日前，來自行業協會、頂尖高校、重要金融機構及領先科技企業的專家學者圍繞“金融大模型的創新路徑、應用挑戰及未來趨勢”展開了深度研討。研討會由中國人民大學國際貨幣研究所與金融科技50人論壇聯合主辦，騰訊研究院與中國人民大學金融科技研究所共同協辦。
去年以來，各界對大模型應用十分關注。如何更好地將人工智能和金融領域契合，成為當前各方關注的重點。
騰訊研究院聯合畢馬威在會上發布了《2025金融業大模型應用報告：體系落地，價值共生》（以下簡稱“報告”）的核心研究成果。
報告指出，經過近兩年的實踐，金融業的大模型應用已從“為了AI而AI”的技術驗證階段轉向以商業價值為導向的“體系化深耕”。一個顯著的變化是，投入產出比已超越技術先進性，成為機構應用大模型的核心衡量標準。大模型的應用目前正呈現兩大趨勢：一是從內部提效向核心創收領域加速轉移，在智能理財助理、財富管理、保險代理人等客戶觸達場景中已率先實現突破；二是從單純的效率工具向深度參與決策的協作伙伴升級，以智能體（Agent）為代表的應用新形態正在重構投研等領域的人機協作模式，展現出重塑行業的巨大潛力。
報告認為，全球大模型發展不再是單一的技術競賽，而是呈現出技術迭代、資源升級、價值深化與生態競合交織的復雜格局。面對這一趨勢，金融機構在擁抱技術紅利的同時，也面臨著高價值數據資源碎片化、戰略規劃與價值導向不清晰、技術迭代對組織和人才升級需求迫切等多重挑戰。為應對這些挑戰，構建“數據、技術、應用、組織”四位一體的能力框架，將成為金融機構在未來人工智能范式革命中贏得先機的關鍵。
國家金融與發展實驗室副主任楊濤認為，在宏觀層面上，需要圍繞“防風險、強監管、促發展”這一核心金融發展思路。在中觀層面上，行業要圍繞宏觀層面關注的重點展開工作。要有效防范人工智能金融應用中可能出現的新型風險挑戰，更好地將人工智能大模型的新技術應用到風控中，在智能風控等核心業務領域識別、控制和應對風險。在強監管的視角下，核心抓手需要從現場監管向算法監管轉變。在促進高質量發展的視角下，金融業要研究通過人工智能大模型提升邊際效率、降低成本、改善流程，以此提升可持續發展能力。在微觀層面，要關注大模型“三駕馬車”的形成。一是生成式大模型從僅限于內容生成逐漸拓展到多模態的形式中。二是智能體成為大模型落地的一個重要載體，從過去的對話機器人向自動的任務執行者轉變。三是MCP（模型上下文協議）通過協議標準化，實現大模型工程化、生態化的進一步互聯互通與落地。
中國人民大學社會科學高等研究院（深圳）執行院長、國際貨幣研究所副所長宋科就金融大模型應用存在的問題提出思考。他表示，目前，金融大模型已經開始更好地應用到更廣泛的領域，通過降低成本和提升效率在非金融決策層面發揮越來越大的作用。但能否真正觸及深層次的資源配置、風險管理、交易結算、價格信息、激勵機制、資本分割等金融功能值得關注。為了推動金融大模型更好地發揮數據要素功能，一要做好數據確權，在此基礎上讓大模型更好地深入私域數據，從各個垂直領域的大數據中得到有效補充；二要明確數據要素對于宏觀經濟增長的重要性，未來要更好地拓展大模型應用，將大數據的價值功能發揮到最大；三要關注金融大模型能否改變金融人才培養模式，未來的金融科技人才培養，尤其是大模型、大數據驅動下的金融科技人才培養，需要基于技術驅動，而不是金融與科技的簡單融合。這需要在培養理念、培養方案和培養模式上進行大調整。
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