大模型驱动金融数据应用的实战探索

近年来，人工智能技术的飞速发展正在重塑全球各行各业的生态格局，金融行业作为数据密集型领域，更是首当其冲。大模型凭借其强大的自然语言处理、逻辑推理和生成能力，逐渐成为金融数据应用的核心驱动力。本文将从行业背景与趋势、核心场景重构、产品能力提升、痛点与挑战四大维度，探讨大模型如何为金融行业注入新动能。

01行业背景与发展趋势：从技术突破到金融落地

自2017年Transformer架构的提出，大模型技术开启了快速发展之路。2020年GPT-3以千亿级参数震惊业界，2023年Meta开源Llama 2标志着大模型进入商业化普及阶段。在中国，政策推动与技术自主化并行——国务院《新一代人工智能发展规划》明确提出，到2030年实现人工智能理论与应用的全球领先。与此同时，国产大模型如DeepSeek、智谱AI、百川智能等迅速崛起，以开源、低成本、垂直化优势抢占市场。

金融行业对大模型的需求尤为迫切。一方面，数据量激增与业务复杂化要求更高效的智能化工具；另一方面，合规监管、风险控制等场景亟需精准的数据分析与决策支持。据麦肯锡报告，大模型已助力金融机构在决策效率上提升30%-50%，客服与合规场景的人力成本降低20%-40%。以头部央国企为例，45%的企业在2025年前完成了大模型的初步部署。未来，大模型将向垂直领域深度渗透，金融行业凭借其结构化数据与高价值场景，成为技术落地的“黄金试验田”。

02大模型重构金融数据管理的核心场景

分析能力的跃迁

传统数据分析通过数据处理和加工形成数据集，再通过BI报表工具完成数据展现。但大模型的应用，使我们可以通过多轮对话完成报表的实时在线展现。

例如，我们可以生成某年某地区理财产品的销售情况报表，并进一步通过对话生成表格、添加指标等，直至生成满足我们需要的报表。同时，大模型还可以结合分析报告，快速生成Word、WPS等形式的报告。

另一方面，通过大模型与BI的结合，报表工具可以作为大模型应用的一个组件。我们只要提供高质量的数据集，报表工具就能引入大模型的解析能力，快速创建直观易懂的图表和分析报告。这使得非设计背景的人员也能快速获得高质量的可视化成果。

当业务指标出现波动时，大模型不仅可以展示数据变化，还能深入挖掘背后的根因。基于大模型对我们数据的因果进行梳理，结合知识库，能够深度分析数据和决策之间的因果关系。

非结构化数据处理

利用大模型的文本识别、分类标注技术，结合OCR、NER等算法实现图片、文档等非结构化数据的提取、加工和处理。从以往的只能面向数据库数据处理扩展为可面向多元化、多模态的数据处理，大大增强对数据的应用能力。

监管合规

大模型通过制度和内部文件的解析，我们可以实时跟踪监管动态，自动解读条款，更新合规数据库。这样，我们可以深度解析复杂的政策，提取关键要素，为审核提供指导性建议。

智能风控

在智能风控方面，大模型可以分析驾驶数据和信用记录，筛选高风险客户；在金融租赁场景中，大模型可以分析企业的财务报表和行业趋势，评估设备租赁的还款能力，降低坏账风险。通过监控异常交易模式，我们可以识别可疑的洗钱行为，检测营销合同和方案的合规性，避免违规承诺和误导表述。

投研与决策

在投研与决策方面，结合大模型的自动化，我们可以提取关键信息，生成标准化的经济报告、评审报告或综合管理报告，提升风险管理效率。

例如，某个金融机构传统的竞调报告撰写通常需要72小时左右，但通过结合大模型，可以缩短到3小时，显著提升工作效率。通过模板的复用性，我们还可以减少重复工作，使团队能将更多精力投入到分析和决策上。

智能助手

在智能助手方面，大模型可以收集官网信息、公司规章制度、行业专业知识以及行业资讯等，实现语义理解、逻辑推理与专业决策的结合，为业务发展注入动力。通过问答形式进行数据分析，智能助手还可以提供个性化的营销推荐等。

研发助手

研发助手方面，代码模型具有天然的优势。以前我们写代码需要明确语法和规范格式，但现在只要明确要求哪张表和哪张表做关联，查询出所有结果，就可以结合大模型的优势，提供一个统一的开发流程。

根据自然语言问答，大模型可以生成代码片段或推荐代码片段，自动化检查代码语法错误并提供修复建议，确保代码质量。结合大模型后，我们还可以根据开发规划、开发规范或开发模板，形成自己的知识库，生成提示词，交给大模型推理，从而提升代码走查率和效率。

03大模型赋能数据产品能力提升

大模型不仅重塑了金融数据应用的底层逻辑，更驱动着数据产品能力的系统性跃迁。作为深耕金融科技18年的服务商，亿信华辰基于在银行、金融租赁、保险等领域的数百个标杆项目实践——涵盖监管报送、数据治理、领导驾驶舱、数据仓库等核心场景，构建起三条深度融合大模型技术的产品线，为金融机构打造新一代智能数据中枢。

1.数据治理平台智能化升级

亿信华辰创新推出行业首个"大模型+知识图谱"双引擎驱动的"AI+睿治"智能数据治理平台，通过自然语言处理（NLP）、特征识别、机器学习等技术的深度融合，为企业打造从数据标准管理到资产化的全流程智能治理解决方案，开启数据治理的"自动驾驶"时代。

例如，通过自然语言解析能力，大模型可以自动进行数据匹配映射；通过元数据填充，大模型可以完成数据字典的注释补充；通过生成制度或实施流程的初始版，大模型可以辅助我们完善数据管理相关的要求。

相关详见：《大模型重构数据治理新范式：亿信华辰"AI+睿治"的六大智能化突破》

2.数据分析平台智能化升级

在数据分析平台方面，大模型的注入为亿信ABI赋予了理解、推理和行动的能力，使数据价值从呈现结果走向预测未来和主动决策。通过问答形式进行数据分析，业务人员可以通过自然语言提问，大模型会自动关联多维度数据，生成归因报告和结论，并给出后续建议。

传统BI工具需业务人员掌握SQL技能，而大模型赋予其“对话式分析”能力。用户只需输入“生成2023年华东地区理财产品销售表”，模型即可实时输出图表与文字报告，并支持动态追加指标。某银行通过此功能，使业务部门独立完成80%的数据分析需求，技术资源得以释放。

相关详见：《智能洞察：亿信ABI中的革新力量》

3.监管报送平台智能化升级

监管合规产品的智能化升级同样亮眼。针对1104、EAST等复杂报表，大模型可解析监管政策，自动生成取数规则与加工路径。某金融机构在报送流程中引入模型，实现从数据抽取、校验到生成报表的全自动化，错误率降低至0.5%以下。

此外，大模型可以从海量非结构化文本中提取关键监管知识，持续学习监管动态,建立企业专属的知识库，解读条款，更新合规库,帮助企业规避政策滞后风险。

04行业痛点与技术落地挑战

尽管大模型前景广阔，但其在金融领域的规模化应用仍面临多重挑战。

1.数据安全与伦理问题首当其冲

大模型训练依赖海量数据，但金融数据的高度敏感性要求严格的匿名化处理。某企业部署内部模型后，发现员工频繁查询“工资与奖金”，暴露权限管理漏洞。为此，行业需建立数据脱敏、权限分级、审计追踪等机制，确保模型应用符合《个人信息保护法》与行业规范。

2.技术黑箱与数据质量矛盾凸显

大模型的决策过程缺乏透明性，而金融业务对准确性要求极高。某风控模型因训练数据偏差，误将优质客户标记为高风险，导致业务损失。解决这一痛点需双管齐下：一方面强化数据治理，确保输入数据的完整性；另一方面构建“人工+模型”的协同机制，关键环节保留人工复核。

3.成本与性能平衡难题待解

大模型的训练与推理依赖高性能GPU，初期部署成本高昂。某中型银行尝试私有化部署32B参数模型，仅硬件投入即超千万元。对此，行业探索出混合云部署、模型蒸馏（如将千亿模型压缩至百亿级）、API调用等方案，在成本可控的前提下满足业务需求。

4.人才与组织转型阻力不容忽视

大模型要求从业者从“代码编写”转向“需求描述”，这对传统技术团队构成挑战。头部机构通过内部培训、与高校共建实验室、引入复合型人才等方式加速转型。某证券公司在一年内完成2000人次的大模型技能培训，并设立“AI创新基金”，激励团队探索场景应用。

05拥抱变革，共筑智能金融未来

大模型正在重新定义金融数据应用的边界。从智能客服到风险预警，从合规自动化到决策支持，技术的每一次突破都在为行业创造新价值。然而，成功的关键不仅在于技术本身，更在于企业能否以开放心态拥抱变革，构建“数据-模型-业务”的闭环生态。

作为深耕金融科技18年的服务商，亿信华辰始终站在技术前沿，致力于为客户提供从大模型选型、场景落地到持续优化的全链路解决方案。我们的实践表明，唯有将技术能力与行业洞察深度融合，才能释放大模型的真正潜力。未来，我们愿与更多伙伴携手，以数字之力赋能金融，共同探索智能时代的无限可能。