山东配资网官网金融业进入AI first时代，场景认知将成重要方向

大模型在金融业的应用正进入加速落地期。过去一年，银行、券商、保险等金融机构已从概念验证，转向在业务流程、客户服务和组织架构中大规模引入人工智能（AI）。今年以来，大模型在多模态处理、幻觉抑制和专业领域适配性方面不断进步，推动金融机构的数字化转型进入新阶段。

在此背景下，多位业内专家于今日在“招银浦江数字金融生态大会”上，围绕大模型的机遇与挑战展开讨论。他们普遍认为，在AI first时代，场景认知成为重要方向，具身智能与情绪价值等新兴赛道将是大模型能否真正走向金融核心业务的关键。

大模型在金融业走到哪了？

去年以来，国产大模型迅速发展，金融行业对其应用高度重视。短短一年多时间，行业已出现明显变化：从概念验证到业务落地，人工智能创新应用大量涌现，大模型在金融业务中的价值正在加速显现。

今年8月，OpenAI发布了GPT-5，虽然未完全达到市场预期，但其基座模型的能力已非常强大，幻觉现象也在持续改善。业内人士认为，随着应用条件不断优化，加强大模型技术在金融领域的应用正当其时。

火山引擎总裁谭待认为，Agent时代的AI可自动运行，这为金融服务提供了效率和规模上的革命性提升。同时，多模态数据处理能力增强，可自动生成纪要、分析业务数据，让更多非结构化信息高效利用，也为金融机构提供智能决策支持。

清华大学教授、清华大学人工智能研究院副院长朱军进一步总结了2025年大模型的三大发展趋势：一是多模态深度推理能力提升，可在金融研究中显著提高效率；二是视频生成能力增强，镜头切换、主体保持和运动跟踪等方面有明显突破；三是多步骤复杂任务的Agentic（代理式AI，一种具备自主性、目标导向和交互能力的人工智能系统）能力提升，通过协议和工具整合，模型可操作电脑、手机等终端，实现自动化任务处理。

不过，招商银行首席信息官周天虹称，推动大模型落地仍面临挑战。“如何让基座模型更精准地适配银行业务逻辑；如何更好地抑制幻觉；如何避免科技部门研发了大量场景，但业务单位体感不高的现象，这些都是金融行业亟需攻坚的问题。”周天虹说。

在周天虹看来，金融机构要提升大模型解决专业问题的能力，关键在于“三个组合拳”——上下文工程、企业级知识管理和后训练。上下文工程是大模型应用的基础；企业级知识管理是释放大模型能力的核心；后训练则是增强模型在专业领域效果的关键手段。

清智资本及清智孵化器创始合伙人张煜同时认为，目前技术发展仍面临瓶颈，尤其是多模态与场景认知能力的提升仍需努力。他解释称：“目前大模型处理多模态信息的效率仍低，大多数模型仍通过文字语义整合多模态信息，而人脑处理方式更自然。未来算法优化将是提升效率的关键。”

大模型+，下一步走向哪？

展望未来，金融行业的人工智能大模型又将如何进一步发展？

朱军从技术层面分析称，生成式模型未来的落地，不仅仅是数字内容，还将深入物理世界。他说：“目前工业机器人在固定工位和流程中应用成熟，但未来应用场景将更加开放，例如办公和家居环境，物体、对象、布局变化复杂，需要模型具备更强的适应性和泛化能力。”

谭待认为，当安全、可信、合规问题得到技术解决后，模型才能放心应用在企业各个环节，尤其是金融企业这种高度数据驱动的组织。每个员工都可以配备分析助手，提升全员数字化能力和决策效率。

从投资视角来看，张煜认为，具身智能、生命科学、行业模型、AI Agent、AI硬件等领域已经开始产生收益，部分甚至盈利，行业潜力巨大。“任何AI应用都有可能成为超级入口，流量是核心驱动因素。”张煜说。

“场景认知是AI First时代的重要方向。”张煜认为，大部分AI仍处于被动式反应阶段，需要用户输入大量提示词才能完成任务，而真正智能的AI应能主动探知环境。例如，在会议场景中，AI应根据场合、参与人员和会议性质，自动生成适合的PPT或演讲内容。此外，他提出情绪价值将成为AI应用的新赛道：“一半以上的机器人未来可能主要用于展示、网红打卡或娱乐，情绪价值提供将成为刚需。”

招商银行数字金融发展办公室副主任韦江波认为，借助AI，银行在服务模式上，可从以重点客户为中心，转向真正的“千人千面”，每位客户均可获得个性化的金融服务。在交互模式上，传统的图形界面不再是唯一入口，未来客户可通过“图形+对话”结合的方式操作业务，语音输入即可完成转账、审批等操作，系统可自动生成表单和处理结果。在组织模式上，AI逐渐成为数字员工，各部门正在建设自己的智能体，显著拓展了员工的工作效率，实现了部门间的业务智能化协作。

据了解，为推动智能银行建设，去年以来不少银行提出AI银行战略。例如，微众银行年内宣布从数字银行全面升级为AI原生银行；网商银行则聚焦AI产品化落地，推出为小微企业量身定制的AI产品矩阵；工商银行数据则显示，2024年人工智能替代的工作量已经超过4.2万人/年；招商银行则提出“AI First”理念，在人才、财务和算力上给予优先投入，今年上半年其研发人员数量达到1.08万人，占员工总数的9.13%，信息科技投入44.44亿元，达到营业收入的2.93%。

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