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最新大數(shù)據(jù)時代,本質(zhì)釋義、專家解析解釋與落實-留心表里不一營銷

最新大數(shù)據(jù)時代,本質(zhì)釋義、專家解析解釋與落實-留心表里不一營銷

xiangnuo 2025-07-24 新聞 259 次瀏覽 0個評論

界面新聞記者 | 安震

金融機構(gòu)數(shù)字化能力在不斷增強。

2024年下半年以來,金融企業(yè)云化支出比例明顯提升,云化需求多樣化發(fā)展。今年以來,DeepSeek為代表的大模型火爆出圈,在國產(chǎn)化替代、核心系統(tǒng)改造、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施之外,大模型應(yīng)用也為行業(yè)發(fā)展提供了新的驅(qū)動力。有數(shù)據(jù)顯示,今年以來,金融大模型中標金額已超去年全年。

目前,金融大模型應(yīng)用已經(jīng)在銀行、保險、證券行業(yè)有落地場景,業(yè)內(nèi)人士預(yù)計,未來兩年,隨著優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)合作與打通,跨全流程的強 Agent (智能體)有望誕生。

金融大模型中標金額大漲

國際數(shù)據(jù)公司(IDC)發(fā)布的《中國金融云市場跟蹤》報告顯示,2024下半年,中國金融云市場規(guī)模達到52.3億美元,同比增長11.0%,市場呈現(xiàn)多元化發(fā)展態(tài)勢。

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報告顯示,盡管持續(xù)受到宏觀經(jīng)濟和企業(yè)降本增效的雙重壓力,金融云服務(wù)商和云廠商依然展現(xiàn)出了較強的市場韌性和戰(zhàn)略定力,2025年開始,DeepSeek等開源模型的入場為金融云市場發(fā)展的競爭格局引入了新的變化和商機,中國云市場有望呈現(xiàn)“基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)+智能應(yīng)用爆發(fā)”的雙增長。

有頭部云業(yè)務(wù)負責(zé)人對界面新聞表示,頭部銀行推進核心系統(tǒng)改造的步伐比較快,目前金融行業(yè)仍然處在投入高峰期,區(qū)域性銀行,券商和保險公司很多數(shù)據(jù)庫的改造才剛剛開始,所以后續(xù)增長空間還很大。

IDC統(tǒng)計顯示,阿里巴巴、騰訊、華為、百度、京東占據(jù)中國金融云解決方案市場七成以上的份額。

數(shù)據(jù)顯示,2024年下半年,金融云解決方案整體市場規(guī)模為17.9億美元,同比增速10.5%,AI熱潮引發(fā)的數(shù)據(jù)類平臺升級和AI創(chuàng)新場景加速落地是拉動金融云解決方案市場營收發(fā)展的主要因素之一。

智能超參數(shù)發(fā)布的《中國大模型中標項目監(jiān)測與洞察報告》顯示,今年上半年金融行業(yè)大模型中標項目達到193個,其中已披露中標項目141個,總金額達到6.8億元。2024年,金融業(yè)大模型中標數(shù)量僅為133個,中標金額2.4億元,也就是說,今年上半年金融大模型投入已經(jīng)遠超2024年全年。

不過,有銀行總行人士對界面新聞表示,大模型投入整體保持謹慎的態(tài)度,“(頭部)金融機構(gòu)目前都把大模型放在比較突出的戰(zhàn)略位置,也并不是不愿意花錢,而是花錢需要看到實際效果,能給業(yè)務(wù)部門帶來多少產(chǎn)出或效率提升,這部分應(yīng)該都有應(yīng)用落地?!?/p>

金融大模型應(yīng)用從“嘗鮮”到“深入”

騰訊云副總裁胡利明在2025騰訊云金融數(shù)智峰會上接受界面新聞采訪時總結(jié),大模型應(yīng)用在券商行業(yè)投顧問答,保險代理人培訓(xùn)、營銷計劃,銀行業(yè)內(nèi)部知識庫、授信報告生成等場景已有規(guī)?;涞?。

胡利明對界面新聞表示,據(jù)他觀察,此前由于優(yōu)質(zhì)底層模型未開放,開源基模能力不足,閉源模型參差不齊,且能調(diào)試優(yōu)化模型的廠家極少,導(dǎo)致大模型應(yīng)用多集中于大機構(gòu)。DeepSeek出現(xiàn)后,開源基模能力接近 OpenAI,使大中小金融機構(gòu)能以低成本快速開發(fā)應(yīng)用,呈現(xiàn)百花齊放態(tài)勢,但應(yīng)用探索多為嘗鮮性質(zhì),開發(fā)的 Agent 雖能完成簡單任務(wù)(如知識庫問答、無需思考的工作流任務(wù)),但在復(fù)雜判斷場景中準確率低、實用性差。

“金融行業(yè)大模型應(yīng)用還處在‘馬拉松第一公里’”。胡利明對界面新聞表示,想要在信貸、智能投顧等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)發(fā)揮作用,需企業(yè)自身獨特專業(yè)的數(shù)據(jù)集支持。目前多數(shù)機構(gòu) “大數(shù)據(jù) For AI” 未打通,需建立數(shù)據(jù)集,進行強化學(xué)習(xí)和監(jiān)督微調(diào),訓(xùn)練處理各環(huán)節(jié)的小模型,再與大模型結(jié)合形成有價值的智能體,這仍需時間探索。

“在銀行信貸決策領(lǐng)域,目前主流仍為傳統(tǒng)專家決策模型,行業(yè)正研究向信貸 Agent 方向發(fā)展,但尚未形成全流程決策的成熟模型。原因在于,基于個人特征和數(shù)值的專家決策模型已成熟,而結(jié)合大模型語義和數(shù)值的新模型形態(tài)尚未完善。預(yù)計未來兩年,隨著優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)合作與打通,跨全流程的強 Agent 有望誕生?!焙鲗缑嫘侣?wù)f。

實際上,除了落地場景,AI大模型幻覺、安全等問題也是金融機構(gòu)關(guān)注的重點。胡利明對界面新聞坦言,大模型的幻覺問題較為棘手。騰訊云通過工程手段優(yōu)化,如多模態(tài)場景驗證、不同決策模型結(jié)果驗證、在輸入輸出場景嵌入安全模型以校驗合規(guī)性和回答一致性等,但受基模發(fā)展階段限制,無法完全消除該問題,需在嚴謹性和智能化之間權(quán)衡,這也是業(yè)界普遍面臨的難題。

在國金證券人工智能實驗室負責(zé)人李雙宏看來,金融行業(yè)應(yīng)用大模型需建立場景幻覺容忍度分級標準與容錯機制,科學(xué)管理大模型能力邊界。企業(yè)應(yīng)以系統(tǒng)論視角統(tǒng)籌技術(shù)升級,強調(diào)架構(gòu)合理性和協(xié)同性,通過冗余設(shè)計與漸進業(yè)務(wù)融合提升系統(tǒng)穩(wěn)定性,避免簡單替換原有系統(tǒng)。

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