腾讯&毕马威：
《2025年金融业大模型应用报告-体系落地，价值共生》

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一、报告核心定位与背景

本报告由腾讯金融研究院、腾讯研究院与毕马威企业咨询联合发布，聚焦 2025 年大模型在金融业的应用发展态势。随着生成式 AI 从明星技术沉淀为智能基础设施，金融业作为现代经济的神经中枢，正经历由 AI 驱动的结构性变革。在政策指引（如中国人民银行推动金融数字化智能化转型）与行业实践（头部机构实现效率与能力突破）的双重驱动下，2025 年已成为金融业深度整合 AI 的关键拐点，报告旨在为行业提供战略框架与实践路径指引。

二、全球大模型发展态势

1. 模型演进：效率革命与能力拓展

• 算法与架构创新
  ：基础大模型依赖规模法则的性价比下降，行业转向后训练与推理优化，强化学习（如 GRPO 算法）与混合专家模型（MoE）成为主流路径。例如，腾讯混元采用 MoE 架构，Kimi-K2 通过调整注意力头与专家数提升效率，xAI 的 Grok 系列通过算力加码实现推理能力跃升。
• 能力边界延伸
  ：多模态技术实现图文、视听融合，空间智能推动 AI 与物理世界交互，腾讯混元 3D 世界模型降低了 3D 生成门槛，为具身智能奠定基础。

2. 算力与数据：结构优化取代规模竞赛

• 算力需求变革
  ：推理算力需求爆发，引发 "杰文斯悖论"，智算中心成为核心基础设施，液冷技术、分布式架构与新能源融合（如上海崇明岛风电直供算力节点）实现能效提升。轻量化模型推动算力布局向分布式、多点协同演进。
• 数据策略升级
  ：从海量数据驱动转向高价值知识驱动，通过价值锚定、知识显性化与动态演进实现数据向知识转化。合成数据与真实数据融合成为突破瓶颈的关键，但需解决生成质量与应用适配问题，跨模态协同训练则推动模型构建全息理解框架。

3. 应用场景：从提效工具到协作伙伴

• 人机协同深化
  ：企业级应用强调 AI 与人类能力互补，检索增强生成（RAG）结合私有知识库成为落地关键，实现数据安全与智能增强的平衡。
• 智能体崛起
  ：从 Chatbot 演进为具备自主决策、工具调用能力的智能体（Agent），多智能体协同通过辩论机制与知识合成提升复杂任务准确率，xAI 的 Grok 4 Heavy 通过多实例协同将测试准确率提升至 44.4%。

4. 产业生态：竞合共生与主权博弈

• 开源与闭源共存
  ：高性能开源模型冲击传统垄断，Meta、Google 采取分层开源策略，OpenAI 首次推出开源模型，闭源模型则在底层技术与可控性上保持优势，可信开源成为平衡安全与创新的关键。
• 主权 AI 竞争
  ：各国加速 AI 自主可控布局，美国通过《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》强化技术主导，欧盟依托《人工智能法案》与 EuroHPC"AI 工厂" 构建算力基础，中国以 "人工智能 +" 行动推动场景创新与生态建设。

三、金融业大模型建设与应用态势

1. 总体概况：梯次推进与规模落地

• 全球进展
  ：近半数金融机构启动大模型应用，海外机构聚焦核心业务创新（如高盛 AI 助手覆盖全公司、维萨 AI 反欺诈解决方案），国内机构呈现 "银行主导、证券保险跟进、信托资管探索" 的梯次格局。
• 中国特征
  ：2024Q3 起中标项目量爆发式增长，2025 年上半年接近 2024 年全年规模。银行业应用最广，国有大行侧重全栈掌控，股份制银行探索多元模式，区域性银行聚焦场景速赢。

2. 建设模式：以效益为导向的收敛路径

• 部署策略
  ：分为本地数据中心（安全优先）、混合云部署（私有云 + 本地平衡安全与弹性、公有云 / 团体云 + 本地适配非核心场景），需结合数据隐私与业务需求选择。
• 能力建设
  ：涵盖端到端自建（强监管场景）、专有模型开发（数据与性能平衡）、Agent 编排平台（复杂场景创新）、API 调用（轻型探索）、成熟方案采购（中小机构补能）五种模式，可混合并行实施。
• 体系构建
  ：训练侧通过分布式框架与参数高效微调实现集约化，应用侧依赖 RAG 技术突破静态知识局限，模型协同则构建 "基础大模型 + 领域轻量模型 + 传统 ML 模型" 的混合智能体系，通过任务调度实现能力与场景匹配。

3. 场景落地：从效率工具到决策引擎

• 应用版图
  ：覆盖四大领域 —— 通用工具（文档处理、代码辅助等内部效能提升）、前台业务（智能客服、精准营销等客户价值创造）、中台管理（风控合规、智能运营等稳健运营支撑）、后台决策（财务预测、运维优化等管理提效）。
• 演进路径
  ：代码管理、知识库问答等效率场景 ROI 明确，率先落地；风险管理、营销管理等高价值场景需持续技术攻坚；文本生成等成熟能力可快速嵌入流程。智能体成为新形态，单智能体聚焦标准化流程，多智能体构建分布式决策网络，模型上下文协议（MCP）推动工具生态开放协同。

四、核心挑战与应对策略

1. 三大平衡关系考验

• 局部突破与整体效能平衡：需避免技术孤岛，实现场景与业务、数据、组织的深度耦合。
• 创新投入与资源效能平衡：通过差异化资源配置，对小额创新敏捷管理，对速赢项目聚焦价值验证。
• 前沿探索与风险防控平衡：以数据全周期管理与场景适配性探索实现合规与创新的平衡。

2. 四大核心挑战与解决方案

• 数据挑战
  ：碎片化资源与非结构化数据转化困难，应对策略包括构建湖仓一体数据底座、全面采用 RAG 架构、推行 PEFT 微调与合成数据生成、封装标准化 API 工具链，同时推动数据治理向知识治理演进，建立场景驱动的迭代闭环。
• 战略挑战
  ：规划不清与 ROI 难量化，需构建与企业战略匹配的大模型蓝图，建立动态技术评估机制，分阶段落地场景，并设计兼顾长短期的价值评估体系，推出效能提升、风险控制、业务增长三类场景的 ROI 计算模板。
• 应用挑战
  ：模型幻觉与可控性不足，技术上采用知识图谱增强 RAG、直接偏好优化（DPO）、多模型协同，管理上建立全生命周期 AI 风险管理框架，强化第三方模型治理与人机协同审核闭环。
• 能力挑战
  ：人才短缺与组织协同障碍，人才层面实施分层培养与内培外引，组织层面成立跨职能虚拟项目组、推行平台化服务模式、嵌入合规协同机制，变革层面重构人机协同流程与岗位体系，明确 AI 决策责任框架。

3. 典型实践案例洞察

• 智能理财助理
  ：从基金赎回低风险场景切入，通过链式推理模板注入业务逻辑，三级反思框架防控幻觉，验证了单点突破与系统工程结合的价值。
• 财富管理风控
  ：采用金融大模型 + Prompt 与数据飞轮反馈机制，解决传统 AI 语义理解难题，证明领域微调与合成数据的有效性。
• 超级保险代理人
  ：通过多智能体拆解建议书生成流程，结合动态知识库与规则引擎平衡个性化与合规性，凸显业务流程重构的核心作用。
• 投研报告生成
  ：构建多源异构知识中心，以思维链引导模型按投研逻辑生成内容，实现研究员从信息处理者向洞察创造者的转型。
• AI 编程伙伴
  ：如腾讯云 CodeBuddy，通过私有化部署、RAG 整合私域知识、多层代码质量保障，实现编码效率提升 40% 以上。
• 金融智能体
  ：探索 MCP 协议构建开放生态，通过多 Agent 协同解决认知过载与知识断代问题，但需应对幻觉、权限控制与工具适配挑战。

五、未来发展趋势展望

1. 服务普惠化与专业化融合
   ：AI 推动专家级金融能力下沉，语言用户界面（LUI）降低使用门槛，实现高端服务的全民普及。
2. 产品动态化与超个性化
   ：多模态技术构建精准客户画像，推动产品从静态交付转向 "千人千时千面" 的动态适配，数字员工实现情感化连接。
3. 人机协同重塑运营模式
   ：AI 承担数据处理与初步决策，人类聚焦监督、策略制定与复杂问题解决，催生出新型人机协作岗位与能力需求。
4. 高价值数据成为核心竞争力
   ：私域数据挖掘与合成数据技术凸显价值，多模态融合与隐私计算推动数据安全与价值释放的平衡。
5. 监管科技与治理体系升级
   ：AI 驱动监管向预测性转型，需构建人机协同的风险决策闭环，金融机构完善 AI 全生命周期可信治理框架。
6. 人才结构系统性变革
   ：执行层向监督者转型，专业层向策略分析师演进，同时催生智能体编排、数据伦理、AI 行为分析等新兴岗位。

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编辑：Zero

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