金融行业AI应用新机遇与新场景

金融行业AI应用新机遇与新场景

金融行业AI应用洞察

• 金融行业AI大模型研发投入显著增加：2024年投资规模196.94亿，预计2027年达415.48亿，增幅111%。
• AI大模型应用场景加速推进：未来18个月，支付清算、智能投研、数据分析、资产尽调、资产评估等场景将重点落地。
• 金融机构应根据自身资源选择大模型应用路径：自主建设、行业模型、模型微调等。
• 构建大模型生态是金融机构落地大模型的主要趋势，涉及多模态技术、AI智能体、大小模型协同应用。

从0到1，把大模型装进银行

• 构建金融级大模型应用流程：硬件选型、弹性架构设计、智能助手、智能决策、一键部署。
• 企业落地大模型应用需小步快跑，快速迭代，拥抱大模型需适度。
• 腾讯云提供硬件选型、弹性架构设计、大模型精调工具链、一键部署模型等服务。
• AI资产管理：自研混元大模型、开源大模型、行业大模型，数据构建、预置精调数据处理pipeline、多种训练工具。
• 智能问答知识管理2.0：RAG模式知识库构建，三大应用模式（标准、工作流、Agent）满足多样化需求。

典型的金融行业AI应用场景

• 合同智能审核：根据输入规范进行审核，提供表格分析、总结和整改建议。
• 产品智能推荐：限定知识范畴和风格，倾听后给出相关建议。
• 信用卡分期智能工作流：可视化操作、多轮对话、代理执行。
• 财报智能分析：联合分析资产负债表、利润表、现金流量表，自动总结尽调模版内容。
• 银行智能尽调：贴近业务场景，联合分析财务数据，全面总结。
• 保险智能陪练：AI角色模拟客户和业务员，进行新员工和营销人员培训。
• 智能助手升级：专业研究模型、深度思考模型、快速回答模型，适用于不同场景。
• ChatBI升级：多轮对话、语义澄清、数据解读、波动归因、多表查询、线性分析。
• 行业风险智能感知平台、银行AI尽调报告系统、企业财务数据自洽性分析、AI数据看板等。
• 联合行业合作伙伴丰富大模型生态。