Deepseek的橫空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及。可以非�？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(jī)會研究報(bào)告》，就是回答各行業(yè)“如何有效引入大模型”的問題。報(bào)告詳細(xì)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(bào)告。

　　立即訪問我們“產(chǎn)業(yè)研究大腦”系統(tǒng)，免費(fèi)閱覽這份詳盡報(bào)告！

在數(shù)字化浪潮的席卷下，人工智能大模型已成為金融行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的核心驅(qū)動力。從智能風(fēng)控到精準(zhǔn)營銷，從投資決策輔助到客戶服務(wù)優(yōu)化，大模型正重塑金融行業(yè)的運(yùn)作模式，其市場競爭格局也在不斷演變，深刻影響著行業(yè)的未來走向。

一、巨頭領(lǐng)航：大型金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)的強(qiáng)勢入局

大型金融機(jī)構(gòu)憑借深厚底蘊(yùn)與海量數(shù)據(jù)，在大模型競爭中占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國銀行等國有大型銀行，依托龐大的客戶群體和豐富的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，積極投入大模型研發(fā)與應(yīng)用。以工商銀行為例，通過構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺，整合海量金融數(shù)據(jù)，運(yùn)用大模型對客戶信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)評估，優(yōu)化信貸審批流程，不僅提高了審批效率，還降低了不良貸款率，增強(qiáng)了市場競爭力。在 2024 年，其基于大模型的智能風(fēng)控系統(tǒng)成功識別并攔截了數(shù)千起潛在風(fēng)險(xiǎn)交易，有效保障了資產(chǎn)安全，鞏固了在金融市場的領(lǐng)先地位。

與此同時(shí)，科技巨頭也紛紛跨界進(jìn)軍金融領(lǐng)域的大模型市場。阿里的螞蟻集團(tuán)推出 AntFinGLM，憑借在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域積累的海量數(shù)據(jù)和先進(jìn)算法，為金融機(jī)構(gòu)提供智能客服、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等多樣化服務(wù)。例如，通過 AntFinGLM 驅(qū)動的智能客服 “支小寶 2.0”，能夠 7×24 小時(shí)為用戶提供精準(zhǔn)的金融咨詢服務(wù)，極大提升了用戶體驗(yàn)，吸引了大量中小金融機(jī)構(gòu)與之合作，拓展了市場份額。騰訊、百度等科技企業(yè)同樣不甘示弱，憑借強(qiáng)大的技術(shù)研發(fā)實(shí)力和對用戶數(shù)據(jù)的深度挖掘能力，在金融大模型的應(yīng)用場景拓展方面持續(xù)發(fā)力，如騰訊利用大模型優(yōu)化理財(cái)通的投資推薦服務(wù)，百度則通過大模型為金融機(jī)構(gòu)提供智能投研解決方案，均在市場中分得一杯羹。

二、中小金融機(jī)構(gòu)的突圍之路

面對大型金融機(jī)構(gòu)與科技巨頭的雙重?cái)D壓，中小金融機(jī)構(gòu)并未坐以待斃，而是積極探尋差異化競爭路徑。一方面，部分中小銀行借助開源大模型實(shí)現(xiàn)彎道超車。如深度求索（DeepSeek），以高性能、低成本的特性契合了中小銀行降本增效的需求，其訓(xùn)練成本可壓縮至傳統(tǒng)大模型的十分之一，且開源框架允許中小銀行進(jìn)行二次開發(fā)，快速上線反欺詐、資產(chǎn)估值等定制化應(yīng)用。不少中小銀行基于 DeepSeek 進(jìn)行本地化部署，有效提升了業(yè)務(wù)處理效率，降低了對外部服務(wù)商的依賴，逐步縮小與大型銀行的技術(shù)差距。

另一方面，一些中小金融機(jī)構(gòu)專注細(xì)分領(lǐng)域，打造特色化服務(wù)。例如，部分專注于消費(fèi)金融的中小機(jī)構(gòu)，利用大模型深入分析特定客戶群體的消費(fèi)習(xí)慣、還款能力等數(shù)據(jù)，開發(fā)出更貼合該群體需求的個(gè)性化信貸產(chǎn)品，在細(xì)分市場中站穩(wěn)腳跟，以特色服務(wù)吸引客戶，提升市場份額。

三、全球視野下的競爭格局

從全球范圍來看，金融行業(yè)大模型的競爭呈現(xiàn)中美主導(dǎo)的態(tài)勢。根據(jù)專利檢索系統(tǒng) Patentics 數(shù)據(jù)，在全球金融機(jī)構(gòu)大模型專利創(chuàng)新領(lǐng)域，中國申請公開量達(dá) 1909 件，占比超 75%，12 家金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入全球 top20，在專利創(chuàng)新方面表現(xiàn)卓越。中國金融機(jī)構(gòu)多積極布局自研大模型，除前文提及的螞蟻集團(tuán)，陽光保險(xiǎn)推出陽光正言 GPT 大模型，馬上消費(fèi)金融打造零售金融大模型 “天鏡”，在市場中展現(xiàn)出強(qiáng)大的創(chuàng)新活力。

美國金融機(jī)構(gòu)雖在專利數(shù)量上稍遜一籌，但在應(yīng)用創(chuàng)新方面別具優(yōu)勢。摩根大通使用 GPT - 4 開發(fā) IndexGPT，用于分析和選擇適合客戶需求的證券；美國銀行推出的 “Erica” 虛擬助手，為客戶提供賬戶查詢、支付賬單等便捷服務(wù)；Lemonade 保險(xiǎn)基于 GPT - 3 技術(shù)設(shè)計(jì)銷售機(jī)器人 Maya，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化保險(xiǎn)推薦。美國金融機(jī)構(gòu)通過與科技公司緊密合作，將大模型廣泛應(yīng)用于各類金融場景，提升服務(wù)質(zhì)量與效率，鞏固其在全球金融市場的地位。

此外，歐洲、日本等地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)也在積極探索大模型應(yīng)用，但整體投入與創(chuàng)新成果暫落后于中美兩國。例如，歐洲部分銀行嘗試?yán)�用大模型�?yōu)化跨境支付流程，提高支付效率與安全性；日本金融機(jī)構(gòu)則側(cè)重于運(yùn)用大模型改善客戶關(guān)系管理，提升客戶滿意度。然而，受限于技術(shù)研發(fā)實(shí)力和市場規(guī)模等因素，其在全球競爭格局中的影響力相對有限。

四、競爭背后的關(guān)鍵因素

技術(shù)研發(fā)實(shí)力：強(qiáng)大的技術(shù)研發(fā)能力是在金融大模型競爭中脫穎而出的核心。無論是模型的構(gòu)建、訓(xùn)練，還是算法的優(yōu)化，都需要大量專業(yè)人才與巨額資金投入。大型金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)憑借豐富的資源，能夠組建頂尖研發(fā)團(tuán)隊(duì)，持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新，開發(fā)出性能卓越的大模型。如谷歌、微軟等科技巨頭，在人工智能領(lǐng)域長期深耕，擁有領(lǐng)先的算法和強(qiáng)大的算力，為其在金融大模型市場的拓展提供了堅(jiān)實(shí)技術(shù)支撐。

數(shù)據(jù)資源掌控：金融行業(yè)數(shù)據(jù)量龐大且價(jià)值極高，數(shù)據(jù)的質(zhì)量與規(guī)模直接影響大模型的訓(xùn)練效果。擁有海量、多樣且高質(zhì)量數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)，能夠訓(xùn)練出更精準(zhǔn)、適應(yīng)性更強(qiáng)的大模型。大型金融機(jī)構(gòu)在長期業(yè)務(wù)運(yùn)營中積累了豐富的客戶數(shù)據(jù)，科技企業(yè)則通過互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)獲取了大量用戶行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)資源成為它們在競爭中的有力武器。例如，螞蟻集團(tuán)依托支付寶等平臺，積累了海量用戶的消費(fèi)、理財(cái)?shù)葦?shù)據(jù)，為其金融大模型的訓(xùn)練提供了豐富素材，使其能夠更好地理解用戶需求，提供精準(zhǔn)服務(wù)。

應(yīng)用場景拓展能力：將大模型技術(shù)成功應(yīng)用于多樣化金融場景，是實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵。誰能更快、更有效地拓展應(yīng)用場景，誰就能在競爭中搶占先機(jī)。從智能客服、風(fēng)險(xiǎn)評估到投資決策、保險(xiǎn)理賠，大模型的應(yīng)用場景不斷延伸。如平安集團(tuán)通過整合旗下銀行、保險(xiǎn)、證券等多元金融業(yè)務(wù)，將大模型廣泛應(yīng)用于各個(gè)業(yè)務(wù)板塊，實(shí)現(xiàn)了客戶服務(wù)的智能化升級、風(fēng)險(xiǎn)管控的精準(zhǔn)化以及投資決策的科學(xué)化，提升了整體運(yùn)營效率與客戶體驗(yàn)，增強(qiáng)了市場競爭力。

五、未來競爭趨勢展望

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步與市場的逐漸成熟，金融行業(yè)大模型的競爭將愈發(fā)激烈且呈現(xiàn)新趨勢。首先，模型的垂直化、專業(yè)化發(fā)展將成為主流。金融業(yè)務(wù)復(fù)雜多樣，通用大模型難以滿足各細(xì)分領(lǐng)域的精細(xì)化需求，未來針對特定金融業(yè)務(wù)場景，如量化投資、供應(yīng)鏈金融、保險(xiǎn)精算等的專業(yè)大模型將不斷涌現(xiàn)，為金融機(jī)構(gòu)提供更精準(zhǔn)、高效的解決方案。

其次，合作競爭將成為常態(tài)。金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)、高�？蒲袡C(jī)構(gòu)之間的合作將更加緊密。金融機(jī)構(gòu)提供業(yè)務(wù)場景與數(shù)據(jù)，科技企業(yè)提供技術(shù)支持，高校科研機(jī)構(gòu)開展基礎(chǔ)研究，各方優(yōu)勢互補(bǔ)，共同推動大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。例如，一些高校與金融機(jī)構(gòu)合作開展聯(lián)合研究項(xiàng)目，探索大模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的新應(yīng)用，為行業(yè)發(fā)展注入新動力。

最后，合規(guī)與安全將成為競爭的重要考量因素。隨著金融數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的重要性日益凸顯，監(jiān)管政策也將不斷完善。能夠在合規(guī)框架內(nèi)，保障數(shù)據(jù)安全、模型可靠的機(jī)構(gòu)將在競爭中贏得優(yōu)勢。金融機(jī)構(gòu)需要投入更多資源加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、風(fēng)險(xiǎn)防控以及模型的可解釋性研究，確保大模型技術(shù)的安全、合規(guī)應(yīng)用，以應(yīng)對日益嚴(yán)格的監(jiān)管要求與市場信任挑戰(zhàn)。

總之，人工智能大模型在金融行業(yè)的市場競爭格局正處于快速演變之中，不同類型機(jī)構(gòu)憑借各自優(yōu)勢在競爭中各顯神通。未來，唯有緊跟技術(shù)趨勢、不斷創(chuàng)新、強(qiáng)化合規(guī)與安全管理的機(jī)構(gòu)，才能在這場激烈的競爭中持續(xù)發(fā)展，引領(lǐng)金融行業(yè)邁向智能化新時(shí)代。