AI经济学 | 第八章：AI大模型在金融行业的应用前景及潜在影响分析

主要观点总结

大模型的出现为AI与金融的结合带来了更大的想象空间。当前，大模型的应用主要聚焦于业务场景简单的非决策类环节，如智能客服、业务助理等，而在对金融专长要求更高的决策类环节上仍难以落地应用。大模型对金融行业的未来发展可能产生影响，包括提升效率、推动普惠金融和可能带来的金融风险。从效率视角来看，大模型有望减少金融系统信息不对称、提升整体效率；从普惠视角来看，大模型有望降低用户交互门槛、提升客户触达能力和定价效率；从安全视角来看，大模型在金融领域的应用存在技术风险、加剧现有金融风险及潜在新型金融风险。未来，建议通过加强多方协作、明确分级分类监管持牌制度、鼓励完善机构内部风控制度、发展风控技术等以防范风险。

关键观点总结

关键观点1: 大模型在金融行业的应用现状

大模型目前主要应用于业务场景简单的非决策类环节，如智能客服、业务助理等，而在对金融专长要求更高的决策类环节上仍难以落地应用。

关键观点2: 大模型对金融行业未来发展的可能影响

大模型有望提升金融效率、推动普惠金融，但也可能带来金融风险，包括技术风险、加剧现有风险及潜在新型风险。

关键观点3: 未来大模型在金融行业应用的建议

建议通过加强多方协作、明确分级分类监管持牌制度、鼓励完善机构内部风控制度、发展风控技术等措施来防范风险。

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点击小程序查看报告原文 Abstract 摘要 大模型的出现给AI与金融的结合带来了更大的想象空间。本章旨在通过梳理当前现状、讨论未来趋势、分析潜在影响，针对性地回答三大关键问题： 大模型当前在金融行业的应用现状。 当前，大模型的应用主要聚焦于业务场景简单的非决策类环节，如智能客服（AI Agent）、业务助理（Co-pilot）等，而在对金融专长要求更高、涉及强金融建议和核心决策任务的业务场景中仍难以落地应用。其中，从业务流程角度，各类金融机构已在尝试应用大模型赋能前台营销运营、中后台运营支持环节，而在核心分析决策环节上，大模型更多辅助前端信息收集和后端内容生成输出、从而提升效率；从业务场景角度，大模型在支付、信贷、投研、投顾、保险等领域均已有应用落地。 大模型对金融行业未来发展可能产生的影响。 我 ………………………………