Deepseek的橫空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及�？梢苑浅？隙ǖ卣f，2025年，注定是中國AI大模型的應(yīng)用落地爆發(fā)的元年。對于企業(yè)來說，現(xiàn)在的問題不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎樣如何有效引入大模型？”。

　　中投顧問推出的《2025-2029年中國未來產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用場景剖析及投資機會研究報告》，就是回答各行業(yè)“如何有效引入大模型”的問題。報告詳細介紹了金融、醫(yī)療、制造、教育、交通和零售等行業(yè)如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是國內(nèi)首份關(guān)于大模型行業(yè)落地的深度報告。

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在科技飛速發(fā)展的當下，人工智能大模型正以雷霆萬鈞之勢席卷金融行業(yè)，為其帶來了翻天覆地的變化，其中金融行業(yè)總體資產(chǎn)規(guī)模的變動尤為引人注目。

一、金融行業(yè)總體資產(chǎn)規(guī)�，F(xiàn)狀及大模型應(yīng)用前的基礎(chǔ)格局

金融行業(yè)一直以來都是經(jīng)濟體系中的關(guān)鍵支柱，其資產(chǎn)規(guī)模龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜。以銀行業(yè)為例，在大模型尚未廣泛應(yīng)用之前，傳統(tǒng)銀行憑借著長期積累的客戶資源、雄厚的資金實力以及遍布各地的營業(yè)網(wǎng)點，占據(jù)著金融市場的主導地位。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，截至 2020 年末，我國銀行業(yè)金融機構(gòu)資產(chǎn)總額高達 319.7 萬億元，資產(chǎn)規(guī)模穩(wěn)步增長，反映出傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)模式在長期實踐中形成的穩(wěn)定格局。同樣，保險行業(yè)也在穩(wěn)健發(fā)展，保險公司通過收取保費積累了巨額資產(chǎn)，據(jù)統(tǒng)計，2020 年我國保險業(yè)總資產(chǎn)達到 23.3 萬億元，在保障經(jīng)濟平穩(wěn)運行、提供風險補償?shù)确矫姘l(fā)揮著重要作用。證券行業(yè)雖在規(guī)模上相對較小，但在資本市場中扮演著不可或缺的角色，2020 年證券行業(yè)總資產(chǎn)為 8.9 萬億元，通過證券承銷、交易等業(yè)務(wù)，促進了資本的有效配置。

然而，傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)模式在發(fā)展過程中也逐漸暴露出一些問題。例如，銀行業(yè)務(wù)流程繁瑣，信貸審批周期長，對于中小企業(yè)和個人客戶的服務(wù)效率低下。在信貸審批環(huán)節(jié)，工作人員需要花費大量時間收集、整理和分析客戶的財務(wù)數(shù)據(jù)、信用記錄等信息，這不僅耗費人力物力，還容易出現(xiàn)人為失誤，導致優(yōu)質(zhì)客戶流失。保險行業(yè)則面臨著產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重、精準營銷難度大的困境。保險公司往往難以根據(jù)不同客戶的風險狀況和個性化需求，精準設(shè)計保險產(chǎn)品，營銷推廣也缺乏針對性，造成資源浪費。證券行業(yè)在信息處理和投資決策方面，同樣面臨著海量數(shù)據(jù)處理困難、投資分析不夠精準等問題，投資者難以獲得及時、準確的投資建議。這些問題限制了金融行業(yè)的進一步發(fā)展，也為人工智能大模型的應(yīng)用提供了廣闊空間。

二、大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用場景及對資產(chǎn)規(guī)模的初步影響

隨著人工智能技術(shù)的不斷突破，大模型逐漸在金融行業(yè)嶄露頭角，其應(yīng)用場景日益豐富，對金融行業(yè)總體資產(chǎn)規(guī)模產(chǎn)生了深遠影響。

在銀行業(yè)，大模型在智能風控領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。通過對海量客戶數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，大模型能夠快速、準確地評估客戶的信用風險。例如，某大型銀行利用大模型構(gòu)建的智能風控系統(tǒng)，能夠?qū)崟r監(jiān)測客戶的交易行為、還款記錄等信息，對潛在的風險進行及時預(yù)警。在傳統(tǒng)風控模式下，銀行可能需要數(shù)天甚至數(shù)周時間才能完成對一筆貸款申請的風險評估，而引入大模型后，這一過程縮短至幾分鐘，大大提高了信貸審批效率。同時，模型的準確性也得到顯著提升，有效降低了不良貸款率。據(jù)該銀行統(tǒng)計，自應(yīng)用大模型智能風控系統(tǒng)以來，不良貸款率下降了 20%，信貸業(yè)務(wù)規(guī)模得到了有效擴大。在 2021 - 2022 年間，該銀行新增貸款規(guī)模達到了 500 億元，資產(chǎn)總額也隨之增長了 3%。

保險行業(yè)中，大模型助力保險公司實現(xiàn)精準營銷和產(chǎn)品創(chuàng)新。通過對客戶的年齡、性別、職業(yè)、消費習慣等多維度數(shù)據(jù)進行分析，大模型能夠精準洞察客戶需求，為保險公司推薦個性化的保險產(chǎn)品。例如，某保險公司運用大模型開發(fā)的智能營銷系統(tǒng)，能夠根據(jù)客戶的風險偏好和保障需求，量身定制保險方案，并通過精準推送，提高客戶的購買轉(zhuǎn)化率。在產(chǎn)品創(chuàng)新方面，大模型能夠模擬不同風險場景，幫助保險公司設(shè)計出更貼合市場需求的創(chuàng)新型保險產(chǎn)品。以一款針對新興共享經(jīng)濟行業(yè)的雇主責任險為例，該產(chǎn)品在設(shè)計過程中，借助大模型對共享經(jīng)濟平臺的運營模式、風險特征等進行了深入分析，精準確定了保險責任范圍和費率水平，一經(jīng)推出便受到市場的廣泛歡迎。該保險公司在應(yīng)用大模型后的一年內(nèi)，保費收入增長了 15%，資產(chǎn)規(guī)模也相應(yīng)增加了 100 億元。

證券行業(yè)同樣受益于大模型。在投資決策方面，大模型能夠?qū)θ�球金融市場的海量�?shù)據(jù)進行實時分析，包括宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、公司財務(wù)報表、行業(yè)動態(tài)等，為投資者提供精準的投資建議。例如，某知名證券投資機構(gòu)利用大模型構(gòu)建的智能投研系統(tǒng)，能夠快速篩選出具有投資潛力的股票，并通過對市場趨勢的精準預(yù)測，幫助投資者把握最佳投資時機。在市場波動加劇的情況下，該系統(tǒng)的投資決策準確率比傳統(tǒng)分析方法提高了 30%，吸引了大量投資者，管理的資產(chǎn)規(guī)模在兩年內(nèi)增長了 50%，從 100 億元擴大至 150 億元。

三、大模型推動下金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模增長的趨勢分析

從宏觀數(shù)據(jù)來看，近年來金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模在大模型的推動下呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計測算，2021 年 AI + 金融核心市場規(guī)模達到 296 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模 677 億元，到 2026 年，核心市場規(guī)模預(yù)計將達到 666 億元，年復(fù)合增長率（CAGR）為 17.6%，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模 1562 億元，CAGR 為 18.2%。這一數(shù)據(jù)充分表明，隨著大模型技術(shù)在金融行業(yè)的深入應(yīng)用，其對金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模增長的推動作用日益凸顯。

以銀行、保險、證券等主要金融領(lǐng)域為例，這種增長趨勢在具體業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上也得到了充分體現(xiàn)。銀行業(yè)在大模型的助力下，信貸業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴大。除了前文提到的智能風控提升信貸審批效率和降低不良貸款率外，大模型還在客戶關(guān)系管理方面發(fā)揮著重要作用。通過對客戶行為數(shù)據(jù)的分析，銀行能夠更好地了解客戶需求，提供個性化的金融服務(wù)，增強客戶粘性，從而促進儲蓄、理財?shù)葮I(yè)務(wù)的發(fā)展。預(yù)計未來幾年，銀行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模將繼續(xù)保持較高的增長率，年均增長率有望達到 5% - 8%。

保險行業(yè)在大模型推動下，保費收入持續(xù)增長。隨著大模型在精準營銷和產(chǎn)品創(chuàng)新方面的應(yīng)用不斷深化，保險公司能夠開發(fā)出更多滿足不同客戶群體需求的保險產(chǎn)品，進一步拓展市場份額。同時，大模型在理賠服務(wù)中的應(yīng)用，也能夠提高理賠效率，降低理賠成本，提升客戶滿意度。預(yù)計未來五年，保險行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的年增長率將保持在 10% - 15% 左右。

證券行業(yè)在大模型的支持下，投資管理規(guī)模不斷擴大。智能投研系統(tǒng)的應(yīng)用，使得證券投資機構(gòu)能夠更準確地把握市場趨勢，提高投資收益，吸引更多投資者資金流入。此外，大模型在量化交易中的應(yīng)用，也能夠提高交易效率和盈利能力。預(yù)計未來幾年，證券行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模將以每年 15% - 20% 的速度增長。

四、影響大模型推動金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模增長的因素

技術(shù)成熟度與創(chuàng)新能力：大模型技術(shù)的成熟度是影響其在金融行業(yè)應(yīng)用效果和資產(chǎn)規(guī)模增長的關(guān)鍵因素。目前，雖然大模型在金融領(lǐng)域已經(jīng)取得了一些應(yīng)用成果，但仍存在一些技術(shù)問題有待解決。例如，模型的 “幻覺” 問題，即模型生成的內(nèi)容與現(xiàn)實不符或缺乏依據(jù)，在金融領(lǐng)域可能導致嚴重的信息誤導和風險。此外，模型對復(fù)雜金融場景的理解和處理能力還有待進一步提高。因此，持續(xù)加大對大模型技術(shù)研發(fā)的投入，推動技術(shù)創(chuàng)新，提高模型的準確性、可靠性和穩(wěn)定性，是促進金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模增長的重要保障。

數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全：金融行業(yè)擁有海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低直接影響大模型的訓練效果和應(yīng)用性能。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠幫助大模型學習到更準確的模式和規(guī)律，從而提高其在金融業(yè)務(wù)中的決策準確性。然而，當前金融數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)缺失、錯誤、不一致等問題，需要進行大量的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作。同時，數(shù)據(jù)安全也是金融行業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)。金融數(shù)據(jù)包含客戶的敏感信息，如個人身份、資產(chǎn)狀況、交易記錄等，一旦泄露，將給客戶和金融機構(gòu)帶來巨大損失。因此，加強數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，保障數(shù)據(jù)安全，是大模型在金融行業(yè)有效應(yīng)用和資產(chǎn)規(guī)模增長的基礎(chǔ)。

監(jiān)管政策與合規(guī)性：金融行業(yè)受到嚴格的監(jiān)管，監(jiān)管政策對大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展具有重要影響。一方面，合理的監(jiān)管政策能夠規(guī)范大模型的應(yīng)用，防范金融風險，保護消費者權(quán)益，為金融行業(yè)的健康發(fā)展提供保障。例如，監(jiān)管部門對金融機構(gòu)使用大模型進行客戶數(shù)據(jù)處理和風險評估的合規(guī)性要求，促使金融機構(gòu)加強數(shù)據(jù)安全管理和模型風險控制。另一方面，過于嚴格的監(jiān)管政策可能會限制大模型技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，阻礙金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的增長。因此，監(jiān)管部門需要在鼓勵創(chuàng)新和防范風險之間找到平衡，制定出有利于大模型在金融行業(yè)健康發(fā)展的政策法規(guī)。

人才儲備與培養(yǎng)：大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用需要既懂金融業(yè)務(wù)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。目前，金融行業(yè)這類復(fù)合型人才相對短缺，制約了大模型技術(shù)的推廣和應(yīng)用。金融機構(gòu)需要加強人才培養(yǎng)和引進，通過內(nèi)部培訓、與高校和科研機構(gòu)合作等方式，培養(yǎng)一批具備金融知識和人工智能技能的專業(yè)人才隊伍。同時，高校和職業(yè)院校也應(yīng)加強相關(guān)專業(yè)課程的設(shè)置，為金融行業(yè)輸送更多的復(fù)合型人才，為大模型推動金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模增長提供人才支持。

五、對金融行業(yè)未來資產(chǎn)規(guī)模發(fā)展的預(yù)測與展望

綜合考慮大模型技術(shù)的發(fā)展趨勢、應(yīng)用前景以及各種影響因素，預(yù)計未來金融行業(yè)總體資產(chǎn)規(guī)模將繼續(xù)保持增長態(tài)勢。隨著大模型技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的進一步拓展，其對金融行業(yè)的賦能作用將更加顯著。

在銀行業(yè)，大模型將進一步優(yōu)化信貸審批流程，降低不良貸款率，擴大信貸業(yè)務(wù)規(guī)模。同時，通過提供更加個性化的金融服務(wù)，吸引更多客戶，促進儲蓄、理財?shù)葮I(yè)務(wù)的發(fā)展，預(yù)計未來五年銀行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模有望增長 30% - 40%。

保險行業(yè)在大模型的助力下，將實現(xiàn)精準營銷和產(chǎn)品創(chuàng)新的進一步突破，保費收入將持續(xù)快速增長。預(yù)計未來五年，保險行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模有望增長 50% - 60%。

證券行業(yè)借助大模型在投資決策和量化交易方面的優(yōu)勢，管理的資產(chǎn)規(guī)模將不斷擴大。預(yù)計未來五年，證券行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模有望增長 80% - 100%。

然而，需要注意的是，大模型在推動金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模增長的過程中，也面臨著諸多挑戰(zhàn)。如前文所述，技術(shù)問題、數(shù)據(jù)安全、監(jiān)管政策和人才短缺等因素都可能對增長趨勢產(chǎn)生影響。因此，金融機構(gòu)需要積極應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，加強技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)管理、合規(guī)建設(shè)和人才培養(yǎng)，以充分發(fā)揮大模型的優(yōu)勢，實現(xiàn)金融行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的持續(xù)健康增長。同時，監(jiān)管部門也應(yīng)密切關(guān)注大模型技術(shù)在金融行業(yè)的發(fā)展動態(tài)，適時調(diào)整監(jiān)管政策，為金融創(chuàng)新營造良好的環(huán)境，共同推動金融行業(yè)邁向更加繁榮的未來。