中國報告大廳網訊，近年來，生成式人工智慧技術的快速發展正在重塑全球金融業的格局。金融機構在智能化轉型中寄希望於通過大模型實現業務創新和效率提升，但實際應用卻遭遇了專業能力不足、成本高昂及場景適配困難等多重挑戰。隨著行業探索深入，轉向輕量化小模型與垂直領域深耕成為破局關鍵，同時技術與業務的深度融合需求推動著金融機構重新思考發展路徑。

  一、大模型熱潮下的金融實踐困境

  中國報告大廳發布的《2025-2030年中國金融行業項目調研及市場前景預測評估報告》指出，生成式AI在2025年已成為金融業的技術焦點，銀行等機構試圖通過部署大模型優化智能投研、風險控制及客戶服務等核心場景。然而現實應用效果與預期差距顯著：在智能投研領域，儘管大模型能快速處理海量數據，但生成的分析報告缺乏深度和針對性，難以支撐專業投資決策；風險防控方面，在傳統業務中表現尚可的大模型，對新型金融詐騙識別率不足30%，同時存在誤判正常交易為高風險事件的問題。某股份制銀行試運行顯示，大模型僅在基礎場景提升約5%效率，關鍵領域突破有限。

  二、專業性鴻溝與成本壓力制約落地效果

  行業數據顯示，當前主流大模型預訓練數據中金融知識占比不足5%，導致其對業務術語、法規及複雜流程的理解能力薄弱。例如，在理賠環節，大模型雖可快速處理常規案件，但面對涉及多條款的糾紛時，因缺乏法律深度認知常引發客戶投訴。成本方面，上海某銀行測算顯示，部署大模型需投入超億元資金用於硬體採購與數據清洗，維護成本更隨業務規模持續攀升，中小機構普遍難以承受長期運營壓力。

  三、小場景深耕：精準突破替代全面覆蓋

  面對挑戰，金融機構正轉向「以終為始」的應用策略。大型機構聚焦核心領域開發專用模型，如將大模型拆分為多個垂直領域的輕量級子模型，在反欺詐與智能投顧等高頻場景實現精準優化；中小型銀行則通過本地數據微調打造「小而專」模型，富滇銀行案例顯示，針對性調整使信貸審批效率提升25%。這種「小場景、深融合」的路徑既降低技術門檻，又能快速響應市場需求變化。

  四、人才與生態：構建技術-業務閉環

  當前行業共識認為，金融機構需培養兼具AI技術和金融專業背景的複合型團隊。某城商行經驗表明，組建由數據科學家與業務專家組成的工作組後，模型疊代周期縮短40%。未來，隨著聯邦學習等新技術的應用，跨機構數據協作模式或將成為降低建模成本的關鍵，而監管科技（RegTech）工具的發展則可能解決合規性適配難題。

  五、趨勢前瞻：從通用到專屬的範式轉變

  2025年的金融AI發展路徑愈發清晰：大模型將更多承擔基礎算力支持角色，而業務場景驅動的小模型與垂直領域應用才是核心戰場。行業預測顯示，未來三年內超70%的金融機構會優先布局細分賽道模型開發，同時強化與科技公司的生態合作以降低技術壁壘。這種轉變不僅需要技術創新，更依賴對金融本質需求的深刻理解——如何讓智能系統真正服務於風險定價、客戶洞察等業務核心，仍是行業突破的關鍵命題。

  總結：

  生成式AI在金融業的應用已進入深水區，單純依賴大模型的「通用化」路徑正被實踐證明存在局限性。通過聚焦關鍵場景開發小模型、強化數據與人才儲備，並探索技術與金融邏輯的深度融合，機構方能在成本可控的前提下實現智能化轉型突破。這場變革的本質並非技術替代，而是如何用算法重新定義金融服務的價值創造鏈條，在合規與效率間找到可持續發展的平衡點。