在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。从传统银行业到金融科技，AI的应用正在深刻改变着金融服务的提供方式，推动行业向智能化、数字化转型。其中，大模型技术的崛起尤为引人注目，它通过强大的数据处理能力和智能决策能力，正成为重塑金融行业格局的关键因素。
一、大模型在金融行业的普及背景
2025年伊始，AI技术的进一步普及与应用，降低了银行应用AI的门槛，尤其是中小银行也得以参与其中。生成式AI及其他人工智能技术正迅速重塑着银行的运营模式和服务方式。智能柜员机、AI客服机器人、后台数据分析系统的广泛应用，正是AI技术在银行业发挥巨大作用的生动写照。
开源模型的普惠价值生态逐渐形成，据资料显示，目前15家银行（工行、建行、招行等）基于DeepSeek开源架构部署本地化模型，推理成本降低80%，中小机构可快速构建差异化能力。
二、金融行业AI应用的多元探索
1. 智能客服
智能客服是金融行业AI应用的重要场景之一。腾讯理财通正式接入DeepSeek-R1满血版，同时支持腾讯混元大模型。用户通过点击搜索框或股市行情两个入口，即可体验专业金融AI助理服务。这一升级整合了专业金融信息数据、微信公众号文章等内容，为用户提供更加便捷、专业的金融服务。
2. 反欺诈
反欺诈是金融行业风险控制的核心环节。金融机构通过毫秒级异常交易拦截、生物特征动态核验（如指纹、人脸识别的多模态认证）、图神经网络（GNN）驱动的团伙欺诈检测等技术，显著提高了风险识别精度。以DeepSeek为首的AI大模型在反欺诈领域的应用，有效降低了金融机构的欺诈风险。
3. 大模型知识库
金融机构都在建自己的知识库，用大模型的技术去快速地、完整地构建金融机构自己的知识库，形成知识助手，更好地帮助这些金融机构的员工去开展经营活动。例如，广发证券已私有化部署开源大语言模型通义千问Qwen2，通过大模型生成用例服务部署在广发证券质量团队自研的一站式自动化测试平台上，一站式通过http接口调用大模型的能力生成测试用例。
4. 会话洞察和数据挖掘
金融机构在过去的日常经营过程中，与客户的沟通数据可以用于深度挖掘，挖掘出新的商机做二次营销。通过大模型技术对海量数据进行挖掘和分析，金融机构可以更好地了解客户需求，实现精准营销。
三、DeepSeek带来的改变
DeepSeek的爆火，源于其精准击中了金融业的两大痛点：数据爆炸与成本焦虑。当AI将金融效率提升至毫秒级，金融科技革命的胜负手已从‘单点突破’转向‘生态重构’。
DeepSeek让大模型对算力的消耗降低到一个可接受的范围，实际上它是提高了一个投产比：投入和产出比。我原来可能需要花100万，现在可能只需要花20万。但我原来花100万，如果赚40万这个生意就不划算；如果现在花20万能够赚40万，这个生意就划算了。
四、大模型重塑金融安全与服务范式
1. 反欺诈
在反欺诈领域，金融机构通过毫秒级异常交易拦截、生物特征动态核验、图神经网络驱动的团伙欺诈检测等技术，显著提高了风险识别精度。
2. 智能客服
多模态交互技术支持724小时服务，并通过融合联邦学习优化投诉处理模型，显著提升效率；同时，情绪识别技术可辅助拦截恶意攻击。
3. 风险评估
AI能够综合考量多方数据，精准识别潜在风险，为金融机构的稳健运营保驾护航。
五、总结
大模型技术在金融行业的应用，正在深刻地改变着行业格局。通过提升金融服务效率、降低风险、优化客户体验等方面，大模型为金融行业带来了巨大的变革。随着大模型技术的不断发展和完善，我们有理由相信，未来金融行业将更加智能化、高效化，为用户提供更加优质的金融服务。