天博·体育2023金融大模型报告数智金融的四大玩家领域成功赋能金融行业的例子，包括Bloomberg、Morgan Stanley、度小满、蚂蚁集团等海内外金融机构已有相关大模型产品落地。整体来看，现阶段 “AI+金融”领域的主要“玩家”包含互联网大厂、AI企业、智能硬件企业、金融机构科技子公司四类机构。

　　ChatGPT的横空问世，不仅将人工智能发展推向新阶段，也促发了AI大模型时代随之到来。近年来天博·体育，国内各监管部门也极力推动金融机构利用金融科技加快数字化转型，助推行业紧跟数字时代步伐迈上新一级阶梯。

　　一方面，相关部门在近年多次下发有关文件强调发展金融科技的重要性。自2019年起，人民接连印发《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》《金融科技发展规划（2022-2025年）》，其中提到要充分发挥金融科技赋能作用，推动我国金融业高质量发展。

　　另一方面，监管部门也不断通过试点方式助力金融机构实现金融科技创新。2021年2月，中国证监会在北京率先启动资本市场金融科技创新试点工作，其余城市也在后续相继推出试点项目。公开资料显示，截至当前，包括北京、上海、广州、深圳和南京等城市已经落地资本市场金融科技创新试点项目。

　　在上述背景下，金融机构用于金融科技方面的投入也逐步增多。据艾瑞咨询测算，自2019年起，业IT投入规模以24%的复合增长率稳定高速增长，在2022年突破3000亿元，预计未来国内银行业IT投入规模仍将以24.6%的复合增长率保持高速增长态势，于2025年达到接近6000亿元。而2021年中国业信息科技投入规模约为414亿元，约占据行业保费收入的0.92%。艾瑞咨询预计，我国信息科技投入规模仍将保持稳步增长天博·体育，并有望在2023年达到569亿元。

　　另据艾瑞咨询发布的《2022年中国AI+金融行业发展研究报告》披露，2022年，以银行、保险、为主的金融机构技术资金投入预计超过4000亿元。与此同时，金融机构间科技竞争愈发激烈，前沿技术采购不断增长。以国内银行与保险机构为前沿科技采购代表，2022年中国银行与保险机构前沿科技采购支出或达到170亿元。

　　有力的政策支持和大量的资金投入，无疑为金融业这一数据密集型行业与大模型应用结合铺下了一条康庄大道。长江证券发布的《深度解析大模型在金融行业的应用及前景》研报指出，金融行业沉淀了海量数据，其中包含大量非结构化数据。既占用了大量的存储资源，又无法将数据标准化进行分析利用。催生金融业对大模型高效、准确处理数据技术的强烈需求。

　　在刚性需求增强的同时，海内外金融机构也通过利用金融科技，加速大模型的应用落地。例如，Lemonade将保险与科技相融合构建机器人平台，为客户提供个性化的保险推荐和咨询服务。

　　前述研报也提到，Bloomberg于2023年3月介绍旗下首个金融垂类大模型BloombergGPT。Morgan Stanley的财富管理部门也和OpenAI合作推出一款基于GPT-4技术的聊天，通过检索可便捷获取储存的信息。此外， 2023年6月，Broadridge子公司LTX也宣布，通过GPT-4打造了BondGPT，用于帮助客户回答各种与债券相关的问题。

　　在国内金融领域，大模型也正被广泛应用。例如，在银行领域，度小满推出了“智能化征信解读中台”，将大型语言模型LLM、图算法应用在征信报告的解读上。另外，蚂蚁集团也发布了金融大模型，通过理解用户语言，调用蚂蚁体系内的专业工具，给用户提供相应专业服务。

　　随着技术能力不断翻新，金融行业数字化不断推进。华西证券发布的《AI+金融专题研究：大模型引爆金融科技》指出，金融机构搭建机器学习、生物特征识别、智能语音语言、智能图像、知识图谱、智慧物联等平台，构建Al核心能力群，广泛应用于金融业务领域，未来将进一步丰富企业级AI技术服务体系，持续在基础技术平台建设取得重要进展。

　　整体来看，目前与金融业的结合主要集中在四类机构。根据艾瑞咨询报告指出，现阶段“AI+金融”领域的主要玩家包含互联网大厂、AI企业、智能硬件企业、金融机构科技子公司等四大类，其业务均呈现全栈式布局趋势。其中，互联网大厂与深耕垂直领域的AI企业核心优势业务领域集中于“AI+金融”软件业务；智能硬件企业以端侧硬件部署能力见长，并在AI金融业务实际拓展中基于对配套软件的需求，产业链内角色逐步由软件集成者向开发者转变。

　　而金融机构科技子公司则是由银行、保险、等金融机构以全资控股或合资方式设立的专注于AI技术与金融服务深度融合的技术服务公司，通过从母公司获取的金融业务知识沉淀、数据积累为核心，从AI金融应用层入场，并发挥金融机构派系内关系优势，以资源集成者、任务分包者等角色参与中上游环节，通过与AI企业、智能硬件企业合作解决自身存在技术短板的问题。

　　艾瑞咨询统计测算，2021年AI+金融核心市场规模达296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2026年，核心市场规模将达666亿元，CAGR（复合年均增长率）为17.6%，带动相关产业规模1562亿元，CAGR为18.2%。

　　随着大模型在金融领域广泛应用，也加快了中国金融业的数字化进程。上述研报提到，人工智能将在多个场景如客户服务、风险控制、交易投资等产生巨大影响，进一步推动金融业智能化，减少信息不对称、降低交易成本、提高风控水平，充分满足客户个性化需求天博·体育，从而加快中国金融业的数字化进程。而大模型在模型性能及能力上的跨越式提升，也更好地满足了众多金融场景，如智能投顾、智能投研、智能风控、智能交互等，对人工智能技术的需求，加快了金融行业的技术升级进程。