值得一提的是，“AI+金融”并非单纯的技术累加，而是针对不同业务场景需求，运用前沿技术成果推出的创新金融产品、经营模式、业务流程，以及推动金融业务高质量发展的一系列配套解决方案。日前，由前瞻產業研究院發佈的《2024年前瞻中國AI大模型場景應用趨勢藍皮書》指出，截至2023年，我國大模型在各垂直應用行業中，金融、政府、影視遊戲和教育領域是大模型滲透率最高的四大行業，滲透率均超過50%。
其中，金融行業的數字化程度在全行業中相對領先，智慧銷售、智能問答和智慧辦公是當前金融行業最熱門也是應用成熟度最高的場景，智能風控則是最具有發展勢能和應用落地價值的潛力場景。
前瞻指出，金融行業融合AI大模型的三大優勢在於：數字化基礎好——金融行業前期數字化轉型水平最高，超過90%以上，積累了豐富的行業數據資源；新事物接受程度高——金融行業對新興技術普遍接受程度、包容度和支付意願都更強；具備支付能力——新興技術往往意味着高成本，金融行業盈利能力強，具備極強的爲新技術買單的支付能力。得益於此，2022年，中國智慧金融市場（包含「AI大模型+金融」）規模已達2822億元，預計2025年達3638億元，複合增速達9%。
值得一提的是，「AI+金融」並非單純的技術累加，而是針對不同業務場景需求，運用前沿技術成果推出的創新金融產品、經營模式、業務流程，以及推動金融業務高質量發展的一系列配套解決方案。
前瞻研究團隊在AI+金融的行業賽道調研進程中，總結得出四大行業新場景。
①以開/閉卷問答能力爲核心的智能營銷與金融信息查詢
②以知識推理爲核心的财富管理與合規篩查
③以代碼合成能力爲核心的代碼生產與代碼補全
④以條件文本生成能力爲核心的訓練數據生成與智能培訓
同時，前瞻研究團隊在應用案例上邀請並採訪了商湯科技、瀾舟科技、第四範式、360科技、銜遠科技等細分賽道標杆企業，並詳細記述了各類大模型與不同金融機構之間的多樣化融合應用場景：
①商湯科技×上海銀行——AI數字員工應用案例
案例內容：基於AI大模型，研發出「海小智、海小慧」兩位AI數字員工，爲用戶提供業務諮詢與指導、產品推介、客戶投教等交互服務。
解決場景痛點：服務人力與需求不對等；數字鴻溝；老年客群不會使用電子設備，依賴人工交互等問題
②瀾舟科技×中國聯通軟件研究院——智能投研解決方案
案例內容：在智能化投研平台基礎上基於AI大模型能力新增投研知識庫擴充、投研分析助手等功能，提高了大模型在金融投資研究中的應用能力。
解決場景痛點：數據分析處理能力不足；檢索方式單一；報告攥寫時間長；信息彙總檢索費時費力等。
③第四範式×國內某知名保險公司——風險控制決策應用案例
案例內容：基於AI大模型預測能力打造智能覈保系統，實現了自動化、精準化、個性化的核保決策；同時，還打造了智能理賠系統，實現了自動化、快速化、公正化的理賠處理，有效降低了理賠成本和風險。
解決場景痛點：理賠效率低下，人工審核慢。
④360科技×金城銀行——智能化虛擬分析師
案例內容：利用360成熟的大語言模型、知識庫等產品，一方面建立銀行內部私有化定製大模型，提升辦公運營效率；另一方面打造智能化虛擬分析師，爲業務發展提供智能輔助，助力銀行數字化轉型。
解決場景痛點：運營效率低，人工獨立審核主觀偏差風險。
⑤銜遠科技×國內某銀行——AI社群運營機器人
案例內容：私域運營場景下，通過AI機器人輔助做社群運營，同時利用旗下MODI營銷大腦多項營銷功能，結合當下的社會熱點話題快速生成合規的內容，引起群用戶的關注以及討論熱度，進而推薦產品。
解決場景痛點：私域活躍、私域轉化，個性化服務，降本增效。
由此可見，AI大模型在爲金融行業帶來傳統場景升級的同時，大模型的強大生成能力和多模態信息處理能力會爲包括銀行、保險、資管、投顧等在內的金融業務帶來「迭代式」的場景變革。
當前，AI+金融的應用現狀顯示出巨大的潛力和發展前景，但也面臨着數據隱私、模型透明性、技術與業務融合、監管和合規等挑戰。未來的發展將圍繞技術創新、數據生態、監管合規、人才培養和生態系統建設展開，不斷提升AI在金融行業的應用深度和廣度，實現智能金融的全面發展。
前瞻經濟學人APP資訊組
更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《2024年前瞻中國AI大模型場景應用趨勢藍皮書》
同時前瞻產業研究院還提供產業新賽道研究、投資可行性研究、產業規劃、園區規劃、產業招商、產業圖譜、產業大數據、智慧招商系統、行業地位證明、IPO諮詢/募投可研、專精特新小巨人申報等解決方案。在招股說明書、公司年度報告等任何公開信息披露中引用本篇文章內容，需要獲取前瞻產業研究院的正規授權。
更多深度行業分析盡在【前瞻經濟學人APP】，還可以與500+經濟學家/資深行業研究員交流互動。更多企業數據、企業資訊、企業發展情況盡在【企查貓APP】，性價比最高功能最全的企業查詢平台。