agent）等產(chǎn)品不斷出現(xiàn)，以及大模型應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、工程化方案以及相關(guān)方法論逐步成熟，金融業(yè)逐步形成對(duì)大模型技術(shù)與能力邊界認(rèn)知。未來，金融大模型應(yīng)用將加快大小模型協(xié)同，更注重應(yīng)用場(chǎng)景挖掘和落地，推動(dòng)從訓(xùn)練向推理階段發(fā)展，持續(xù)釋放大模型賦能成效，加快促進(jìn)金融業(yè)智能化升級(jí)。

趨勢(shì)六：金融業(yè)大模型應(yīng)用治理框架與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范將加快健全，治理工作逐步從理論原則落實(shí)到實(shí)踐應(yīng)用。金融業(yè)將積極推進(jìn)大模型金融應(yīng)用的治理框架和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)，從基礎(chǔ)設(shè)施安全、數(shù)據(jù)安全、模型安全、系統(tǒng)安全及應(yīng)用安全等多維度構(gòu)建全生命周期安全治理體系，并強(qiáng)化對(duì)大模型的合規(guī)性和倫理審查。同時(shí)，針對(duì)大模型固有的技術(shù)局限性和潛在安全風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)展大模型價(jià)值觀對(duì)齊、大模型生成信息檢測(cè)等安全技術(shù)，推動(dòng)紅隊(duì)測(cè)試、評(píng)估評(píng)測(cè)等工具的細(xì)化落地，持續(xù)監(jiān)控和評(píng)估大模型安全性能，不斷提升大模型金融應(yīng)用的安全性、可靠性、可控性及公平性。

趨勢(shì)七：金融業(yè)主機(jī)上云將明顯加速，賦能核心系統(tǒng)現(xiàn)代化建設(shè)。由于傳統(tǒng)主機(jī)系統(tǒng)無法適應(yīng)新時(shí)期金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展需求，金融業(yè)核心系統(tǒng)上云更加迫切，金融業(yè)也積極開展了核心系統(tǒng)上云實(shí)踐。未來，面向核心系統(tǒng)與其他系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)、敏態(tài)方面差異化發(fā)展需要，金融業(yè)核心系統(tǒng)的功能和定位需要重新梳理和定義。針對(duì)不同金融機(jī)構(gòu)科技能力參差不齊現(xiàn)狀，金融機(jī)構(gòu)核心系統(tǒng)上云需因地制宜，審慎選擇差異化發(fā)展路徑。面對(duì)核心系統(tǒng)主機(jī)上云對(duì)科技系統(tǒng)提出的更高更復(fù)雜挑戰(zhàn)，資金、人力、考核等上云配套需進(jìn)一步完善，助力建設(shè)更強(qiáng)大的金融核心。

趨勢(shì)八：在科技創(chuàng)新賦能下，金融五篇大文章建設(shè)將進(jìn)一步提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)質(zhì)效。金融業(yè)將圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)劃部署更系統(tǒng)、雙輪驅(qū)動(dòng)更有力、服務(wù)質(zhì)效更突出、配套保障更健全等四個(gè)方面持續(xù)發(fā)力，加快構(gòu)建與支撐金融強(qiáng)國(guó)建設(shè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的數(shù)字金融體系。

趨勢(shì)九：金融業(yè)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全能力建設(shè)將更加規(guī)范和智能，筑牢數(shù)字金融安全底線。金融業(yè)將“以技術(shù)對(duì)技術(shù)”，積極探索零信任安全、生成式人工智能、商用密碼保護(hù)技術(shù)等技術(shù)研究與應(yīng)用，推動(dòng)建設(shè)智能化安全運(yùn)營(yíng)平臺(tái)或“安全大腦”，加快建立多層次、端到端有效防護(hù)，不斷提升主動(dòng)防御、智能防御能力。

趨勢(shì)十：金融業(yè)將加快量子威脅應(yīng)對(duì)方面的創(chuàng)新探索，增強(qiáng)安全風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。面對(duì)量子技術(shù)帶來的對(duì)密碼算法“先存儲(chǔ)，后破解”威脅，金融業(yè)將依托商用密碼改造契機(jī)，持續(xù)強(qiáng)化抗量子密碼遷移研究與實(shí)踐，探索形成深層加密防御的創(chuàng)新解決方案，不斷增強(qiáng)金融核心資產(chǎn)安全性，同時(shí)積極利用量子通信的無條件安全性和高效率，通過量子密鑰分發(fā)技術(shù)開展量子安全通信傳輸試點(diǎn)，不斷增強(qiáng)金融業(yè)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全的新技術(shù)應(yīng)對(duì)能力。

三、發(fā)展現(xiàn)狀

（一）金融數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)持續(xù)夯實(shí)

金融機(jī)構(gòu)不斷完善數(shù)據(jù)治理體系，通過制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃、設(shè)立數(shù)據(jù)管理部門、完善制度規(guī)范等措施，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理模式從“制度+人”向“體系+平臺(tái)”轉(zhuǎn)變。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)積極利用大數(shù)據(jù)、人工智能、隱私計(jì)算等技術(shù)，推進(jìn)數(shù)據(jù)流通共享，提升數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用能力，助力客戶精準(zhǔn)畫像、業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)捕捉和風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)。

（二）新型算力基礎(chǔ)設(shè)施加快建設(shè)

為滿足日益增長(zhǎng)的算力需求，金融業(yè)不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)中心建設(shè)布局，擴(kuò)充智能算力規(guī)模，并采用容器、虛擬化等技術(shù)提升算力資源管理與運(yùn)維的智能化水平。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)積極采用液冷、節(jié)能制冷設(shè)備等綠能技術(shù)推動(dòng)數(shù)據(jù)中心節(jié)能降耗，綠色節(jié)能成效初顯。

（三）金融業(yè)大模型應(yīng)用日益廣泛

一是大模型金融應(yīng)用加快探索實(shí)踐。金融業(yè)成為大模型應(yīng)用熱門行業(yè)，應(yīng)用實(shí)踐不斷豐富，如大型銀行多開展數(shù)據(jù)、算法、算力等全技術(shù)體系的系統(tǒng)研究，而中小銀行及保險(xiǎn)、證券等機(jī)構(gòu)偏向采用試點(diǎn)落地、逐步遷移策略快速開展應(yīng)用探索；應(yīng)用場(chǎng)景也從客服輔助、知識(shí)問答、文檔生成等領(lǐng)域逐步向智能風(fēng)控、智能投研、財(cái)富助手、金融安全等價(jià)值鏈高端環(huán)節(jié)延伸。

二是大模型金融應(yīng)用基礎(chǔ)能力不斷增強(qiáng)。金融機(jī)構(gòu)積極推進(jìn)數(shù)據(jù)、算法、算力等大模型應(yīng)用底座建設(shè)，其中國(guó)有大行、頭部券商和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)等大型機(jī)構(gòu)搭建起具有本機(jī)構(gòu)特色的大模型應(yīng)用技術(shù)體系和企業(yè)級(jí)大模型應(yīng)用平臺(tái)，而中小金融機(jī)構(gòu)則多停留在調(diào)研、匯報(bào)和 POC 測(cè)試階段。

三是大模型金融業(yè)安全應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)。目前，多數(shù)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用外部開源基礎(chǔ)模型，從模型引入到應(yīng)用落地存在多重風(fēng)險(xiǎn)隱患，如在預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)階段面臨潛在的后門攻擊和投毒攻擊風(fēng)險(xiǎn)，影響模型性能或存在侵犯隱私數(shù)據(jù)威脅；在推理階段，攻擊者通過 API 接口訪問黑盒大模型，帶來對(duì)抗樣本、模型竊取、推斷攻擊等多重威脅。此外，還存在大模型應(yīng)用的倫理挑戰(zhàn)及不合理或惡意使用導(dǎo)致決策錯(cuò)誤等安全挑戰(zhàn)。

（四）金融機(jī)構(gòu)加速主機(jī)上云進(jìn)程

一是核心系統(tǒng)上云需求迫切。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，傳統(tǒng)主機(jī)系統(tǒng)橫向擴(kuò)展能力有限、技術(shù)生態(tài)封閉、擴(kuò)容價(jià)格高昂等缺點(diǎn)無法適應(yīng)新時(shí)期發(fā)展要求。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)加快構(gòu)建“一云多芯”信創(chuàng)云平臺(tái)，為核心系統(tǒng)提供高可用、易運(yùn)維、更敏捷的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。

二是核心系統(tǒng)升級(jí)實(shí)踐驗(yàn)不斷豐富。頭部金融機(jī)構(gòu)作為先行者，從核心業(yè)務(wù)上云改造試點(diǎn)落地，逐步驗(yàn)證了通過主機(jī)上云支撐核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級(jí)的可行性，存款、貸款、信用卡、超級(jí)網(wǎng)銀、快捷支付、投資理財(cái)甚至總賬系統(tǒng)等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)陸續(xù)上云，進(jìn)入全量核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云改造階段。

三是核心系統(tǒng)主機(jī)上云對(duì)系統(tǒng)提出更高挑戰(zhàn)。核心系統(tǒng)主機(jī)上云不僅涉及技術(shù)架構(gòu)根本性變革，還深刻影響業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)管理、運(yùn)維模式等多個(gè)層面，需全面考慮系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、高性能、高可用性、業(yè)務(wù)連續(xù)性和穩(wěn)定性以及數(shù)據(jù)的一致性、安全性和隱私保護(hù)。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，傳統(tǒng)主機(jī)系統(tǒng)無法適應(yīng)新時(shí)期金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展需求，金融機(jī)構(gòu)加快構(gòu)建“一云多芯”信創(chuàng)云平臺(tái)，推動(dòng)核心系統(tǒng)上云改造，提升系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、高性能和高可用性。

（五）數(shù)字金融服務(wù)能力加快提升

多數(shù)銀行已制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃，并在數(shù)字貨幣、數(shù)字支付、數(shù)字信貸等領(lǐng)域取得顯著成效。金融科技驅(qū)動(dòng)的數(shù)字金融為科技金融、綠色金融、普惠金融等領(lǐng)域發(fā)展起到重要促進(jìn)作用。

（六）金融業(yè)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全形勢(shì)嚴(yán)峻

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深化，金融網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全形勢(shì)日益復(fù)雜嚴(yán)峻。金融業(yè)加快構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，積極探索人工智能等新技術(shù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用，筑牢數(shù)字金融安全底線。

四、發(fā)展趨勢(shì)

（一）金融業(yè)數(shù)據(jù)加快流通融合

1. 完善數(shù)據(jù)流通共享機(jī)制：建立數(shù)據(jù)資源持有權(quán)、加工使用權(quán)、產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)權(quán)“三權(quán)分置”制度框架，探索數(shù)據(jù)估值定價(jià)和收益分配機(jī)制，加速數(shù)據(jù)流通共享。

2. 創(chuàng)新 AI 治數(shù)新模式：借助數(shù)據(jù)編織、數(shù)據(jù)網(wǎng)格、人工智能等技術(shù)，打造智能數(shù)據(jù)治理能力，推動(dòng)數(shù)據(jù)從資源化向資產(chǎn)化、資本化階段演進(jìn)。

3. 加強(qiáng)新興前沿技術(shù)應(yīng)用：應(yīng)用隱私計(jì)算、機(jī)密計(jì)算等技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全流通，構(gòu)建金融行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間。

4. 打造數(shù)智融合模式和產(chǎn)品：構(gòu)建以數(shù)據(jù)和技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的新質(zhì)生產(chǎn)力，推動(dòng)金融業(yè)務(wù)決策從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變。

（二）新型算力基礎(chǔ)設(shè)施加快升級(jí)

1. 國(guó)產(chǎn)智能算力應(yīng)用步伐加快：推進(jìn)國(guó)產(chǎn) AI 芯片、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的規(guī)模化應(yīng)用和替代，夯實(shí)算力自主可控基礎(chǔ)。

2. 多元異構(gòu)算力管理持續(xù)探索：促進(jìn)多元異構(gòu)算力融合，加強(qiáng)算力資源精細(xì)化管理，提升算力資源利用效率。

3. 行業(yè)算力資源共享亟待探索：探索建設(shè)金融領(lǐng)域算力公共平臺(tái)，接入國(guó)家算力互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)算力資源平衡發(fā)展。

4. 算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)逐綠前行：采用綠色節(jié)能技術(shù)和產(chǎn)品，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心內(nèi)部格局，加大新能源應(yīng)用，推進(jìn)算力基礎(chǔ)設(shè)施綠色低碳發(fā)展。

（三）大模型金融應(yīng)用加快落地見效

1. 行業(yè)應(yīng)用生態(tài)持續(xù)優(yōu)化：

隨著大模型技術(shù)持續(xù)發(fā)展、行業(yè)實(shí)踐日益豐富以及監(jiān)管清晰化等行業(yè)生態(tài)不斷成熟，大模型金融領(lǐng)域應(yīng)用將更廣泛。技術(shù)升級(jí)方面，Transformer 模型、知識(shí)蒸餾技術(shù)、多模態(tài)技術(shù)等新技術(shù)將提升模型訓(xùn)練效果，Co-pilot 通過智能輔助的人機(jī)協(xié)同方式有望嵌入更多場(chǎng)景，AI Agent 通過自主學(xué)習(xí)方式有望精簡(jiǎn)和重塑展業(yè)模式，半精度浮點(diǎn)算力突破 P 級(jí)別等不斷提升大模型算力性能并從新技術(shù)獲得更大支持；同時(shí)，云廠商的云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施日益完善，部署應(yīng)用成本不斷降低，以及大量預(yù)訓(xùn)練模型、開源框架、研發(fā)工具涌現(xiàn)，有效降低金融機(jī)構(gòu)大模型應(yīng)用的技術(shù)開發(fā)難度與周期。

實(shí)踐豐富方面，隨著金融機(jī)構(gòu)加快大模型在各業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用探索以及賦能成效逐步顯現(xiàn)，將加快積累形成從試點(diǎn)應(yīng)用、測(cè)試評(píng)價(jià)、基礎(chǔ)能力建構(gòu)到工程化實(shí)踐等豐富落地經(jīng)驗(yàn)和案例，形成正向反饋，吸引和幫助更多金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用大模型。

監(jiān)管規(guī)范方面，隨著大模型應(yīng)用政策法規(guī)完善以及《人工智能算法金融應(yīng)用信息披露指南》《人工智能算法金融應(yīng)用評(píng)價(jià)規(guī)范》《金融大模型應(yīng)用評(píng)測(cè)指南》等標(biāo)準(zhǔn)出臺(tái)，將營(yíng)造更清晰監(jiān)管環(huán)境，指引大模型穩(wěn)妥安全應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)生態(tài)方面，DeepSeek、豆包、Dify 等國(guó)產(chǎn)開源大模型的加快發(fā)展和成熟，為金融業(yè)大模型應(yīng)用營(yíng)造良好氛圍并提供應(yīng)用底座支撐，同時(shí)“百模大戰(zhàn)”等市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)促使科技企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)形成更緊密合作關(guān)系，雙方聯(lián)創(chuàng)聯(lián)用模式逐步出現(xiàn)并受認(rèn)可，既有助于提升大模型易用性和針對(duì)性，也將便利更多金融主體應(yīng)用大模型。

2. 大小模型加快協(xié)同應(yīng)用：

隨著大模型應(yīng)用探索深化，金融業(yè)意識(shí)到大小模型長(zhǎng)期共存將是常態(tài)，基于二者特性實(shí)現(xiàn)協(xié)同應(yīng)用和進(jìn)化更有助于推動(dòng)大模型應(yīng)用降本增效。

一方面，大模型比較優(yōu)勢(shì)在于語義理解、信息歸納、內(nèi)容生成，而傳統(tǒng)判別式 AI 優(yōu)勢(shì)在于可控性強(qiáng)、精確度高，適合于資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理等高精度的分析決策環(huán)節(jié)，這決定了大小模型并非“非此即彼”關(guān)系。即便考慮大模型復(fù)用后邊際成本降低，小模型優(yōu)秀可解釋性與針對(duì)性也能吸引機(jī)構(gòu)持續(xù)使用。另一方面，基于大小模型特性，通過二者彼此賦能、協(xié)同進(jìn)化將有助于促進(jìn)大小模型能力更快進(jìn)化。金融業(yè)已探索出大模型串聯(lián)流程、小模型散點(diǎn)賦能這種相對(duì)高效的應(yīng)用模式，例如大模型由于專業(yè)性不足直接用于風(fēng)險(xiǎn)決策可能存在精確性不足等問題，但結(jié)合傳統(tǒng)有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)控決策引擎，可使智能風(fēng)控更加實(shí)時(shí)和主動(dòng)。此外，大小模型協(xié)同也將幫助中小機(jī)構(gòu)通過復(fù)用大模型能力，在享受大模型便利同時(shí)避免承擔(dān)大模型高昂投入。

可以預(yù)見，大模型未來服務(wù)模式并不是完全取代之前的小模型或其他技術(shù)產(chǎn)品，更有可能通過串聯(lián)調(diào)用、混合外掛、融合替代等方式實(shí)現(xiàn)大小模型的漸進(jìn)優(yōu)化、協(xié)同應(yīng)用，在降低大模型應(yīng)用成本的同時(shí)攜手促進(jìn)金融業(yè)智能化變革。

3. 場(chǎng)景需求驅(qū)動(dòng)應(yīng)用深化：大模型真正價(jià)值體現(xiàn)，是走入場(chǎng)景中去創(chuàng)造真實(shí)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)與提升客戶體驗(yàn)。

目前，金融大模型已在對(duì)客服務(wù)、輔助辦公等非核心和非決策場(chǎng)景賦能金融機(jī)構(gòu)降本增效。伴隨大模型技術(shù)的高可靠性和分析能力繼續(xù)發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)將更精準(zhǔn)地把握業(yè)務(wù)場(chǎng)景的具體需求并和大模型應(yīng)用結(jié)合：在前臺(tái)，打造前端智能客服，建立多元化客戶標(biāo)簽，進(jìn)入核心客服領(lǐng)域；在中臺(tái)，挖掘客戶數(shù)據(jù)，提升智能分析和推理水平，提供決策支撐；在后臺(tái)，融合金融服務(wù)與新興技術(shù)，不斷迭代升級(jí)，設(shè)計(jì)開發(fā)出能夠解決實(shí)際問題的創(chuàng)新方案和產(chǎn)品。

目前，已有機(jī)構(gòu)嘗試將大模型應(yīng)用在如交易智能報(bào)價(jià)助手、信貸材料審核評(píng)估預(yù)處理、承保理賠審核輔助等場(chǎng)景。未來大模型將不斷應(yīng)用于金融產(chǎn)品定價(jià)、投資決策等重要金融場(chǎng)景中，為客戶產(chǎn)品和服務(wù)體驗(yàn)帶來更大突破。

此外，未來大模型開發(fā)和應(yīng)用將重塑軟件開發(fā)流程，推動(dòng)業(yè)務(wù)部門和數(shù)據(jù)、科技部門融合更加緊密，邊界更加模糊，部分領(lǐng)先銀行已經(jīng)通過工作坊或?qū)嶒?yàn)室等共創(chuàng)方式推進(jìn)業(yè)技融合。

4. 風(fēng)險(xiǎn)治理系統(tǒng)實(shí)踐加快：構(gòu)建全生命周期安全治理體系，加強(qiáng)數(shù)據(jù)、算法、算力等核心環(huán)節(jié)技術(shù)迭代升級(jí)，提升大模型應(yīng)用安全性。

（四）金融業(yè)主機(jī)上云明顯加速

1. 金融主機(jī)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型加快：重新定義現(xiàn)代化核心系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)穩(wěn)定性和敏捷性，適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)環(huán)境。

2. 現(xiàn)代化核心系統(tǒng)需求增加：金融機(jī)構(gòu)因地制宜選擇核心平移、組件替換、全面重構(gòu)等差異化上云路徑。

3. 金融核心系統(tǒng)上云加速：完善資金、人力、考核等配套保障措施，助力核心系統(tǒng)現(xiàn)代化建設(shè)。

（五）數(shù)據(jù)與技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)深化

1. 金融數(shù)字化邁向深水區(qū)：構(gòu)建與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的數(shù)字金融體系，提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)質(zhì)效。

2. 支撐科技企業(yè)定價(jià)風(fēng)控：通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)賦能，提升科技企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理能力，助力科技金融發(fā)展。

3. 強(qiáng)化綠色低碳數(shù)據(jù)應(yīng)用：運(yùn)用金融科技手段，搭建綠色金融管理系統(tǒng)，推動(dòng)綠色金融深化發(fā)展。

4. 大力發(fā)展數(shù)字普惠金融：優(yōu)化數(shù)字普惠金融服務(wù)，提升普惠金融的可得性和可持續(xù)性。

5. 加強(qiáng)養(yǎng)老場(chǎng)景生態(tài)建設(shè)：構(gòu)建養(yǎng)老金融服務(wù)生態(tài)，提升養(yǎng)老金融服務(wù)效率和深度。

（六）金融安全工作不斷迭代升級(jí)

1. 多部配套法規(guī)細(xì)則出臺(tái)：完善網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全治理體系，推動(dòng)金融業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全管理體系建設(shè)。

2. 技術(shù)防護(hù)手段不斷豐富：應(yīng)用生成式人工智能、零信任安全、商用密碼技術(shù)等，增強(qiáng)安全風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。

3. 增強(qiáng)安全防御的主動(dòng)性：建立智能化安全運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，提升主動(dòng)防御、智能防御能力。

五、發(fā)展建議

（一）加強(qiáng)統(tǒng)籌規(guī)劃與協(xié)同

深化金融科技發(fā)展規(guī)劃落實(shí)，推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)戰(zhàn)略規(guī)劃和組織管理，建立健全數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)制，促進(jìn)科學(xué)合理布局與建設(shè)。

（二）強(qiáng)化需求與場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)

支持金融機(jī)構(gòu)建立前端業(yè)務(wù)部門需求驅(qū)動(dòng)的數(shù)字技術(shù)開發(fā)模式，聚焦高價(jià)值場(chǎng)景，推動(dòng)“場(chǎng)景—科技—金融—產(chǎn)業(yè)”良性循環(huán)。

（三）加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用

加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略級(jí)協(xié)同配合，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理自動(dòng)化和智能化，深化金融場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析與服務(wù)，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策能力。

（四）深化新技術(shù)應(yīng)用賦能

加強(qiáng)隱私計(jì)算、算力資源云化、綠色節(jié)能技術(shù)等應(yīng)用，推動(dòng)建立負(fù)責(zé)任的人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)，探索量子計(jì)算金融應(yīng)用。

（五）引導(dǎo)基礎(chǔ)設(shè)施共建共享

聚合多方力量聯(lián)合建設(shè)行業(yè)級(jí)公共基礎(chǔ)設(shè)施，如金融業(yè)可信數(shù)據(jù)空間、智能算力公共平臺(tái)，促進(jìn)數(shù)據(jù)和算力資源的高效利用。

（六）促進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)

研究制定相關(guān)領(lǐng)域建設(shè)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，避免重復(fù)建設(shè)，促進(jìn)技術(shù)共享與經(jīng)驗(yàn)交流。

（七）支持差異化路徑選擇

支持金融機(jī)構(gòu)根據(jù)自身實(shí)際，探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和技術(shù)路線，選擇適合的算力底座和核心系統(tǒng)上云路徑。

（八）加強(qiáng)數(shù)字化人才培育

聯(lián)合多方力量推進(jìn)金融領(lǐng)域數(shù)字化人才培育，完善人才培養(yǎng)、選拔和任用機(jī)制，為金融科技發(fā)展提供人才支撐。