高考作文不出意料再次上了热搜，同样备受关注是文心一言（百度）、通义千问（阿里）、360智脑、金山文档 AI等大模型纷纷参与写作，乐在其中。
无论各家大模型水平怎样，都可以从一个侧面反映了大模型的蓬勃发展。
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大模型应用正从生活、娱乐等方向，向产业、教育、医疗等领域加速拓展，深刻影响并改变各行各业。作为社会经济血脉的金融行业也不例外。
大模型带来科技巨头业务变革
大模型技术一定能给金融行业带来前所未有的机遇。
正如创新工场董事长兼首席执行官李开复所说，AI2.0时代将颠覆许多行业，如搜索引擎、电商、金融、教育、影视娱乐、医疗、游戏等，未来AI将走进实体，它会重构人类的生活与工作。“AI大模型是中国不能错过的历史机遇。”
国内科技巨头的大模型应用，正在金融行业深入展开。
4月，阿里发布通义千问伙伴计划，将与合作伙伴推动大模型在金融行业的落地应用，全面改造投顾服务、客户运营、知识探索等流程，实现更人性化的客户服务和更精准的智能决策。
5月，百度展示了“文心千帆”大模型平台。有超过300家产业生态伙伴在和百度探索大模型落地场景，在智能办公、旅行服务、电商直播、政务服务、金融服务五大领域打造行业样板间。
华为方面，盘古大模型于2021年4月正式发布。目前，盘古大模型已经在100多个行业场景完成验证，包括金融、能源、零售、工业、医疗、环境、物流等等行业及场景。
大模型凭借在内容生成与创作、内容生成信息摘要与总结、知识理解与问答、自然交互与对话、逻辑推理等方面具备非常出色的能力，对于金融机构的人机交互、信息分发和获取、生产力提升等各方面都将产生颠覆性的影响。
萨摩耶云科技集团董事长林建明认为，以最新NLP（自然语言处理）大模型技术，萨摩耶云探索通过多轮对话的形式自动进行模型构建，让使用者通过自然语言描述他们想创建的应用程序，便能搭建出一个模型。并且用户可以通过持续的自然语言提供改进建议，自动进行建模调整。
例如在金融服务方面，大模型能够将原本更加依赖专家“个体”知识与经验的服务，扩展到可以支持到所有的从业者，不仅提升整体行业服务水平，也会大大提升服务能力。
据了解，百度的文心一言在金融行业的应用会率先在智能检索、投研助手、金融数字人、智能客服、智能创作等场景落地，大幅提升业务效率，带来金融行业应用的突破。
助力金融行业智能化进阶
作为一个业务流程规范、数据和知识沉淀完备的行业，金融业天然具有应用大模型的数据基础。而金融深度定制、广阔的场景应用等诉求，则是金融大模型开发的需求驱动。
“如果把大模型应用到金融领域，将给金融业带来大变革。” 中国科学技术大学信息科学技术学院副院长、教授李厚强认为，金融机构利用一些开源大模型，针对金融细分领域进行模型训练，就可以做很多事情。比如，把一系列的金融报表检索、收集起来，然后利用大模型进行分析，可以得出一些有用的东西，从而为提升金融服务提供参考。
度小满CEO朱光在谈及大模型于金融行业的应用前景时表示，大模型可以分为理解式大模型和生成式大模型：理解式大模型优势在于数据洞察理解能力，可以用在智能推荐、风险管理、智能经营上；生成式人工智能可以成为理财师、保险经纪人等金融从业人员的得力助手。
大模型将为推动行业智能化发展提供助力，并在许多场景和流程中得到广泛应用，进而完善与客户有关的金融服务能力，改善用户体验；拓展融合业务场景，提升运行效率。
众安科技联席CEO钮程昊认为，目前大模型技术已具备商业化应用的基础，并将成为推动保险业高质量发展的新助力。
例如，大模型技术或可应用于理赔流程，根据客户提供的理赔申请材料和保单信息，自动化完成或辅助客户完成理赔处理的申请、索赔、理赔评估、审核、结算等各个环节，从而提高理赔效率、降低成本、提高客户满意度。
金融的核心是风险管理，对于数据的挖掘和解读是解决风控问题的一大关键。大模型具有超越传统方法对数据挖掘的能力，随着对数据的解读能力的提升，可以发现原来发现不了的风险，提升金融风控效率。
“AIGC算法在金融数据建模和智能交互方面,展现了显著优势;在信用评分和欺诈检测等方面,判别式AI技术更具实力。将两种算法深度融合,可以灵活应对不同的金融场景和需求,在追求高效率和高性能之间达到最佳平衡。”百融云创CEO张韶峰如此表示。
融360表示，人工智能大模型可极大地增强欺诈检测能力，其可以分析和理解大量的结构化和非结构化数据，因此能够识别出隐藏在庞大数据集中的欺诈行为和异常模式，并持续改进欺诈检测的准确性和效率，从而使得金融机构、电商平台等能够及时发现欺诈行为，减少金融损失并保护用户的利益。
而度小满此前已经在大模型领域持续实践，将大语言模型LLM应用于海量互联网文本数据、行为数据、征信报告的解读，将小微企业主的信贷风险降低了20%。
大模型让金融行业客户服务更加专业。当前，智能客服已成为金融企业的标配，但仍难以应对复杂多变的应用环境。以大模型为基础，进行升级的智能客服可以彻底改变传统的人机交互过程，让运营智能客服更简单，更智能，更高效。
马上消费人工智能研究院院长陆全表示，“如果把通用大模型看作一匹资质超群的‘野马’，打造专注于金融垂直领域和细分场景的大模型应用就相当于对野马的驯化。”
首先，需要用专有的经过加工的垂直领域的数据作为“草料”来“喂养”它。当前马上消费的整体数据量已经超过40PB，服务器超过8000台，每日数据交换量超过950亿，其中实时数据接入量350亿，每日投放数据量超过190亿，而风控Hbase调用量超过40万次/s，相关指标均在消费金融领域处于领先位置。
其次，要在垂直领域对模型进行精调对齐训练，相当于为野马套上“笼头”，再用大模型的推理加速技术为它加上“马鞍”、“马镫”，让这匹骏马跑得更快、更可控。最后，要有足够的应用场景来供这匹骏马奔驰和迭代，使用的人越多，评估反馈越多，模型迭代越快，才会越来越好。
智慧营销丰富客户画像 智慧运营降本增效
营销和运营，是金融重要业务。而大模型在这两方面也将带来了前所未有的创新。
智慧营销方面，大模型技术也将引发营销模式变化及能力大幅提升。大模型能够极大丰富客户画像，实现营销推荐精准化、客户服务个性化、营销活动智能化，同时将帮助用户在标签挖掘、内容理解、意图识别、短信模板财规划、话术生成和挖掘等方面提质增效。
智慧运营方面，大模型可用来帮助金融机构提升运营效率方面。比如，通过平台提供内容理解、内容质检的多类 AI 模型能力，从提升内容服务入手提升运营质量；同时在内容推荐中，提供信息流类推荐、社区类内容推荐、PUSH 推荐等模块的算法解决方案，从而帮助各渠道端实现更好的个性化分发及转化效果，帮助金融机构降本增效。
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