自计算机技术诞生以来，人工智能便作为其重要分支逐步发展。上世纪五十年代，受限于技术成熟度与社会需求规模，人工智能虽已问世，却更多停留于理论探索与科幻创作层面，未能对现实社会产生显著影响。直至21世纪，深度学习、自然语言处理等领域的突破性进展，推动人工智能从实验室走向产业化应用，成为全球信息技术创新的焦点。
2022年，美国OpenAI公司发布的ChatGPT大模型引发全球科技界关注，我国科技企业迅速跟进，推出多款具有自主知识产权的大模型产品。随着技术生态的完善，2023年起，金融、医疗、教育等行业掀起大模型应用热潮，其中金融业凭借数据资源优势与业务场景适配性，成为技术落地的核心领域。2025年初，深度求索公司推出的DeepSeek通用大模型以低成本、高效率的特点，进一步推动技术普及，全球范围内形成新一轮应用竞争格局。
人工智能大模型的本质是通过海量数据与超大规模参数训练的深度学习系统，其参数量通常达数十亿级，基础数据规模以数百GB计。这类模型具备自主进化能力，可通过知识图谱生成个性化功能，并依托神经网络硬件实现复杂运算。与传统工具软件不同，大模型通过持续学习外部数据实现功能迭代，其输出结果既取决于初始编程框架，也受训练数据质量影响。按处理内容划分，大模型可分为自然语言处理、数据分析与图像识别等类型，其生成的文本、图像等内容被业界称为生成式AIGC。
金融业成为大模型应用的主战场，源于其独特的数据优势与业务需求。作为经济活动的核心数据持有者，金融机构掌握的结构化数据在标准化程度与获取效率上显著优于其他行业。大型银行、证券与保险公司通过自建或合作模式部署大模型，既可利用自身数据优化模型性能，也能通过技术赋能提升服务效率。例如，2024年全球金融机构在AI领域的投资超1500亿美元，其中40%以上流向大模型研发。我国AI产业规模同年达7000亿元，金融业占据下游应用市场三分之一份额，42家A股上市银行中已有半数完成大模型部署。
从实践路径看，大型金融机构倾向于构建垂直领域专用模型，以匹配复杂业务场景；中小机构则通过接入通用大模型并微调参数，实现低成本技术迁移。这种差异化策略背后，是金融机构对数字化转型的深度思考。随着信贷扩张模式趋缓，行业重心转向降本增效与服务质量提升，AI技术成为突破发展瓶颈的关键工具。例如，部分银行通过大模型优化风险评估流程，将信贷审批时间缩短60%；证券机构利用自然语言处理技术实现实时市场分析，提升投资决策效率。
尽管技术前景广阔，但大模型的应用边界仍受制度与伦理约束。作为国民经济命脉，金融业的信用体系与责任机制难以被技术完全替代。即使是最先进的AI系统，在客户身份核验、合规审查等环节仍需人工介入。实践中，大模型更多扮演“辅助角色”，通过自动化处理重复性任务，释放人力资源投入高价值领域。例如，某股份制银行部署的智能客服系统可处理80%的常规咨询，但复杂投诉仍需人工专员跟进。
对于金融机构而言，技术引入需平衡创新与风险。盲目追求高性能模型可能导致成本失控，而忽视业务场景适配性则可能造成资源浪费。合作研发成为主流趋势，科技企业通过与金融机构共建实验室，获取稀缺数据与实战场景，金融机构则借助技术方能力实现快速迭代。这种协同模式不仅提升了大模型的金融领域适配性，也为技术向其他行业迁移提供了信用背书——获得金融业认可的技术方案，往往更容易拓展至医疗、制造等领域。
