金融大模型：重塑金融生态，引领智能决策新纪元 头豹词条报告系列

Leadleo.com 金融大模型：重塑金融生态，引领智能决策新纪元头豹词条报告系列 曹 曹珈赫·头豹分析师 2024-08-16未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 信息科技/软件服务 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息技术咨询服务/信息系统服务 行业： 行业定义 基于资金密集型、数据密集型的特征，得益于数据流… 行业分类 按照服务领域、应用实践、开源状态的分类方式，金… 行业特征 金融大模型行业特征为：短期遭遇算力瓶颈、长期算… 发展历程 金融大模型行业 目前已达到2个阶段 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 行业规模 金融大模型行业规模暂无评级报告 SIZE数据 政策梳理 金融大模型行业相关政策11篇 竞争格局 数据图表 摘要金融大模型作为生成式AI在金融领域的垂直应用，依托数据、算法和算力，展现高度技术优越性与行业契合性。尽管面临算力瓶颈、法律治理起步、市场竞争激烈等挑战，其市场规模仍快速增长，预计未来几年将大幅扩张。技术协同发展、大小模型协同进化、AIAgent应用及多模态模型潜力将进一步推动金融大模型发展，重塑金融业信息基础设施与展业模式，提升市场规模与服务质量。 行业定义[1] 基于资金密集型、数据密集型的特征，得益于数据流通规模大、数字化基础好的优势，金融行业成为大模型应用落地的高潜场景。金融大模型（此前国外流行称其为“FinGPT”）通常被定义为生成式大模型在金融领域的垂直化研发与应用，即金融行业自主研发与应用的、具有金融特性的生成式大模型，主要以数据、算法和算力 （被称为人工智能的“三驾马车”、“稳定三要素”）为技术支撑，归属于行业垂直大模型范畴，既是近两年人工智能细分领域下极其热门的行业，也是人工智能技术创新的前沿地带，其应用具有高度的技术优越性、行业契合性与实践可行性。区别于传统的判别式AI，基于生成式AI（GenAI）的金融大模型能够进一步拓展金融业的生长半径和下勘深度。 [1]1：1.知网：李珮.金融大模… 行业分类[2] 按照服务领域、应用实践、开源状态的分类方式，金融大模型行业可以分为如下类别： 金融大模型行业基于服务领域的分类： 银行业大模型 银行业大模型专注于提升银行的运营效率，降低风险， 并增强客户服务质量，涵盖了风险管理、贷款审批、客户关系管理等日常运营和管理方面。例如，中国工商银行推出的基于昇腾AI的金融行业通用模型、中国农业银行推出的ChatABC、兴业银行推出的ChatCIB、平安 银行推出的BankGPT平台等。 金融大模型 分类 保险业大模型 保险业大模型主要应用于保险产品的定价、风险评估以 及理赔处理，为保险公司提供定制化的保险产品和服 务，优化风险管理，提升理赔效率。 证券业大模型 证券业大模型则聚焦于证券市场的分析和预测，帮助投 资者更好地理解市场趋势，寻找投资机会，同时辅助证 券公司提升投资决策的精准性和效率。 信托业大模型 信托业大模型则注重信托财产的管理和运作，包括资产 配置和风险控制等，助力信托公司实现资产的保值增 值，并提供优质的信托服务。 金融大模型行业基于应用实践的分类： 投研场景 通过自动化采集，将研报、新闻、分析师音视频素材输入大模型，借助大模型的多模态理解能力，通过观点归纳和数据结构化，协助工作人员完成市场的高效解读。例如，蚂蚁集团支小助投研版实测数据表示，其每日可辅助每位投研分析师高质量地完成超过100+篇研报和资讯的金融逻辑和观点提取，完成50+金融事件的推理和归因，带来了明显的生产力提升。 金融大模型分类 保险场景 通过搭建智能化理赔平台，建设高精度的“自动化信息提取”和“自动化核赔”双智能引擎。例如，蚂蚁保进行自动化核赔时，核赔决策模型首先利用自然语言处理技术针对用户上传的理赔材料进行关键信息实体识别、关系抽取等从而形成结构化的理赔案件，然后利用大模型的CoT逻辑思维链能力快速准确地判断理赔申请的有效性，避免人工审核中可能出现的主观性和误判。 个人金融智能助理 针对通用大模型专业金融知识缺失的问题，应用在智能理财助理中的大模型引入了可信、多元、实时的泛金融内容和知识。例如，支小宝智能理财助理应用通过扩展上下文窗口至32K，以深入理解用户意图，从而实现提供更精准的理财领域语言服务。 零样本金融合同要素提取 通过有效的合同要素提取，审查的效率和准确性可以显著提高，为组织提供强有力的合同管理支持。例如，上财课题组基于合作公司提供的标注数据，训练了一款支持零样本要素提取的先进的大语言模型，该要素提取大模型在测试数据集上的综合准确率达到了85%，相较于ChatGPT3.5的53%准确率，有了显著提升。 金融大模型行业基于开源状态的分类： 开源大模型 金融大模型 分类 开源大模型更依赖于广泛的社区贡献，以推动技术的迅 速发展，通过降低技术门槛使得更广泛的企业和开发者能够参与到金融大模型的研究与应用中。这种包容性不仅加速了创新解决方案的多样化和成熟，而且通过社区的集体智慧，增强了模型的安全性和可靠性。例如，度小满金融开源了“轩辕70B”金融大模型，在国内金融大模型开源生态中已有一定地位；恒生电子将LightGPT-7B模型同样进行了开源，这是其LightGPT金融大模型的量化版本。 闭源大模型 闭源大模型通常受到其发行公司的专有控制，未能充分 利用社区力量，这虽有助于保护技术细节不外泄，却相应提高了研发工作的复杂性。例如，金融垂类大模型轩 辕70B。 [2]1：中国信通院，国家金融… 行业特征[3] 1（技术发展）短期遭遇算力瓶颈，长期算力逐步增长、赋能大模型作用凸显： 目前，国内AI高性能芯片市场受进口限制和国内技术瓶颈的双重影响，大模型产业发展受到算力层面的某些制约。但中国算力产业发展节节攀升，算力创新能力持续增强，发展环境不断完善，赋能效益日益显现。根据中国信通院公布内容，2022年中国算力规模稳步扩张，智能算力保持强劲增长，近6年累计出货 超过2091万台通用服务器，82万台AI服务器，计算设备算力总规模达到302EFlops，其中智能算力增长迅速，增速为72%，在全国算力占比超过59% 2（落地应用）目前金融行业大模型应用以对内赋能为主，在较为边缘的业务场景应用： 金融大模型尚未实现规模化应用，且目前中国对于金融大模型应用风险的专门法律治理尚在起步阶段，故需从制度层面对其风险加以积极应对，从而保障其在金融领域的实际落地和多元应用。 金融大模型行业特征为：短期遭遇算力瓶颈、长期算力逐步增长；以对内赋能为主、在较为边缘的业务场景应用；降价潮席卷；市场规模提升大有可为。 启动期2023-03~至今 （市场竞争）大模型厂商一方面卷起降价潮，另一方面从“卷技术”向“卷应用”转变，竞 3 争步入白热化水平： 从大模型创企的视角来看，价格优势可以使自己从一种供应商中间快速获得关注和客户，争取生存空间、提升影响力，此外，降价在一定程度上也暴露出大模型企业产品同质化和盈利模式方面的问题。降价举例：5月15日，字节宣布旗下通用模型豆包pro-128k版模型推理输入价格降至比行业价格低95.8%，豆包pro-32k模型推理输入降至比行业价格低99.3%；5月21日，阿里云宣布旗下9款大模型全面降价，降幅最高达到97%，两款开源模型更是开启七天限免；腾讯云宣布混元-lite即日起免费，其他模型降幅最高达到87.5%等。 4（行业规模）当前金融大模型并不成熟，仍在起步阶段，市场规模提升大有可为： 由于范式大模型选型、架构调整设计、技术验证等环节复杂，尚未有典型的落地案例可以在行业内规模化推广，大模型距离渗透到核心业务、直至迸发强劲的商业化能力还很远。但中国大模型行业在供需等方面表现出积极发展的态势，例如今年1月至4月，国内大模型相关项目中标公告已发布近200个，中标数量超2023全年总数，表明大模型的应用需求正快速增长。 [3]1：中国信通院，经济日报 发展历程[4] 萌芽期2022~2023-02 2022年末，ChatGPT的横空出世在全球范围内引起轰动。ChatGPT、GPT4等大模型上市以来，其大 规模应用推动着决策式人工智能向生成式人工智能的变革。 1.阶段特征：2023年是大模型技术在金融业落地应用元年及金融业数智化元年；2.行业影响：为金融大模型快速发展开启新篇章。 2022年末，ChatGPT的横空出世在全球范围内引起轰动。2023年是大模型技术在金融业落地应用元年及金融业数智化元年，为金融大模型快速发展开启新篇章。2023年3月始，金融大模型发展步入快车道，众多科技公司与金融机构以积极姿态在金融大模型技术加速研发与应用赛道上角逐。 2023年3月，农行和工行便前后脚上线类ChatGPT的大模型应用ChatABC、基于昇腾AI的金融行业通用模型，打响战斗第一枪。4月，江苏银行宣布自主研发的拥有最大1760亿参数的大语言模型平台，“智慧小苏”顺利投产，实现客服场景首次应用。5月，奇富科技率先宣布推出自研的金融行业通用大模型“奇富GPT”，也被业内称为“国内首个金融行业通用大模型”；同月，度小满推出千亿级中文大模型“轩辕”，集中文、金融、开源特色于一身。6月，腾讯云携手神州信息开展金融大模型的合作。同月，恒生电子发布金融行业大模型LightGPT，并于9月底开放试用接口；同月，拓尔思发布包括金融行业大模型在内的产品；7月，华为盘古大模型3.0发布，“行业”成了关键词；同月，腾讯与信通院牵头编制国内金融行业大模型标准体系及能力架构。8月，马上消金之于全国首个零售金融大模型——“天镜”，在数位院士和多家金融机构高管的拥趸中，隆重登场。9月，蚂蚁集团正式亮相了自家的“蚂蚁金融大模型”，以及两款应用产品：智能金融助理“支小宝2.0”和服务金融产业专家的智能业务助手“支小助”；同月，华为发布三大类10个场景的金融大模型方案。 [4]1：1.金融时报2.知网：罗… 1.阶段特征：2023年3月始，金融大模型发展步入快车道，众多科技公司与金融机构以积极姿态在金融大模型技术加速研发与应用赛道上角逐；2.行业影响：金融机构采纳大模型技术后，将获得更广阔的发展前景，包括个性化产品与服务、价值链效率提升和决策科学性增强。 产业链分析[5] [17] 金融大模型行业产业链上游为数据提供商（证券交易所、期货交易所、金融数据服务公司等）、技术提供商；产业链中游为互联网公司、金融科技企业、金融机构；产业链下游为各金融机构（主要为保险、银行、证券）。[8] 金融大模型行业产业链主要有以下核心研究观点：[8] 产业链上游：短期遭遇算力瓶颈，长期算力逐步增长、赋能大模型作用凸显： 目前，国内AI高性能芯片市场受进口限制和国内技术瓶颈的双重影响，大模型产业发展受到算力层面的某些制约。但中国算力产业发展节节攀升，算力创新能力持续增强，发展环境不断完善，赋能效益日益显现。 产业链中游：大模型厂商卷起降价潮： 5月15日，字节宣布旗下通用模型豆包pro-128k版模型推理输入价格降至比行业价格低95.8%，豆包pro-32k模型推理输入降至比行业价格低99.3%；5月21日，阿里云宣布旗下9款大模型全面降价，降幅最高达到97%，两款开源模型更是开启七天限免；腾讯云宣布混元-lite即日起免费，其他模型降幅最高达到87.5%等。其理由各有不同：科大讯飞称，希望“帮助开发者降低调用成本，加快AI普惠化”；腾讯云的说法则是“重视技术积累与客户 体验，会持续提供有竞争力的产品和服务”等。 产业链下游：金融机构对于大模型的应用和布局仍在加速： 目前大模型在金融领域的应用主要集中在智能客服、智能运营、智能办公等领域，后续应该更多的应用于风险管理、资本管理和监管科技等金融行业的核心业务方面。从国内的布局情况来看，银行、保险、证券、基金及诸多金融领域科技公司也纷纷开启布局。据不完全统计，仅2023年即有工商银行、农业银行、兴业银行、