CCDE2025数字时代大模型赋能金融科技创新及其安全产业对接交流会

3月22日，由CCF主办的第三届中国数字经济产业发展大会(CCDE 2025)将在苏州环秀湖畔举行。大会期间，将围绕人工智能、大模型+、数据、数字安全、智能车联网、智能建造、数字金融、数字文旅等八大产业主题举办产业对接交流会，共话数字经济产业发展美好未来。本文特别介绍将于3月22日下午举办的数字金融产业对接交流会，交流会主题：数字时代大模型赋能金融科技创新及其安全。

主持人：

卫志华

CCF数字金融分会秘书长

同济大学计算机科学与技术学院教授

同济大学计算机与信息技术国家级实验教学示范中心主任

程大伟

CCF数字金融分会副秘书长

同济大学计算机科学与技术学院副教授、博士生导师

国家级网络金融安全协同创新中心主任助理

以下内容为GPT视角对数字时代大模型赋能金融科技创新及其安全产业对接交流会相关领域的研究解读，仅供参考：

大模型赋能金融科技研究现状

一、大模型在金融领域的应用实践

金融机构的探索

国有四大行（中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行）均在积极探索金融大模型的建设与应用。例如，中国工商银行已在其金融市场、信贷风控、网络金融等业务场景中落地应用了千亿级大模型。

其他金融机构如中小银行及保险、证券等机构也偏向采用试点落地、逐步迁移策略快速开展应用探索。

金融科技公司的参与

多家金融科技公司推出了各自的大模型产品，如度小满的“轩辕”、恒生电子的LightGPT等，这些产品在金融领域的应用不断深化。

一些金融科技公司还专注于为金融机构提供大模型应用的基础设施和服务，如平台化服务、数据治理类服务等。

二、大模型赋能金融科技的成效

提升业务效率

大模型能够实时理解客户需求，提供个性化服务建议，从而提升业务处理效率。例如，循环智能为银行网点打造的AI助手SalesMate，通过无缝整合沟通渠道，实时提供个性化跟进建议，显著提升了网点人员的工作效率。

优化客户体验

大模型能够实时分析客户行为，预测客户需求，从而提供更加精准的产品推荐和服务。这有助于提升客户满意度和忠诚度。

增强风险管理能力

大模型在风控领域的应用日益广泛。通过深度学习等技术，大模型能够识别潜在的风险点，提前预警并采取相应措施，从而增强金融机构的风险管理能力。

三、面临的挑战与应对策略

技术挑战

大模型的建设和应用需要高昂的成本和技术支持。此外，模型解释性、准确性和监管限制等问题也是大模型在金融领域应用面临的挑战。

数据安全与合规性

随着大模型在金融领域的应用不断深入，数据安全和合规性问题日益凸显。金融机构需要加强对数据的安全管理和合规性审查，确保大模型的应用符合相关法律法规的要求。

应对策略

金融机构在选择是否自研或接入现成的大模型时，需要权衡技术、成本和策略。大型国有银行更倾向于自主研发，而中小金融机构则可能更倾向于与科技公司合作或采用现成的解决方案。

金融机构还应加强与科技公司的合作，共同面对数据安全和合规性挑战，探索包括API、云端私有化在内的多种商业模式。

四、未来发展趋势

大模型与金融业务的深度融合

随着技术的不断进步和应用场景的拓展，大模型将与金融业务实现更深层次的融合。这将推动金融业务的智能化升级和数字化转型。

监管政策的逐步完善

随着大模型在金融领域的应用日益广泛，监管政策也将逐步完善。这将有助于规范大模型在金融领域的应用行为，保障金融市场的稳定和健康发展。

大模型赋能金融科技研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、银行业

信贷评估：大模型可以通过对申请者的大量数据进行分析，精准评估其欺诈可能性和信用状况，自动化进行信贷审批，提高审批效率和准确性。

风险管理：大模型能够实时监测交易数据，发现异常交易行为并及时报警，有效遏制欺诈行为的发生，同时帮助金融机构提前调整投资策略，降低市场风险。

客户服务：大模型提供智能客服服务，快速响应客户咨询和投诉，提高客户满意度，降低人工成本。

二、证券业

投资决策：大模型的数据分析能力可以帮助证券机构生成投资报告，提供市场趋势预测，辅助投资决策。

市场分析：通过分析股票价格、汇率、债券价格等金融数据，大模型可以预测市场走势、发现投资机会。

三、保险业

核保与理赔：大模型可以自动化处理保险申请和理赔流程，通过数据分析提高核保和理赔的准确性和效率。

个性化推荐：通过分析客户数据和行为模式，大模型可以了解客户的保险需求和偏好，为客户提供更加个性化的保险产品推荐。

四、财富管理与投资顾问

智能投顾：大模型可以根据客户的财务状况和投资目标，为其量身定制投资组合和理财方案，实现个性化的投资建议。

资产配置：大模型能够分析市场动态、评估风险收益，帮助客户进行资产配置，实现财富增值。

五、金融监管与合规

合规监控：大模型可以实时监测和分析金融机构的交易数据，确保业务的合规性，同时协助监管机构履行监管职责。

风险预警：大模型能够识别出潜在的风险点，提前预警并采取相应措施，保障金融市场的稳定和安全。

此外，大模型在金融科技领域的应用还可以扩展到支付、区块链、数字货币等新兴领域，推动这些领域的创新和发展。

大模型赋能金融科技领域有哪些知名研究机构或企业品牌

研究机构

金融壹账通：

依托平安集团的金融科技研发成果与丰富运营经验，金融壹账通向境内外金融机构提供全场景AI应用解决方案，助力金融机构更快更好完成数字化转型。

在“AI+金融”方面持续深耕与广泛实践，给金融行业数字化智能化转型带来诸多有益启示与借鉴。

商汤科技：

作为人工智能软件公司，结合深厚的金融行业经验，构建金融行业全栈式多模态大模型能力。

围绕金融文档智搜、金融数据先兵、金融营销展业三大业务方向进行赋能，支持私有化部署模式，并提供金融核心场景功能及定制化服务。

企业品牌

招商银行：

在资管领域积极探索大模型的应用，涵盖基金产品分析优选、研报摘要速览及智能问答等多个方面。

东证资管：

开发基于人工智能的AI投研助理机器人，功用包括智能询价交易、Agent智能客服助手、投研风控智能问答、路演调研AI纪要等。

易方达基金、富国基金等：

这些国内资管机构已经部署了DeepSeek大模型，推进其应用于多个业务场景，如构建AI中台来统一管理模型能力，负责实施大模型到业务的落地等。

循环智能：

作为华为全球合作伙伴，在2025年世界移动通信大会上展示了其基于大模型的解决方案，如专为银行网点打造的AI助手SalesMate，以及坐席辅助Expert等，赋能零售银行网点和线上营销。

华为云、阿里云：

作为市场上的主要参与者，依托强大的技术研发实力和丰富的行业经验，在金融大模型市场占据重要地位，为金融机构提供全方位的技术支持和解决方案。

大模型赋能金融科技领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、技术研发类岗位

AI模型研发工程师：

负责金融大模型的研发工作，包括模型设计、训练、优化等。

要求具备深厚的机器学习、深度学习理论基础，以及丰富的模型开发经验。

数据科学家：

负责收集、处理和分析金融数据，为模型研发提供数据支持。

要求具备扎实的数据分析能力，熟悉数据挖掘和机器学习算法。

软件工程师：

负责金融大模型相关软件系统的开发、维护和优化工作。

要求具备熟练的编程技能，熟悉软件开发流程和工具。

二、业务应用类岗位

金融科技产品经理：

负责金融大模型产品的规划、设计、推广和迭代工作。

要求具备敏锐的市场洞察力，熟悉金融业务和用户需求。

风控分析师：

利用金融大模型进行风险评估和管理，制定风险策略和控制措施。

要求具备丰富的风控经验和数据分析能力，熟悉金融风险理论和模型。

客户服务代表：

利用金融大模型提供智能客服服务，解答客户咨询和处理投诉。

要求具备良好的沟通能力和服务意识，熟悉金融科技产品和服务。

三、运维与支持类岗位

系统运维工程师：

负责金融大模型相关系统的运维工作，包括系统监控、故障排查和性能优化等。

要求具备扎实的系统运维经验和技能，熟悉Linux系统和数据库管理。

技术支持工程师：

为客户提供金融大模型相关的技术支持和解决方案，解决客户在使用过程中遇到的问题。

要求具备丰富的技术支持经验和问题解决能力，熟悉金融科技产品的功能和特点。

四、培训与咨询类岗位

金融科技培训师：

负责为金融机构的员工提供金融大模型相关的培训课程和咨询服务。

要求具备丰富的金融科技知识和教学经验，熟悉培训方法和技巧。

金融科技咨询顾问：

为金融机构提供金融大模型相关的咨询和解决方案设计服务。

要求具备深厚的金融科技理论素养和实践经验，熟悉金融机构的业务需求和运营模式。