金融行业大模型应用落地白皮书总结
第一章：大模型开启金融行业全新智能时代
1.1 大模型驱动金融机构全面加速智能化转型
政策层面，中国金融监管机构已发布多项政策支持大模型发展，金融IT投入持续增长。不同类型金融机构对大模型投入各有侧重：国有大行注重自主可控算力底座和千亿级模型，股份制银行平衡算力成本与场景化微调，区域性银行关注低成本算力租用，保险机构侧重决策模型与大模型结合，证券基金公司关注高性能算力与金融蒸馏模型。
1.2 强推理和多模态、多个模型深度配合与内外部协同的智能体推动金融走向智能化
“强推理+多模态”技术通过整合多维信息与高级逻辑推理能力，满足复杂场景应用需求。多个模型深度配合，如大模型与专精模型结合，提升决策精准度与业务创新。内外部协同的智能体，通过内部运营智能体和外部用户智能体互补，解决单一智能体难以覆盖的复杂业务场景。
1.3 金融领域正加速迈向基于AI原生的智能重构阶段
金融行业从“工具赋能”向“智能重构”转型，AI成为重构业务模式的核心驱动力。用户对超个性化服务的需求推动服务模式变革，AI原生应用成为金融科技演进核心方向。多模态+强推理技术和智能体架构的成熟，重塑金融机构运营模式和客户体验。
第二章：从“单点探索”迈向“战略深化”：金融行业大模型落地面临多重挑战
2.1 异构算力管理复杂，算力调度缺乏灵活性
异构算力环境下管理复杂度高，包括技术壁垒、算力资源浪费、集中式部署成本高等问题。
2.2 高质量数据价值难以挖掘，飞轮效应尚未形成
金融领域高质量数据价值释放面临挑战，包括非结构化数据处理难度和数据安全约束。数据飞轮难以运转，因数据合规要求限制数据共享和流通。
2.3 通用模型难以满足复杂金融业务的应用需求
通用模型缺乏金融业务深度沉淀，难以应对金融业务流程复杂、专业性强的特点。
2.4 智能体难以穿透金融系统的业务流程、运营复杂度高
智能体工作流与金融业务流程难以对接，运营复杂度高，需要运营人员具备多维度能力。
2.5 安全能力尚待体系化突破，金融机构多持审慎落地策略
模型、数据、内容、应用和行业标准等方面安全能力需加强，金融机构持审慎落地策略。
2.6 模型应用效果难以评估，金融机构对大模型的长期价值尚存顾虑
大模型应用效果难以量化，长期价值不确定性加剧了金融机构的顾虑。
2.7 业-技融合的敏捷组织尚未成熟，复合型人才稀缺
业务团队与技术团队存在“理解壁垒”，复合型人才稀缺，制约大模型应用落地。
第三章：从技术到场景：金融行业AI原生应用的重构与破局之路
3.1 金融领域呈现出通用场景向专精场景的演进趋势
大模型应用场景从通用场景（智能客服、智能办公等）向专精场景（智能信评、智能审计等）演进，对模型能力要求更高。
3.2 AI原生能力重构⸺体系化适配金融行业智能需求
AI原生应用需围绕基础设施、数据体系、技术架构、模型应用与业务场景等环节重构，解决现有挑战。
3.3 七大核心要素助力金融机构打造AI原生应用
3.3.1 构建AI原生的算力选型指标与算力共享机制
包括算力密度、存算比、混合精度、国产化与稳定性等指标，以及算力共享机制。
3.3.2 基于AI原生的数据平台打造从数据驱动到知识驱动的数据飞轮
构建高质量数据标准，数据分级分类管理，强化知识工程能力，打造数据飞轮。
3.3.3 基于AI原生的模型管理平台实现模型与场景的深度适配
根据业务场景适配模型，选择合适的模型路线，通过多个模型协同满足业务稳定性与连续性要求。
3.3.4 基于AI原生的智能体平台打造智能体开发、应用与运营的赋能闭环
基于业务流程编排开发智能体，提升业务侧的智能体运营能力。
3.3.5 打造从硬件基础到场景应用的全栈安全能力，筑牢金融安全防线
基于AI原生的异构计算基础设施、数据平台、模型开发平台和智能体开发平台，保障全栈安全。
3.3.6 以ROI为核心构建模型价值的评估体系
以ROI为核心，构建模型落地效果评估体系，包括成本评估和收益评估。
3.3.7 建立跨部门协同组织，引入技术合作伙伴，打造复合型人才队伍
建立跨部门协同组织，引入技术合作伙伴，打造复合型人才队伍。
第四章：领先实践：金融机构大模型开发与应用案例
4.1 某国有银行⸺AI PaaS平台让零售业务迈入“秒级”时代
通过AI PaaS平台实现模型集中调度与统一纳管，孵化出多款AI原生应用，实现智能风控、数据智能和模型开发等领域的全面提升。
4.2 重庆农商行⸺依托百度智能云企业级金融AI中台，打造代码规范的最佳实践
搭建金融级AI中台，实现算力资源统一管理、模型训练一站式服务、高效推理与服务和灵活服务编排，并搭建统一的知识体系和智能问答助手，实现代码助手智能化开发。
4.3 泰康保险集团股份有限公司⸺AI综合解决方案大幅提升核保核赔自动化率
采用“通用大模型+专精小模型”组合策略，投入80%的技术力量优化AI工程，与技术服务商深度共创，打造“AI产品经理牵引”的运营模式，实现核保核赔、康养服务和中台运营等场景的降本增效。
4.4 银河证券⸺大模型拓宽证券业务边界
基于场外交易解决方案先进的金融行业应用大模型底座，构建“百度智能云金融智能场外交易平台”，实现场外衍生品业务运营智能化，提升对客服务效率，优化机构客户满意度。
第五章：金融行业大模型落地建议：多方协同构建“战略-支撑-生态-监管”四位一体保障体系
5.1 金融机构：构建“战略精准-执行适配-风控闭环”的系统能力
设计战略规划，制定实施计划与路径，战略与合规风险管理。
5.2 技术服务商：提供“算力效能-平台易用-模型工程化-场景赋能”的全栈支撑
打造金融级算力效能平台，建设应用开发平台，提升大模型工程化能力，深度赋能垂类业务应用。
5.3 产业生态：共建“标准统一-产学研协同-产业链联动”的协同体系
共建大模型标准，深化产学研合作，产业链深度协同。
5.4 规范引领：强化“政策引导-工具迭代-标准牵头”
第六章：关于百度智能云 ⸺ 金融行业“双智能 双引擎”方案
6.1 “双智能”应用层⸺重构金融服务新体验
6.1.1 智能数字员工：打造金融机构的超级生产力
包括前台数字员工（数字理财经理、数字保险代理人、数字客户经理）、中台数字员工（数字投研顾问、数字风控模型算法工程师）和后台数字员工（数字理赔专员、数字开发工程师）。
6.1.2 智能对客服务：开创全场景智慧交互新时代
包括新客服务、新APP体验和新交易场景。
6.2 “双引擎”技术基座⸺驱动智能应用的强大动力
6.2.1 百度智能云千帆AI开发平台⸺一站式企业级大模型开发与服务中心
包括百度智能云千帆ModelBuilder和百度智能云千帆AppBuilder。
6.2.2 百度智能云千帆AI计算平台⸺坚如磐石的AI算力底座
包括算力管理平台、训推一体和监控运维。
关于 IDC
国际数据公司（IDC）是全球领先的专业市场调查、咨询服务及会展活动提供商，帮助IT专业人士、业务主管和投资机构制定技术采购决策和业务发展战略。
