當下，大模型技術正以“摩爾定律”般的速度迭代，國產DeepSeek大模型以開源生態掀起“技術平權”颶風，在這場生成式AI從實驗室躍進產業深水區的歷史進程中，金融機構的數字化命運正在被重新編碼。

2月27日，一場主題為“AI賦能金融科技：金融機構如何抓住新機遇？”的金融沙龍在清華大學順利舉辦，這場沙龍活動由清華大學經濟管理學院區塊鏈金融研究中心、清華大學經濟管理學院中國金融研究中心、新網銀行聯合主辦。

清華大學經濟管理學院副院長、清華大學經濟管理學院區塊鏈金融研究中心主任何平作為本次沙龍主持，與新網銀行副行長李秀生，光大信托普惠金融部副總經理、CIC金融科技與數字經濟發展專家委員會委員祝世虎，百川智能副總裁鄧江，基于自身的實踐經驗與前沿洞察，系統性解析了金融機構如何通過AI大模型實現新突破。

何平，祝世虎，鄧江，李秀生（從左至右）在直播現場

技術平權，誰在利用DeepSeek改寫銀行競爭方程式？

如今，以DeepSeek、GPT-5、Grok 3為代表的通用大模型技術飛速發展，其邏輯推理與多模態能力顯著提升，推動金融行業從“數據驅動”邁向“智能驅動”新階段。大模型以其卓越的邏輯推理、多模態處理能力和高度的可定制性，為金融機構提供了前所未有的智能化解決方案。

何平介紹道，開源大模型降低了應用門檻，加速了銀行、信托、資管等領域的智能化升級。借助大模型，金融機構能夠提升業務效率，在風險管理、客戶服務、產品設計等核心場景實現端到端智能化，能夠幫助實施更精準的風險控制和業務創新，推動了金融行業的智能化進程。

從業界實踐角度，李秀生指出，開源大模型有著“低成本+本地化部署”優勢，使得中小銀行也能實現智慧平權，將通用人工智能應用于整體經營活動。新網銀行目前正在積極探索大模型。

祝世虎講述了親身的研究經歷。他認為，AI領域的發展歷經算力、數據與模型三者間的不斷平衡。早期，受算力與數據限制，模型設計側重數學技巧。GPT等大模型的出現，算力與數據充裕，但“力大磚飛”導致門檻提升。如今，DeepSeek等開源大模型的興起，降低了準入門檻，再次實現了算力、數據與模型的新平衡。

鄧江作為大模型開發方的管理者，以更加實際的的角度提供了更多的思考空間。他表示，大模型帶來的技術與知識平權讓中小金融機構得以迅速彌補能力短板。借助大模型的力量，中小型機構能夠快速提升自身在特定領域的能力，同時憑借其業務靈活性快速拓展市場。這種優勢使得這類機構有可能在垂直細分領域迅速占據行業領先地位。

值得注意的是，技術也并非金融領域的萬能鑰匙。盡管技術在提升競爭力方面發揮重要作用，但技術的積累與創新需與時間相結合，必須經歷逐步沉淀與突破的過程。 

從“人力替代”到“認知升維”：大模型如何創造金融價值？

據中信建投研報稱，隨著大模型能力不斷迭代，模型之間的差異在逐漸縮小，Meta、字節等巨頭開始大力布局端側AI，搶奪AI Agent入口。大模型具備人機交互、自動寫代碼和文章等功能，這些功能可以在金融行業中延伸出智能客服、智能寫代碼和智能寫文章等替代人力的應用場景。

這些應用并非金融獨有，也廣泛存在于其他行業。金融行業的特性在于大模型能否切入其關鍵領域創造價值，如風險管理、合規管理、客戶管理、業務拓展等方面。

李秀生以銀行為例，詳細講述了目前行業里大模型技術的落地應用情況。大模型技術主要在客服和營銷領域，拓展了銀行應用場景。通過學習大量歷史資料，大模型能提升客服效率，降低人力成本。而在營銷環節，大模型能利用自然語言溝通能力與客戶溝通，提供后續跟進線索。這些應用可以助力提升客戶體驗感和滿意度。

祝世虎指出，非銀金融機構的優勢是靈活，在大模型使用上更具有想象力，更易實現創新突破。非銀金融機構產品變化迅速，與大模型結合的觸點更多，如保險行業可通過大模型自動化解析復雜條款、賦能代理人精準營銷、提升客戶畫像理解度。因此，從非銀金融機構做試點，能發揮非銀機構靈活性，實現差異化突圍，也推動了大模型在金融行業的廣泛應用。

鄧江從大模型拓展業務方面展開描述，一些金融機構可能在專業人才獲取上存在一定的競爭劣勢。如養老金融等復雜業務需要養老、醫療、資管等多方面能力。然而，大模型的出現改變了這一局面。大模型能以極低成本提供相關業務的AI專家支持，金融機構能夠開展更多復雜業務，提升競爭力。

據他介紹，大模型的本質在于其高智商和情商，使得AI能夠勝任各種專業領域的工作。大模型公司除了基礎模型研發外，還會在垂直領域培養AI的專業能力，如金融風控專家、法律專家、醫護專家等。這一趨勢不僅推動了AI技術的廣泛應用，也為金融機構提供了突破人才限制、拓展新業務的可能性。

智能投顧、財富管理如何在大模型里發生鏈式反應？

當金融領域邁入大模型時代，人工智能正從單一工具的“效率革命”轉向生態級的“應用普及”。通過大模型將“技術-場景-需求”的生態化融合，正讓曾經高門檻的金融服務浸潤至每個角落，真正實現“人人皆可被精準服務”的普惠金融。

李秀生預測道，金融機構的行為活動都將深度融合AI技術，實現“人人AI，處處AI”。從基層員工到高層管理者，都將借助AI提升工作效率和決策質量。同時，AI也將深刻改變企業的產品形態。以手機銀行APP為例，以往界面由固定的圖標組成，用戶體驗相對單一。隨著生成式人工智能的發展，未來的產品界面將變得更加交互式和個性化。

鄧江認為金融的本質恒久不變，但大模型技術革命將推動金融這一知識密集型行業發生熵增。大模型技術將極大解放人類的腦力勞動，使金融服務更加普惠、高效，并增強金融與其他行業的交叉融合能力，如醫療、養老等，為金融服務帶來無限可能。

對于智能投顧的普及化發展，不同嘉賓發表了各自的看法。李秀生認為，隨著大模型等生成式人工智能技術的發展，智能投顧處理復雜信息和多模態數據的能力顯著增強。通過整合和分析海量數據，大模型能夠洞察市場趨勢，為智能投顧領域提供豐富的參考信息和輔助決策，更多的金融機構將開展應用智能投顧項目。

鄧江表示，相較于人類客戶經理，機器顧問因無個人利益驅動，能更客觀地為投資者提供建議，降低道德風險。隨著技術進步，機器顧問的能力將不斷提升，預計未來將有更多人選擇其作為投資顧問。大模型公司也會搭建完整生態，橫跨養老理財、財富顧問、普惠金融等領域，幫助機構更好地打造顧問服務，以惠及更多普通人。