這一超級富豪“逆襲”，身價大增4330億
來源：侃見財經互聯網的突圍沒有“終點”。在快節奏的商業環境下，不斷的試錯成了互聯網企業的標配，一年一個風口，一個風口造就一個熱點，但是回頭來看，最終受益的還是身處
自計算機技術誕生以來，人工智能便作為其重要分支逐步發展。上世紀五十年代，受限于技術成熟度與社會需求規模，人工智能雖已問世，卻更多停留于理論探索與科幻創作層面，未能對現實社會產生顯著影響。直至21世紀，深度學習、自然語言處理等領域的突破性進展，推動人工智能從實驗室走向產業化應用，成為全球信息技術創新的焦點。
2022年，美國OpenAI公司發布的ChatGPT大模型引發全球科技界關注，我國科技企業迅速跟進，推出多款具有自主知識產權的大模型產品。隨著技術生態的完善，2023年起，金融、醫療、教育等行業掀起大模型應用熱潮，其中金融業憑借數據資源優勢與業務場景適配性，成為技術落地的核心領域。2025年初，深度求索公司推出的DeepSeek通用大模型以低成本、高效率的特點，進一步推動技術普及，全球范圍內形成新一輪應用競爭格局。
人工智能大模型的本質是通過海量數據與超大規模參數訓練的深度學習系統，其參數量通常達數十億級，基礎數據規模以數百GB計。這類模型具備自主進化能力，可通過知識圖譜生成個性化功能，并依托神經網絡硬件實現復雜運算。與傳統工具軟件不同，大模型通過持續學習外部數據實現功能迭代，其輸出結果既取決于初始編程框架，也受訓練數據質量影響。按處理內容劃分，大模型可分為自然語言處理、數據分析與圖像識別等類型，其生成的文本、圖像等內容被業界稱為生成式AIGC。
金融業成為大模型應用的主戰場，源于其獨特的數據優勢與業務需求。作為經濟活動的核心數據持有者，金融機構掌握的結構化數據在標準化程度與獲取效率上顯著優于其他行業。大型銀行、證券與保險公司通過自建或合作模式部署大模型，既可利用自身數據優化模型性能，也能通過技術賦能提升服務效率。例如，2024年全球金融機構在AI領域的投資超1500億美元，其中40%以上流向大模型研發。我國AI產業規模同年達7000億元，金融業占據下游應用市場三分之一份額，42家A股上市銀行中已有半數完成大模型部署。
從實踐路徑看，大型金融機構傾向于構建垂直領域專用模型，以匹配復雜業務場景；中小機構則通過接入通用大模型并微調參數，實現低成本技術遷移。這種差異化策略背后，是金融機構對數字化轉型的深度思考。隨著信貸擴張模式趨緩，行業重心轉向降本增效與服務質量提升，AI技術成為突破發展瓶頸的關鍵工具。例如，部分銀行通過大模型優化風險評估流程，將信貸審批時間縮短60%；證券機構利用自然語言處理技術實現實時市場分析，提升投資決策效率。
盡管技術前景廣闊，但大模型的應用邊界仍受制度與倫理約束。作為國民經濟命脈，金融業的信用體系與責任機制難以被技術完全替代。即使是最先進的AI系統，在客戶身份核驗、合規審查等環節仍需人工介入。實踐中，大模型更多扮演“輔助角色”，通過自動化處理重復性任務，釋放人力資源投入高價值領域。例如，某股份制銀行部署的智能客服系統可處理80%的常規咨詢，但復雜投訴仍需人工專員跟進。
對于金融機構而言，技術引入需平衡創新與風險。盲目追求高性能模型可能導致成本失控，而忽視業務場景適配性則可能造成資源浪費。合作研發成為主流趨勢，科技企業通過與金融機構共建實驗室，獲取稀缺數據與實戰場景，金融機構則借助技術方能力實現快速迭代。這種協同模式不僅提升了大模型的金融領域適配性，也為技術向其他行業遷移提供了信用背書——獲得金融業認可的技術方案，往往更容易拓展至醫療、制造等領域。
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