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金融行业用好大模型,只有“垂直”一个解

发布时间:2025-10-17 11:43来源:全球财经散户吧字号:

  当大模型以应用落地论英雄时,谁在裸泳显而易见。尤其在复杂业务场景下,面对千丝万缕的业务逻辑,模型能不能用和好不好用之间的界线愈发明显。金融行业作为复杂业务场景的代表,自然成了大模型们的“照妖镜”。观察那些用得好的金融大模型不难发现,它们都有一个共同点,那就是都是垂直模型。

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  更进一步而言,Agentic Model 垂直模型已经成为实现大模型在金融行业落地最佳价值的最优实现路径。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

  背后的逻辑很简单。金融行业关乎到民生根本,对于准确性、可解释性以及合规性的要求都远高于其他行业,任何一个微小误差,都可能引发蝴蝶效应。显然,这不是一个通用模型就能轻松应对的。回归到技术发展脉络,当前,AI 正处于自主行动阶段,能够实现从理解意图到执行行动全流程自主处理的 Agentic Model,正为行业应用带来更多想象。

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  这也是为什么,在 2025 云栖大会第二天上午召开的「新模力 新点金:金融大模型技术峰会」,一早就被参会人群围得水泄不通。在通往超级人工智能 ASI 的路上,金融行业迫切需要找到足够智能化的解法,找到能够在刚性约束下解决实际问题的能力。

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  无法垂直化的 AI,在金融行业没有未来 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

  回顾科技浪潮在金融行业的整体发展脉络不难发现,金融行业因其特殊性,在应用新技术时,往往比其他行业更加谨慎。这种谨慎性延续到了 AI 时代,却也成了企业焦虑的根源。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

  一方面,AI 技术发展的日新月异,让所有人看到了其在业务场景中带来的真实价值,金融行业同样渴求用 AI 技术为业务带来新解法。另一方面,金融行业对于准确性、可解释性以及合规性的要求从未减弱半分,仓促应用新技术很可能为业务带来不可控的风险因子。

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  面对 AI,金融科技一时间仿佛只有两种解法。要么从头开始预训练自己的行业模型,要么为基座模型外挂一个知识库。前者需要企业将全部知识、数据投入训练,成本高,周期长,投入产出比严重失衡;后者看似周期短,但对于后续的迭代优化要求极高,智能化程度也比较低。显然,这两种方式都不适合数据密集、技术密集、知识密集的金融行业。

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  转折点出现在垂直模型。阿里云智能集团公共云事业部副总裁、新金融行业总经理张翅在接受 InfoQ 采访时表示,垂直模型的逻辑是,将那些行业核心知识、能力与经验内化到模型本身,为复杂的领域场景提供确定性解法。从更务实的落地视角来看,垂直也意味着 AI 技术真正开始尊重金融行业的专业性和复杂性,更专注于业务真正需要什么,这才是 AI 在金融领域创造价值的唯一路径。

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  阿里云智能集团公共云事业部副总裁、新金融行业总经理张翅

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  在垂直模型的认知上,扎根到千行百业的云服务商们,显然敏锐得多。在前年的云栖大会上,通义千问就带着八大行业模型集体亮相,并且有三款模型是专门面向垂直业务领域的。这其中,就包括面向金融领域构建的通义点金。

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  市场的反应是检验垂直模型的最终标准。从数据上看,过去一年中国金融大模型市场规模突破 28 亿元,同比增长 80%,并且这种增长势头还在持续。从行业应用上看,通义也交出了一份不错的答卷:九成国有大行、政策性银行均已使用通义大模型,12家股份制银行全部接入通义大模型, 排位前10的财险都在使用通义大模型,他们普遍以通义大模型家族作为主力模型,支撑 70%以上AI场景。

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  在真实的金融业务场景中,垂直模型到底用得好不好,这次的云栖大会-金融大模型技术峰会,以及金融 Agent 展区,实际上已经给出了答案。

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  招商银行数据资产与平台研发中心总经理杜志明在《招商银行大模型体系与应用实践》主题演讲中提到,目前招行已经构建了覆盖基础设施、模型、中台到应用的四层模型体系,并将大模型技术应用到包括零售金融、对公金融、投资金融、中后台运营在内的多个业务场景中。同时,招行在2024就开始与通义实验室探讨合作,并与阿里云联合成立了大模型创新实验室,以推动多模态技术、数据双飞轮驱动在模型训练领域的创新方法,以及在模型安全和模型测评领域的探索。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

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  招商银行数据资产与平台研发中心总经理杜志明 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

(小编:财神)

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