AI技术与金融行业融合的新趋势与挑战

大模型技术驱动金融创新

当前，金融行业对大模型的应用已从单一工具升级为系统性工程。模型能力的进化不仅体现在生成式AI的逻辑推理与多模态融合，更需通过“大模型与小模型协同优化”的机制（即“双飞轮”模式）提升场景适配性。例如，通过模型蒸馏训练垂直场景的小模型，通过强化学习提升大模型能力上限，形成技术闭环。

在算力领域，国产化与极致优化成为关键。通过自研芯片与算法优化，算力效率显著提升，为金融机构提供高性能、低成本的普惠化服务。此外，行业合作推动场景细分与模型快速迭代，部分领域已实现每月40%-50%的优化进展，为复杂金融任务（如风险预测、智能投顾）提供技术保障。

金融机构的核心挑战与应对策略

1. 数据工程转型

传统数据治理逻辑需向“AI原生”升级，实现数据资产与模型的深度耦合。通过构建结构化知识库、向量化数据库及内置推理能力，金融机构可将静态数据转化为动态知识引擎，支持实时分析与决策。例如，将经营数据按业务逻辑分层（规模增速、风险趋势等），结合大模型生成可解释性洞察，助力管理层精准施策。

2. 算力标准化管理

算力资源需从粗放投入转向精细化配置。通过定义场景化算力基准（如百万Token标准），金融机构可优化资源分配，降低冗余成本。同时，探索分布式训练与混合云架构，平衡性能与效率，应对监管对算力合规性的要求。

3. 监管协同与风险防控

针对生成式模型的“幻觉”问题，需建立数据驱动的验证机制。通过将传统业务数据（如合规报告、风险指标）嵌入模型训练与推理流程，提升输出结果的准确性与可追溯性。此外，开发监管专用智能体，实现风险拦截与合规审查的前置化，为业务创新划定安全边界。

阿里AI战略的三大支柱

1. 基础设施升级

持续投入云与AI硬件生态建设，聚焦国际化布局、大模型研发及场景化落地。通过开放平台（如百炼）与标准化协议，推动智能体工具链的生态共建，降低金融机构的AI应用门槛。

2. 商业模式重构

以AI为核心驱动业务全面转型。在C端，通过智能入口（如搜索、智能设备）提供个性化服务；在B端，打造数据与AI融合的中台能力，支持客户从“数据治理”向“知识运营”跃迁。例如，智能投顾场景中，用户可通过自然语言交互完成资产配置，系统基于多维度数据生成动态策略。

3. 组织与人才革新

推动“业务部门主导创新”的文化变革，科技团队聚焦数据与模型的深度结合。通过开源协作、行业知识共享及复合型人才培养，构建敏捷迭代的AI创新体系。

未来展望：从“看数”到“问数”

金融行业正经历从数据可视化到智能交互的范式转变。通过内置推理能力的数仓系统，业务人员可直接以自然语言提问，实时获取归因分析、趋势预测等深度洞察。例如，在经营分析中，模型可自动解析“区域分行抗风险能力”，并生成结构化建议，辅助管理层决策。

这一转型不仅依赖技术突破，更需行业共识与政策支持。未来，金融机构、科技企业与监管机构需协同制定AI伦理标准、算力共建规范及数据共享机制，共同构建可信、高效、普惠的智能金融生态。

作者张翅系阿里云智能集团公共云事业部副总裁，新金融行业总经理， 本文为作者在2025·金融四十人年会暨闭门研讨会“人工智能时代的金融与科技”平行论坛二“智能时代的金融业：创新，变革与监管”上所做的主题交流。文章仅代表作者个人观点，不代表CF40立场，未经许可不得转载。