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　　2025年，注定是中国AI大模型的应用落地爆发的元年。对于企业来说，现在的问题不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎样如何有效引入大模型？”。

　　《2025-2029年中国未来产业之人工智能大模型行业应用场景剖析及投资机会研究报告》，就是回答各行业“如何有效引入大模型”的问题。报告详细介绍了金融、医疗、制造、教育、交通和零售等行业如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是国内首份关于大模型行业落地的深度报告。

　　大型金融机构凭借深厚底蕴与海量数据，在大模型竞争中占据先发优势。中国工商银行、中国建设银行、中国银行等国有大型银行，依托庞大的客户群体和丰富的业务数据，积极投入大模型研发与应用。以工商银行为例，通过构建企业级数据中台，整合海量金融数据，运用大模型对客户信用风险进行精准评估，优化信贷审批流程，不仅提高了审批效率，还降低了不良贷款率，增强了市场竞争力。在 2024 年，其基于大模型的智能风控系统成功识别并拦截了数千起潜在风险交易，有效保障了资产安全，巩固了在金融市场的领先地位。

　　AntFinGLM，凭借在互联网金融领域积累的海量数据和先进算法，为金融机构提供智能客服、风险预警等多样化服务。例如，通过AntFinGLM 驱动的智能客服 “支小宝 2.0”，能够 7×24 小时为用户提供精准的金融咨询服务，极大提升了用户体验，吸引了大量中小金融机构与之合作，拓展了市场份额。腾讯、百度等科技企业同样不甘示弱，凭借强大的技术研发实力和对用户数据的深度挖掘能力，在金融大模型的应用场景拓展方面持续发力，如腾讯利用大模型优化理财通的投资推荐服务，百度则通过大模型为金融机构提供智能投研解决方案，均在市场中分得一杯羹。

　　DeepSeek），以高性能、低成本的特性契合了中小银行降本增效的需求，其训练成本可压缩至传统大模型的十分之一，且开源框架允许中小银行进行二次开发，快速上线反欺诈、资产估值等定制化应用。不少中小银行基于DeepSeek 进行本地化部署，有效提升了业务处理效率，降低了对外部服务商的依赖，逐步缩小与大型银行的技术差距。

　　Patentics 数据，在全球金融机构大模型专利创新领域，中国申请公开量达 1909 件，占比超 75%，12 家金融机构进入全球 top20，在专利创新方面表现卓越。中国金融机构多积极布局自研大模型，除前文提及的蚂蚁集团，阳光保险推出阳光正言 GPT 大模型，马上消费金融打造零售金融大模型 “天镜”，在市场中展现出强大的创新活力。

　　IndexGPT，用于分析和选择适合客户需求的证券；美国银行推出的 “Erica” 虚拟助手，为客户提供账户查询、支付账单等便捷服务；Lemonade 保险基于 GPT - 3 技术设计销售机器人 Maya，实现个性化保险推荐。美国金融机构通过与科技公司紧密合作，将大模型广泛应用于各类金融场景，提升服务质量与效率，巩固其在全球金融市场的地位。

　　此外，欧洲、日本等地区的金融机构也在积极探索大模型应用，但整体投入与创新成果暂落后于中美两国。例如，欧洲部分银行尝试利用大模型优化跨境支付流程，提高支付效率与安全性；日本金融机构则侧重于运用大模型改善客户关系管理，提升客户满意度。然而，受限于技术研发实力和市场规模等因素，其在全球竞争格局中的影响力相对有限。

　　技术研发实力：强大的技术研发能力是在金融大模型竞争中脱颖而出的核心。无论是模型的构建、训练，还是算法的优化，都需要大量专业人才与巨额资金投入。大型金融机构与科技企业凭借丰富的资源，能够组建顶尖研发团队，持续推动技术创新，开发出性能卓越的大模型。如谷歌、微软等科技巨头，在人工智能领域长期深耕，拥有领先的算法和强大的算力，为其在金融大模型市场的拓展提供了坚实技术支撑。

　　数据资源掌控：金融行业数据量庞大且价值极高，数据的质量与规模直接影响大模型的训练效果。拥有海量、多样且高质量数据的机构，能够训练出更精准、适应性更强的大模型。大型金融机构在长期业务运营中积累了丰富的客户数据，科技企业则通过互联网业务获取了大量用户行为数据，这些数据资源成为它们在竞争中的有力武器。例如，蚂蚁集团依托支付宝等平台，积累了海量用户的消费、理财等数据，为其金融大模型的训练提供了丰富素材，使其能够更好地理解用户需求，提供精准服务。

　　应用场景拓展能力：将大模型技术成功应用于多样化金融场景，是实现商业价值的关键。谁能更快、更有效地拓展应用场景，谁就能在竞争中抢占先机。从智能客服、风险评估到投资决策、保险理赔，大模型的应用场景不断延伸。如平安集团通过整合旗下银行、保险、证券等多元金融业务，将大模型广泛应用于各个业务板块，实现了客户服务的智能化升级、风险管控的精准化以及投资决策的科学化，提升了整体运营效率与客户体验，增强了市场竞争力。

　　随着技术的不断进步与市场的逐渐成熟，金融行业大模型的竞争将愈发激烈且呈现新趋势。首先，模型的垂直化、专业化发展将成为主流。金融业务复杂多样，通用大模型难以满足各细分领域的精细化需求，未来针对特定金融业务场景，如量化投资、供应链金融、保险精算等的专业大模型将不断涌现，为金融机构提供更精准、高效的解决方案。

　　其次，合作竞争将成为常态。金融机构与科技企业、高校科研机构之间的合作将更加紧密。金融机构提供业务场景与数据，科技企业提供技术支持，高校科研机构开展基础研究，各方优势互补，共同推动大模型技术在金融领域的创新应用。例如，一些高校与金融机构合作开展联合研究项目，探索大模型在金融风险管理中的新应用，为行业发展注入新动力。

　　最后，合规与安全将成为竞争的重要考量因素。随着金融数据安全与隐私保护的重要性日益凸显，监管政策也将不断完善。能够在合规框架内，保障数据安全、模型可靠的机构将在竞争中赢得优势。金融机构需要投入更多资源加强数据治理、风险防控以及模型的可解释性研究，确保大模型技术的安全、合规应用，以应对日益严格的监管要求与市场信任挑战。