金融垂类大模型：驱动金融行业智能化升级的核心力量！

选型指南

2025-05-08 15:55:00

作者：JIfan

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文章摘要：在金融行业数字化转型加速的当下，金融垂类大模型凭借其强大能力成为关键驱动力。今天我们就来聊聊金融垂类大模型在实际企业服务中的重要性，围绕“平台+应用+服务”三级引擎战略展开分析。分享一下我们“得助大模型平台”的优势，以及证券行业“智能陪练”等具体应用产品，展现大模型如何重构服务模式、开辟价值增量，为金融企业智能化升级提供全面参考。

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在金融行业数字化转型加速的当下，金融垂类大模型凭借其强大能力成为关键驱动力。今天我们就来聊聊金融垂类大模型在实际企业服务中的重要性，围绕“平台+应用+服务”三级引擎战略展开分析。分享一下我们“得助大模型平台”的优势，以及证券行业“智能陪练”等具体应用产品，展现大模型如何重构服务模式、开辟价值增量，为金融企业智能化升级提供全面参考。

金融垂类大模型

一、引言

在当今数字化浪潮的席卷下，金融行业正经历着前所未有的变革。随着信息技术的飞速发展，金融业务不断拓展和创新，客户对金融服务的需求也日益多样化和个性化。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，金融机构纷纷寻求智能化升级的途径，以提高服务效率、降低成本、提升客户体验。金融垂类大模型应运而生，成为推动金融行业智能化发展的核心力量。

二、金融垂类大模型落地的重要性

在实际企业服务过程中，我们发现一个显著规律：要真正帮助企业实现大模型落地，本质上需要做好平台、应用和服务这三个关键环节。对于企业而言，特别是中国大部分有规模的企业，平台基本上都需要进行私有化部署。数据是驱动企业智能化的核心燃料，而算法的开源化趋势使得数据主权愈发重要。企业必须拥有自己的“核电站”，即能够消化数据形成智能化能力的平台，并将这些能力应用到各种应用场景中。

然而，整个应用搭建的过程并非一帆风顺，需要大量的服务支持，包括方案咨询、方案建设、应用搭建以及调优等。因此，我们提出“平台+应用+服务”的三级引擎战略，这被认为是垂类大模型落地的最佳路径。

三、“平台+应用+服务”三级引擎战略解析

（一）平台：企业智能化的基石

平台对于金融企业来说至关重要。中关村科金得助智能自研的“得助大模型平台”覆盖了算力、数据、模型和智能体四大能力工厂，为企业提供全方位的支持。

全新战略：平台+应用+服务，更优路径推动大模型落地

异构算力兼容：支持国产化与主流芯片架构，这意味着企业可以根据自身的实际情况和需求，灵活选择适合的硬件设备，无论是国产芯片还是国际主流芯片，都能在该平台上稳定运行，保障了平台的通用性和兼容性。

全流程数据治理：从数据的标注、训练到推理环节，平台都提供了完善的解决方案。数据标注是模型训练的基础，准确的数据标注能够提高模型的训练效果；训练过程则是对模型进行优化和调整的关键阶段；推理环节则是将训练好的模型应用到实际业务中，实现智能化服务。全流程的数据治理确保了数据的质量和有效性，为模型的准确性和可靠性提供了保障。

多模态模型库：集成了开源与自研模型，为企业提供了丰富的选择。开源模型具有开放性和共享性的特点，企业可以借鉴和利用开源模型的成果，降低研发成本；自研模型则可以根据企业的特定需求进行定制化开发，更好地满足企业的业务场景。

智能体工厂：提供自动化流程编排能力，使得企业能够快速构建和部署智能体应用。智能体可以根据预设的规则和流程，自动执行各种任务，提高工作效率和准确性。

此外，平台还沉淀了覆盖金融、制造、政务等各行业的数百个大小模型组合的场景化“样板间”。这些“样板间”是经过实践验证的成功案例，能够帮助客户更容易地实现应用落地，大幅降低企业试错成本。企业可以参考这些“样板间”，快速找到适合自己业务场景的模型组合，并进行相应的调整和优化。

（二）应用：金融垂类大模型价值的体现

金融垂类大模型的应用产品丰富多样，在不同的金融业务场景中发挥着重要作用。

证券行业的“智能陪练”场景：在证券行业，销售经理及客服人员需要具备扎实的业务知识和良好的沟通能力，以应对各种复杂的客户对话。通过模拟高难度客户对话，“智能陪练”能够为销售人员和客服人员提供一个实战演练的平台。在这个平台上，他们可以反复练习如何应对不同类型的客户问题，如何引导客户进行投资决策等。经过大量的实战演练，他们的业务能力能够得到快速提升，培训效率整体可提升60%。这不仅有助于提高员工的个人素质，还能提升整个团队的服务水平，为客户提供更优质的服务。

券商行业的财富助手、智能投顾等：财富助手可以根据客户的财务状况、投资目标和风险承受能力，为客户提供个性化的投资建议和理财方案。智能投顾则利用大数据和算法，对市场行情进行分析和预测，为客户提供实时的投资决策支持。这些创新应用表明，大模型不仅仅是提高工作效率的工具，更是企业重构服务模式、开辟价值增量的战略支点。通过大模型的应用，金融机构能够更好地满足客户的个性化需求，提高客户的满意度和忠诚度，从而在市场竞争中占据优势。

（三）服务：保障应用落地的关键

从方案咨询到方案建设，再到应用搭建和调优，整个过程需要大量的服务支持。专业的服务团队能够根据企业的实际需求和业务场景，为企业提供定制化的解决方案。在方案咨询阶段，服务团队会深入了解企业的业务情况和发展战略，分析企业在智能化升级过程中面临的问题和挑战，为企业提供合理的建议和规划。在方案建设阶段，服务团队会根据方案咨询的结果，制定详细的建设方案，包括平台选型、模型选择、应用开发等。在应用搭建阶段，服务团队会按照建设方案进行具体的实施工作，确保应用的顺利搭建和部署。在调优阶段，服务团队会对应用进行持续的监测和优化，根据实际运行情况进行调整和改进，提高应用的性能和稳定性。

四、金融垂类大模型的优势

（一）提升服务效率

金融行业业务繁忙，客户咨询量大，传统的人工服务方式难以满足客户的需求。金融垂类大模型能够实现快速响应和自动化处理，大大缩短了客户等待时间。例如，在客服场景中，智能客服可以实时回答客户的常见问题，如账户余额查询、交易记录查询等，无需人工干预，提高了服务效率。同时，大模型还可以对客户的问题进行分类和整理，将复杂的问题及时转接给人工客服，使人工客服能够更专注于处理重要问题，进一步提高整体服务效率。

（二）降低运营成本

传统金融服务需要大量的人力投入，包括客服人员、理财顾问等。金融垂类大模型的应用可以减少对人工的依赖，降低人力成本。例如，智能投顾可以替代部分理财顾问的工作，为客户提供投资建议，减少了理财顾问的人力成本。此外，大模型的自动化处理还可以减少人工操作带来的错误和风险，降低运营成本。

（三）增强风险管理能力

金融行业面临着各种风险，如市场风险、信用风险等。金融垂类大模型可以通过对大量数据的分析和挖掘，及时发现潜在的风险因素。例如，在信贷审批场景中，大模型可以对借款人的信用记录、财务状况等数据进行分析，评估借款人的信用风险，为信贷决策提供依据。同时，大模型还可以实时监测市场行情和交易数据，及时发现异常交易行为，防范市场风险。

（四）个性化服务体验

每个客户的需求和偏好都不同，传统的一刀切服务模式难以满足客户的个性化需求。金融垂类大模型可以根据客户的历史数据和行为模式，为客户提供个性化的服务。例如，智能营销可以根据客户的购买历史和浏览记录，为客户推荐适合的金融产品；智能客服可以根据客户的情绪和问题类型，提供个性化的回答和建议，提高客户的满意度和忠诚度。

五、面临的挑战与应对策略

（一）数据安全与隐私保护

金融数据包含大量敏感信息，如客户身份信息、账户信息、交易记录等。在使用金融垂类大模型的过程中，必须确保数据的安全和隐私。企业应加强数据安全管理，采用加密技术对数据进行保护，建立严格的访问控制机制，防止数据泄露和滥用。同时，要遵守相关法律法规，确保数据处理符合法律要求。

（二）模型可解释性

金融业务对决策的准确性和可靠性要求极高，金融垂类大模型的决策过程需要具有可解释性。然而，目前一些大模型是黑盒模型，其决策过程难以理解。为了提高模型的可解释性，研究人员正在探索各种方法，如特征重要性分析、模型可视化等。企业应关注模型可解释性的研究进展，选择具有较好可解释性的模型或采用相应的技术手段来提高模型的可解释性。

（三）人才短缺

金融垂类大模型的开发和应用需要既懂金融业务又懂人工智能技术的复合型人才。目前，这类人才相对短缺。企业应加强人才培养和引进，通过内部培训、外部招聘等方式，提高员工的人工智能技术水平。同时，可以与高校、科研机构合作，开展产学研合作项目，培养适应金融行业智能化发展需求的专业人才。

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金融垂类大模型作为推动金融行业智能化升级的核心力量，在实际企业服务中具有不可替代的重要性。通过中关村科金得助智能的“平台+应用+服务”的三级引擎战略，企业能够更好地实现大模型的落地应用。自研的“得助大模型平台”为金融企业提供了强大的技术支持，丰富的应用产品满足了不同金融业务场景的需求，专业的服务保障了应用的顺利实施。尽管金融垂类大模型在发展过程中面临着一些挑战，但随着技术的不断进步和完善，相信金融垂类大模型将在金融行业发挥更大的作用，为金融企业的智能化升级和发展带来新的机遇和变革。