DeepSeek横空出世，迅速成为人工智能领域的焦点，其强大的深度学习能力与高效的计算性能重塑了AI技术的边界，在多个领域展现出巨大的应用潜力。

　　对于国家而言，AI不仅是经济高质量发展的重要引擎，更是实现科技自立自强、增强国际竞争力的关键战略支撑。2025年全国两会期间，AI再次成为热议焦点。《政府工作报告》九游娱乐文化 九游app官方入口明确提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。

　　在市场需求与政策支持的双轮驱动下，AI大模型在金融行业的应用取得了显著进展，银行机构纷纷引入AI技术优化业务，金融科技行业迎来发展新机遇与新挑战，其在重塑银行业务技术开发模式的同时，也迎来了自身定位的大转向。

　　当下，AI大模型发展如火如荼，越来越多银行机构将相关技术深度融入日常运营。值得注意的是，为确保采用的大模型能够有效匹配业务需求，银行需综合考量多个因素。

　　目前，摩根大通、高盛等金融巨头多数采用的是ChatGPT等闭源大模型，这些大模型在性能上有优势，但由于其封闭性，银行在使用时面临较高的依赖风险，无法自主修改模型，只能依赖模型供应商，为对合规性和安全性要求极高的金融业务带来风险。

　　相比之下，开源大模型，如DeepSeek、通义千问等，拥有更高的灵活性，银行可以根据具体的业务需求进行调整，在处理复杂的金融问题时具备更高的准确性和适应性，不仅增强了银行的创新能力，也助力银行快速响应市场变化。

　　此外，开源大模型的成本优势也是一大亮点。银行无需为使用模型支付高昂的授权费用，这使得囿于成本的中小型银行同样能够受益于先进的AI技术。不仅如此，开源大模型拥有更快的迭代能力，银行可以显著缩短技术部署周期，在激烈的市场竞争中抢占先机。

　　除了开源性，银行还需要考虑模型的专业性。基础的通用大模型通常是基于公开文献和网络信息进行训练，在处理特定行业场景时缺乏足够的专业知识和行业数据的积累。银行为确保其能够适应金融行业的具体需求，需要进行大量调整和训练，耗时耗力。

　　因此，开源的垂直行业大模型既能让银行更好地针对金融行业的特点进行定制开发，又能提升业务决策的准确性与智能化水平。目前已有多家头部银行及金融科技企业宣布接入以DeepSeek为代表的，可进行垂直领域定制的开源大模型，拉开了金融行业新一轮高质量发展的序幕。这里值得一提的是金融壹账通，作为中国平安旗下上市金融科技公司，其依托平安集团科技资源，不断推动AI技术在金融行业的深度应用。

　　近年来，中国平安有效整合数据、算法、算力，不断提升数字化能力，聚力发展以AI为代表的金融领域新质生产力。截至2024年末，中国平安已成功搭建通用模型、垂直领域模型、应用模型三层大模型体系，并构建完善的数据、模型、功能协同的研发和组织架构，实现前沿算法和技术快速上线、快速测试和快速部署。这些技术积累不仅将广泛应用于中国平安的综合金融及医疗养老业务，也为集团内成员公司在人工智能领域的持续创新奠定了坚实基础。

　　基于平安集团AI能力的同时，金融壹账通积极拥抱开源生态，接入DeepSeek、通义千问等开源大模型，推出全场景AI解决方案，帮助银行训练和推广多场景垂直领域模型，并助力银行在风险控制、智能客服、精准营销、运营优化等多领域构建定制化AI应用，实现技术供给与业务需求的高效融合，进一步推动AI技术在金融行业的价值释放。

　　作为一种能够处理海量数据、理解复杂逻辑的智能系统，AI大模型在金融领域大有可为，其广泛应用重新定义了银行的运营模式、客户服务。

　　银行的日常运营涉及大量重复性、数据密集型工作，如客户服务、合规审查、文档处理等。传统的处理方式依赖人工操作，效率低且容易出错。AI大模型能够大幅提升这些任务的自动化程度，降低运营成本的同时，还能让银行将更多人力和资源投入到客户关系管理、金融产品创新等更高价值的业务中。

　　除了优化流程，AI还在银行的客户运营与产品创新中发挥着巨大价值。传统的银行营销模式往往依赖粗放的客户分类，而AI的深度学习能力让银行能够精准捕捉用户需求。通过用户画像分析，银行可以识别客户的投资偏好、消费习惯，提供定制化金融产品，精准推荐方案、服务或权益，提升客户转化率和满意度。

　　在AI大模型落地应用的过程中，如何确保AI技术与传统银行业务深度融合，成为了行业面临的重要命题。一些领先的金融科技企业正在探索满足“AI+金融”服务解决方案，致力于将大模型的智能分析、自动化处理能力嵌入银行业务体系，打造从底层技术到上层应用的全链条服务能力。

　　在这方面的典型代表就有金融壹账通。其全场景AI解决方案，已在多个银行业务场景中落地，包括零售财富管理、对公信贷、远程银行和办公辅助等。以零售领域为例，金融壹账通推出理财顾问助手，结合检索增强生成技术(RAG)，辅助客户经理进行客户分析、市场解读和产品推荐，提升服务质量和精准度，在实际业务使用过程中问答准确率达到90%以上，线%以上。

　　AI大模型在金融领域应用的另一重要趋势是“轻量化”与“高效化”。金融行业对适应性、灵活性和成本控制的要求日益提高，针对特定任务的小型化、专用化模型往往能够以更低的成本和更高的效率满足需求，因而愈发受到机构，尤其是中小型银行的青睐。

　　随着AI大模型不断深化在银行业的场景应用，金融科技企业的角色正在发生根本性转变，从单纯的技术提供者向银行业务价值的重塑者转型。

　　传统上，金融科技公司主要为银行提供IT基础设施、系统开发和数据处理等技术支持。现在，它们不再仅仅专注于技术工具，而是深入参与银行业务的构建，通过AI大模型帮助银行设计智能投顾、个性化信贷等创新产品，直接参与业务价值的创造。

　　此外，金融科技企业也从提供单一的技术服务转向为银行提供全面的赋能。AI大模型让金融科技企业可以为银行提供从数据分析到智能决策的全流程支持，帮助银行实现数字化转型。这种全面赋能的模式使得金融科技企业成为银行业务生态中不可或缺的合作伙伴。

　　不仅如此，金融科技企业还从被动响应银行需求转向主动创新。在AI大模型的助力下，金融科技企业可以通过技术预测市场趋势，帮助银行提前布局业务。这种主动创新的能力使得金融科技企业在银行业发展中占据更重要的地位，成为推动行业变革的关键力量。

　　然而，随着AI技术在金融领域的广泛应用，技术伦理与合规问题也日益凸显。AI驱动的网络攻击手段使得金融欺诈行为更加隐蔽和复杂，给银行的风控带来了前所未有的压力。一旦数据泄露或被滥用，会导致客户信任的崩塌，还可能引发严重的法律和声誉风险，甚至威胁整个金融系统的稳定性。

　　促进人工智能健康发展，维护社会公共利益，已成为国家高度关注的核心议题。国家互联网信息办公室会同多部门近期发布了《人工智能生成合成内容标识办法》，要求通过技术手段管理技术问题，探索科学高效的治理手段；中央网信办发布2025年“清朗”系列专项行动也将AI技术滥用乱象成为重点整治对象之一。

　　除了制度层面的保障，技术支持也是AI治理不可或缺的一环。中国科学院科技战略咨询研究院肖尤丹教授表示：“AI治理是自上而下与自下而上相融合，是社会共治的过程。”他强调，制度和技术的互促共进，是未来AI治理不能回避的命题。

　　在这样的背景之下，金融科技企业纷纷加大技术投入，完善风控体系，提升对虚 假信息和欺诈行为的识别能力。面对这些挑战，金融壹账通推出了基于“能力底座 + 平台产品 + 场景应用”的银行业AI大模型解决方案，依托AIGC基础技术，赋能业务。

　　在部署模式方面，金融壹账通AI解决方案支持3层大模型架构，涵盖基础通用大模型、垂域行业大模型、专属大模型，集成后台管理、数据管理、模型训练、安全防控、智能体管理5大核心功能，适用于不同规模和发展阶段的金融机构，满足它们对数据隐私保护和合规性的要求。同时，金融壹账通严格遵循金融行业的数据安全标准，构建完善的安全防护体系，通过红线知识库敏感词过滤、分类模型安全防控、联机联机推理及批量推理合规检测，大幅提升金融机构在信贷风控、反洗钱等方面的潜在风险识别能力，进一步降低业务风险与提升业务合规性。

　　除此之外，金融壹账通依托平安集团丰富的金融风控实践，整合RPA、OCR、NLP等AI技术，推出智能资料审核产品，通过AI替代人工进行资料审核，助力金融机构在信贷管理、金融交易、跨境业务等场景提升作业效率与降低审核成本，达到提升风险管控的目标。

　　AI浪潮汹涌澎湃，随着大模型技术的日益成熟，“AI+金融”进入了发展“深水区”，对金融科技企业的专业能力提出了更高的要求。未来，金融科技机构应紧跟国家政策导向，持续深化在人工智能等前沿科技领域的探索与应用，并致力于将这些先进技术深度融合到金融服务，为金融机构提供更加智能化、高效化的解决方案，推动金融行业迈向高质量发展的新阶段，同时为中国在全球经济和科技竞争中占据更有利的地位提供坚实支撑。