【眾安信科】2025邁向智能驅(qū)動新紀(jì)元：大語言模型賦能金融保險行業(yè)的應(yīng)用縱覽與趨勢展望白皮書

邁向智能驅(qū)動新紀(jì)元邁向智能驅(qū)動新紀(jì)元21動各個行業(yè)大語言模型的應(yīng)用加速。與傳統(tǒng)AI算法通常依賴人工定義規(guī)則和淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，大語言模型在復(fù)雜語義理解、上下文推理、多任務(wù)處理和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析等方面展現(xiàn)出更高的通用性。這些進(jìn)展使得大語言模型能夠在多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域中實現(xiàn)更高效從當(dāng)前行業(yè)實踐來看，大語言模型在金融保險領(lǐng)域的應(yīng)用已完成初步的技術(shù)驗證與試點(diǎn)落地，正處于由試點(diǎn)探索向系統(tǒng)化集成的過渡階段。在部署初期，行業(yè)一般優(yōu)先選擇在立模型調(diào)試與反饋機(jī)制，為后續(xù)向高復(fù)雜度核心業(yè)務(wù)的拓展奠定實踐基礎(chǔ)。以上審慎的推進(jìn)方式，既體現(xiàn)出金融保險業(yè)對AI“冷啟動”階段數(shù)據(jù)與經(jīng)驗積累不足、專業(yè)人才及硬件儲備有限等客觀條件的現(xiàn)實考量，也反映出大語言模型應(yīng)用本身所需的調(diào)試周期和務(wù)協(xié)同與流程重構(gòu)的跨部門機(jī)制，積累了系統(tǒng)性落地所需的組織與治理能力，這將為未值得關(guān)注的是，大語言模型在金融保險領(lǐng)域的應(yīng)用，不僅意味著流程效率的提升，更推動了行業(yè)信息處理范式與決策邏輯的深層次轉(zhuǎn)型。這一轉(zhuǎn)變并非僅是技術(shù)的替代，其本質(zhì)邏輯源于機(jī)構(gòu)由結(jié)構(gòu)化、靜態(tài)數(shù)據(jù)向多源、動態(tài)信息系統(tǒng)演進(jìn)所引發(fā)的能力重構(gòu)。過像、語音、用戶行為軌跡等非結(jié)構(gòu)化信息得以系統(tǒng)化建模與高效分析，顯著提升了風(fēng)險識別的廣度與響應(yīng)的及時性。這一能力不僅增強(qiáng)了金融風(fēng)險建模的靈活性，也為多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)預(yù)測機(jī)制提供了算法支撐，特別是在應(yīng)對突發(fā)性風(fēng)險事件時，機(jī)構(gòu)能夠融2進(jìn)一步來看，大語言模型的應(yīng)用已推動銀行、保險、券商等金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營理念、業(yè)務(wù)邏如銀行利用實時企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)與社交媒體動態(tài)信息優(yōu)化信貸評估體系；券商則依托知識圖譜、產(chǎn)業(yè)鏈網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更精準(zhǔn)的市場預(yù)測與資產(chǎn)配置。二是基于業(yè)務(wù)場景的跨行業(yè)生態(tài)化協(xié)同，如保險機(jī)構(gòu)與醫(yī)療健康平臺合作開發(fā)基于實時健康數(shù)據(jù)的預(yù)防型保險，銀行與汽車、智能家居等行業(yè)共同搭建實時風(fēng)險預(yù)警與主動干預(yù)的信貸服務(wù)體系?？梢哉f，從深層次上看，大語言模型的興起正推動金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建全新的能力驅(qū)動模式。相較于以往依賴資本規(guī)模和渠道擴(kuò)張的發(fā)展路徑，如今的智能化轉(zhuǎn)型更依賴于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效管理、算法能力的持續(xù)演進(jìn)，以及算力資源的動態(tài)協(xié)同配置。這一能力體系不僅重構(gòu)了金細(xì)化運(yùn)營和智能資源配置的基礎(chǔ)能力，為行業(yè)走向更高質(zhì)量、更可持續(xù)的智能運(yùn)營形態(tài)綜上所述，大語言模型對金融保險行業(yè)的影響，已不再局限于技術(shù)層面的升級迭代，而正在引發(fā)一場從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動”的深層次認(rèn)知轉(zhuǎn)型。金融保險企業(yè)不僅要主動適應(yīng)這一變革，更要解放固有認(rèn)知模式，積極進(jìn)行跨界合作、生態(tài)協(xié)同與共創(chuàng)共享，才能在未來智能決策時代占據(jù)主動。那些率先深入融合大語言模型技術(shù)的機(jī)構(gòu)將獲得因先發(fā)優(yōu)勢帶來的技術(shù)紅利，并引領(lǐng)行業(yè)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)資產(chǎn)、算法優(yōu)化與算力生態(tài)的新型經(jīng)營范式。相信隨著技術(shù)成熟度曲線逐步跨越臨界點(diǎn)，金融行業(yè)的價值創(chuàng)造邏輯也將3大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯5一、大模型技術(shù)路線持續(xù)優(yōu)化，金融保險業(yè)迎智能新機(jī)遇102.中國大模型崛起筑基金融業(yè)升維3.大模型前沿范式演進(jìn)及行業(yè)啟示20二、新技術(shù)驅(qū)動成本急速下探，垂類大模型助推流程再造241.大模型產(chǎn)業(yè)化三階成本曲線下探242.垂類大模型推進(jìn)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型313.智能運(yùn)營從效率提升到流程重構(gòu)3402/大模型賦能保險全鏈，落地有賴行業(yè)深度洞察39一、國產(chǎn)低成本大模型的突破，使其大規(guī)模商用成為可能431.國產(chǎn)算力適配確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)452.低成本高性能破解行業(yè)成本難題463.中文語義優(yōu)化適配保險多種場景504二、保險機(jī)構(gòu)快速接入大模型，當(dāng)前應(yīng)用聚焦于內(nèi)部提效521.險企加速AI中臺升級或模型啟航2.提效場景先行客戶交互謹(jǐn)慎探索53三、大模型持續(xù)迭代細(xì)微環(huán)節(jié)，降本增效實并現(xiàn)智能升級551.現(xiàn)階段大模型典型業(yè)務(wù)應(yīng)用場景572.當(dāng)前大模型典型中后臺應(yīng)用場景673.小步試點(diǎn)借力經(jīng)驗實現(xiàn)穩(wěn)健落地7103/合作范式的系統(tǒng)演變，從單邊集成到機(jī)制協(xié)同81一、數(shù)據(jù)要素價值加速顯性化，倒逼從技術(shù)到系統(tǒng)化重構(gòu)84二、垂直橫向及生態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同，構(gòu)建全行業(yè)共享智能底座871.政企協(xié)同：推動數(shù)據(jù)要素流通新路徑2.垂直整合：構(gòu)建企業(yè)級智能協(xié)同底座913.橫向協(xié)同：拓展跨場景智能聯(lián)動邊界945第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯016第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯7前全球大模型技術(shù)的發(fā)展格局逐漸呈現(xiàn)多元化趨勢，各國在路徑選擇上不同的技術(shù)側(cè)重與生態(tài)布局。美國企業(yè)OpenAI持續(xù)通過閉源API服務(wù)加速市場轉(zhuǎn)化，而Meta則以LLaMA系列推進(jìn)開源生態(tài)，探索開放與協(xié)作并行的路徑。歐洲企業(yè)如MistralAI則采納“部分開源+商業(yè)授權(quán)”的中間模式，在提升模型透明度的同時兼顧經(jīng)濟(jì)收益與技術(shù)主權(quán)訴求。在我國，形成了閉源與開源并行的發(fā)展體系，不同企業(yè)根據(jù)自身能力與場景定位采取差異化策略。其中，DeepSeek和通義千問等模型則代表了開源技術(shù)路線，在工程效率與社區(qū)協(xié)同方面持續(xù)探索。騰訊混元則面向B端行業(yè)應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)模型的可控性與私域適配能力；字節(jié)跳動的豆包模型聚焦輕量部署與用戶觸達(dá)，已在多款C端產(chǎn)品中實現(xiàn)落地應(yīng)用；百度的文心一言以閉源方式深度綁定搜索、知識圖譜等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)自有生態(tài)閉環(huán)；這些路徑背后，體現(xiàn)了各國和企業(yè)從技術(shù)突破路徑來看，各地模型研發(fā)重心呈現(xiàn)分化。美國主流團(tuán)隊以ScalingLaw為基礎(chǔ)，通過擴(kuò)大參數(shù)規(guī)模與優(yōu)化訓(xùn)練機(jī)制提升性能，典型如GPT-4在稀疏注意力機(jī)制與強(qiáng)化學(xué)習(xí)反饋上的優(yōu)化，使其在萬億級參數(shù)下依然具備較高推理效率。相比之下，中國團(tuán)隊更注重底層算法及工程層面的資源優(yōu)化與實用性設(shè)計等系統(tǒng)性優(yōu)化。這一趨勢表明，技術(shù)演進(jìn)正逐步從單一規(guī)模擴(kuò)展向多維度協(xié)同優(yōu)化轉(zhuǎn)變，有助于模型在資源受限環(huán)DeepSeekDeepSeekDeepSeek通過混合專家（MoE）動態(tài)路由技術(shù)將6710億參數(shù)的活躍計算量壓縮至37億，結(jié)合自研負(fù)載均衡策略使專家模塊利用率提升24%；依托自強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架（Self-ReinforcementLearning）實現(xiàn)無需人工反饋的思維鏈優(yōu)化，訓(xùn)練效率提升3.5倍，并通過DualPipe算法在NVIDIARTX4080Super顯卡集群中達(dá)成95%硬件利用率，大幅降低分布式訓(xùn)練損耗。其基于多個知名開源大模型的深度蒸餾技術(shù)，使32B輕量版本在數(shù)學(xué)推理與代碼生成任務(wù)中達(dá)到GPT-4約80%的基準(zhǔn)水平。據(jù)披露，DeepSeek的效能優(yōu)勢矚目——僅為其他同規(guī)模模型訓(xùn)練成本（9240萬美元）的6%。8通義千問模型家族基于大規(guī)模參數(shù)架構(gòu)構(gòu)建了從百億到千億級的完整體系，技術(shù)層面深度融合預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型與垂直領(lǐng)域優(yōu)化能力，在對話交互、代碼生成、數(shù)學(xué)推理等場景時積極拓展多模態(tài)理解能力，實現(xiàn)文本與視覺信息的協(xié)同處理。通義有望通過跨模態(tài)技術(shù)融合構(gòu)建更全面的AI能力生態(tài)，最終形成兼顧通用化能力與行業(yè)深度應(yīng)用的智能基礎(chǔ)騰訊推出自研深度推理模型混元T1，基于Hybrid-Mamba-Transformer創(chuàng)新架構(gòu)，顯著降低計算與內(nèi)存消耗，支持超長文本高效處理（解碼速度提升2倍）。模型通過專項優(yōu)化在MMLU-PRO（87.2分）、CEval等中英文推理基準(zhǔn)中領(lǐng)先，適配對齊任務(wù)、指tokens，開放官網(wǎng)體驗及企業(yè)API試用。第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯9依據(jù)行業(yè)跟蹤來看，隨著大模型能力的持續(xù)提升，部署與場景適配問題逐漸成為模型實際價值轉(zhuǎn)化的重要衡量維度。相較于早期關(guān)注模型參數(shù)規(guī)模與訓(xùn)練性能的階段，當(dāng)前的關(guān)注點(diǎn)正轉(zhuǎn)向如何在多元環(huán)境中實現(xiàn)模型與算力資源、業(yè)務(wù)流程及系統(tǒng)接口的有效對接。這一變化反映出模型開發(fā)正從純在已有實踐中，部分團(tuán)隊通過結(jié)構(gòu)設(shè)計的調(diào)整增強(qiáng)模型的可部署性。以DeepSeek為例，其采用稀升算力利用效率并控制推理資源消耗。這類架構(gòu)選擇有助于模型在多卡集群下實現(xiàn)較高的資源適配度，從而為本地部署、專有環(huán)境運(yùn)行等應(yīng)用形式提供更多可能性。另一類策略則體現(xiàn)為模型結(jié)構(gòu)與場景輸入的深度耦合，例如豆包大模型聚焦于內(nèi)容生成等高頻輕量場景，通過對任務(wù)語義邊界的精細(xì)控制實現(xiàn)快速響應(yīng)與資源穩(wěn)定性，適用于特定C端產(chǎn)品鏈路下的實在企業(yè)級部署中，也有團(tuán)隊將模型能力與既有平臺資源整合，形成較為緊密的生態(tài)應(yīng)用路徑。文心一言通過與百度搜索、知識圖譜等業(yè)務(wù)模塊集成，構(gòu)建了一種以平臺為基礎(chǔ)的模型嵌套體系，適用于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰、業(yè)務(wù)流程較為穩(wěn)定的應(yīng)用場景。騰訊混元則強(qiáng)調(diào)模型在政務(wù)、金融、制造等垂類領(lǐng)域的私域部署能力，并探索將企業(yè)內(nèi)部知識系統(tǒng)與語言模型結(jié)構(gòu)協(xié)同優(yōu)化的路徑。上述做法體現(xiàn)盡管當(dāng)前部署路徑呈現(xiàn)多元發(fā)展態(tài)勢，模型在實際落地過程中仍面臨一些工程側(cè)與生態(tài)側(cè)的適配挑戰(zhàn)。例如，在算力環(huán)境方面，大多數(shù)模型當(dāng)前仍以CUDA體系為主進(jìn)行推理加速，而國產(chǎn)編譯器和執(zhí)行框架的適配正在持續(xù)推進(jìn)；在跨行業(yè)部署中，不同平臺之間的接口規(guī)范、數(shù)據(jù)表達(dá)方式和微調(diào)流程尚未完全統(tǒng)一，這在一定程度上對模型遷移效率提出新的要求；此外，部分業(yè)務(wù)場景反饋周期較長，模型微調(diào)與能力更新的節(jié)奏需進(jìn)一步優(yōu)化，以增強(qiáng)其持續(xù)適配能力。這些現(xiàn)象反映出部署能整體而言，大模型的部署能力正在從“可用”向“可適配”邁進(jìn)。從已有進(jìn)展可以看出，未來的競爭焦點(diǎn)或?qū)⒕劢褂谌绾螛?gòu)建跨架構(gòu)、跨場景的柔性部署機(jī)制，以及如何通過生態(tài)聯(lián)動提升模型在異一、大模型技數(shù)規(guī)模決定論”的底層邏輯。最初，通用大模型通過不斷堆砌千術(shù)路線持續(xù)優(yōu)億級參數(shù)和海量算力來覆蓋長尾場景，借助巨大的計算能力和數(shù)化，金融保險業(yè)據(jù)量提升模型的性能。然而，這種技術(shù)范式逐漸暴露出了一些問題，尤其是在邊際成本不經(jīng)濟(jì)方面。舉例來說，GPT-4級別的大模型單周期訓(xùn)練成本已接近5000萬美元，其日均億級請求的推理能耗估算相當(dāng)于1.2萬戶美國家庭一年的用電量（HuggingFace,2023）。這表明，雖然大規(guī)模堆砌參數(shù)能夠有效提升模型的性能，但其帶來的高昂成本和不可持續(xù)的能耗，促使了對更這種挑戰(zhàn)催生了垂類大模型的發(fā)展。與傳統(tǒng)通用大模型不同，垂夠在減少計算成本的同時提供更加精準(zhǔn)的行業(yè)解決方案。垂類大模型的一個核心優(yōu)勢在于它們能夠深入理解特定行業(yè)的需求，結(jié)合行業(yè)知識圖譜和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化決策過程，從而克服通用模型在處理特定業(yè)務(wù)時的靈活性不足和精準(zhǔn)性問題。隨著垂類大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是在計算資源優(yōu)化和數(shù)據(jù)定制化訓(xùn)練方面的突破，它們逐漸成為解決行業(yè)痛點(diǎn)的關(guān)鍵工具。例如，在金融行業(yè)，垂類大模型能夠通過對市場數(shù)據(jù)、交易記錄的深度學(xué)習(xí)，提升風(fēng)控管理和合規(guī)審查的效率；這些模型通過將行業(yè)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)規(guī)則深度結(jié)合，能夠提供更高效、精準(zhǔn)的智能化服務(wù)，從而加速從產(chǎn)業(yè)層面來看，垂類大模型的發(fā)展不僅依賴于技術(shù)本身的進(jìn)步，還與全球技術(shù)生態(tài)的深度合作密切相關(guān)。以華為云與DeepSeek的合作為例，推動了大模型在不同行業(yè)中的快速落地和應(yīng)用。與此同時，通義千問通過開源大模型的方式，降低了中小企業(yè)接入這些先進(jìn)技術(shù)的門檻，進(jìn)一步推動了技術(shù)的普及化和應(yīng)用場景的創(chuàng)新。這一開放生態(tài)使得越來越多的中小型企業(yè)能第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯展望未來，垂類大模型的潛力將不僅限于單一行業(yè)的智能化升級。隨著多模態(tài)學(xué)習(xí)和邊緣計算等新技術(shù)的加速發(fā)展，垂類大模型將能夠結(jié)合更多的數(shù)據(jù)源，如圖像、音頻、傳感器數(shù)據(jù)等，提升在更加復(fù)雜、多變的業(yè)務(wù)場景中的適應(yīng)能力。這一趨勢為各行各業(yè)提供了更多的商業(yè)機(jī)會，尤其是在金融保險行業(yè)，垂類大模型的應(yīng)用將推動業(yè)務(wù)決策、風(fēng)險評估和客戶服務(wù)等領(lǐng)域的智能化，進(jìn)一步優(yōu)1.國內(nèi)外大模型技術(shù)路線演進(jìn)框架(1)國際大模型范式的起源大語言模型的技術(shù)起源與發(fā)展，既是技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)果，也是計算能力、行業(yè)需求與數(shù)據(jù)資源相互作用的產(chǎn)物。從最初的規(guī)則推理與知識圖譜，到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模訓(xùn)練模型的引入，人工智能逐步突破了傳統(tǒng)框架。隨著ScalingLaw（規(guī)模法則）的誕生，深度學(xué)習(xí)模型的規(guī)模擴(kuò)展帶來了性能的指數(shù)級增長。這一法則表明，隨著模型參數(shù)的增加，性能將呈現(xiàn)正相關(guān)，推動了大模型技術(shù)的飛圖1：ScalingLaw的演化：從Pre-Training到Post-TrainingScalingLawScalingLaw的定義ScalingLaw（擴(kuò)展定律）是人工智能計算資源，可顯著提升模型的性能表OpenAI2020年論文首次系統(tǒng)性驗證ScalingScalingLaw從Pre-Training階段到Post-Training階段的演化GPT-2/3/4、Gemini、Claude、Llama、Qwen等系列模型的成功，驗證了ScalingLaw的暴力美學(xué)（即通過擴(kuò)大規(guī)模提升性能）。然而，隨著預(yù)訓(xùn)練規(guī)模持續(xù)增長，行業(yè)面臨瓶頸。其核心矛盾：數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量的限制導(dǎo)致ScalingLaw的收益增速放緩（社區(qū)稱為“ScalingLaw撞墻”）·Test-TimeScaling：通過增加算力與響應(yīng)長度（輸出token數(shù)），模型性能持續(xù)提升。·對于業(yè)績的啟示：OpenAI駁斥“撞墻論”，強(qiáng)調(diào)其通過雙模型體系（a系列與GPT系列）延續(xù)Scaling工業(yè)界與學(xué)術(shù)界開始復(fù)現(xiàn)o1的推理擴(kuò)展能力，推動大模型研發(fā)方向從“規(guī)模優(yōu)先”轉(zhuǎn)向深度思考模型（DeepReasoningModels涌現(xiàn)出一大批o1模型，諸如：Qwen-QwQ、Gemini2.0FlashThinking、DeepSeekR1、KimiK1.5、GLM-Zero、Skywork-o1等等。DeepSeekR1和KimiK1.5論文中RLScalingLaw得到進(jìn)一步驗證。然而，盡管技術(shù)上取得了顯著突破，通用大模型在特定行業(yè)中的應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)。通用模型在處理多種任務(wù)時表現(xiàn)出色，但它們的能力在應(yīng)對行業(yè)專屬任務(wù)時顯得力不從心。例如，金融行業(yè)需要高精度的風(fēng)險管理與合規(guī)檢測，醫(yī)療行業(yè)則要求疾病診斷和治療方案的精準(zhǔn)性，這些行業(yè)的復(fù)雜性要垂類大模型（VerticalLargeModels）通過專門化的訓(xùn)練，能夠針對行業(yè)特有的數(shù)據(jù)集與業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，提升模型在特定領(lǐng)域中的精準(zhǔn)度和效率。與通用大模型不同，垂類大模型不僅處理行業(yè)特有的數(shù)據(jù)，還能深入理解行業(yè)的專業(yè)術(shù)語和決策流程。例如，在金融領(lǐng)域，垂類大模型能夠通過訓(xùn)練交易記錄、信用評估、市場數(shù)據(jù)等信息，為風(fēng)險評估、合規(guī)檢查等任務(wù)提供精準(zhǔn)支持。而在醫(yī)療領(lǐng)域，垂類大模型通過學(xué)習(xí)患者病歷、醫(yī)學(xué)影像、臨床數(shù)據(jù)等，為醫(yī)生提供智能化的診斷與個隨著技術(shù)的發(fā)展，垂類大模型的應(yīng)用已逐步擴(kuò)展至金融、醫(yī)療、法律、零售等多個行業(yè)。通過行業(yè)專用數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，垂類大模型不僅提升了任務(wù)處理的精度，也顯著優(yōu)化了業(yè)務(wù)流程。例如，在金升了金融機(jī)構(gòu)的決策效率；在醫(yī)療領(lǐng)域，垂類大模型通過分析不同病歷數(shù)據(jù)，生成個性化的治療建軟通過其強(qiáng)大的Azure云平臺為OpenAI提供了必要的計算資源支持，并將大模型技術(shù)推廣至全球市場。通過AzureOpenAIService，微軟不僅推動了大模型的普及，還加速了跨行業(yè)應(yīng)用的落進(jìn)了中小企業(yè)接入先進(jìn)技術(shù)，推動了行業(yè)技術(shù)的普及化。這種技術(shù)生態(tài)的變革，使得大模型的技術(shù)隨著多模態(tài)學(xué)習(xí)和邊緣計算等技術(shù)的快速發(fā)展，垂類大模型的能力將進(jìn)一步增強(qiáng)。在未來，垂類大模型將能夠結(jié)合更多的數(shù)據(jù)類型（如圖像、音頻、視頻等）和更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景。通過集成來自不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，垂類大模型將能夠提供更加靈活和智能的決策支持，從而推動更多行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。在這個過程中，如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與數(shù)據(jù)隱私、合規(guī)性等監(jiān)管問題，依然是技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯總體來看，垂類大模型的崛起，不僅推動了各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，還為企業(yè)帶來了前所未有的商業(yè)機(jī)會。隨著技術(shù)不斷發(fā)展與商業(yè)應(yīng)用逐步擴(kuò)展，垂類大模型將在推動行業(yè)智能化浪潮的過程中扮演來的商業(yè)機(jī)會將集中于如何有效整合行業(yè)知識、數(shù)據(jù)能力與推理機(jī)制，借助垂類大模型實現(xiàn)行業(yè)的定制化轉(zhuǎn)型。企業(yè)若能深度融合這一技術(shù)，必將搶占行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的先機(jī)，從而在未來的競爭中(2)國產(chǎn)大模型技術(shù)的突破自2023年以來，中國在大模型技術(shù)的自主可控發(fā)展上取得了實質(zhì)性進(jìn)展，特別是在算力自主化和數(shù)據(jù)優(yōu)化方面。以華為昇騰910和寒武紀(jì)思元系列為代表的國產(chǎn)AI芯片，已逐步承擔(dān)起大模型訓(xùn)練與推理的關(guān)鍵算力支撐，提升了本土AI基礎(chǔ)設(shè)施的獨(dú)立性。然而，算力國產(chǎn)化并不僅僅是硬件的替換，更標(biāo)志著軟硬件協(xié)同體系的重構(gòu)。這一體系的有效運(yùn)轉(zhuǎn)，需依托國產(chǎn)模型的深度適配與優(yōu)化。DeepSeek、通義千問等模型在架構(gòu)層面對國產(chǎn)芯片進(jìn)行了有針對性的適配與壓測驗證，從而在技術(shù)能力方面，DeepSeek-R1代表了國產(chǎn)大模型在推理性能與訓(xùn)練效率上的突破。通過引入混合專家（MoE）架構(gòu)與GRPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略等多方面創(chuàng)新，DeepSeek-R1在數(shù)學(xué)推理、代碼生成等復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)已達(dá)到甚至超越GPT-4.5。這一技術(shù)突破標(biāo)志著中國大模型在“性能”與“成本”之間實現(xiàn)了理想的平衡，特別適合用于私有化部署和垂直行業(yè)應(yīng)用，推動了國產(chǎn)模型的廣泛應(yīng)用。如圖所示，自2024年11月起，我國大模型廠商開始了發(fā)布Qwen-QWQ-32B-Preview月之暗面Kimi-K0-Math北大LLaVAQwen-QWQ-32B-Preview月之暗面Kimi-K0-Math北大LLaVA-Cot昆侖萬維Skywork-o12024.0904 03 022025.01深度求索DeepSeek-R1階躍星辰StepR-mini2024.12OpenAIo2024.12OpenAIo1正式版Gemini-2.90-flash-thinkingQwen-QvQ-72B-Preview月之暗面Kimi-K1（+CV）智譜GLM-Zero-Preview字節(jié)豆包1.5AS1-Preview2024.11百川Baichuan-M1-Preview2024.11DeepSeekV3、通義千問Qwen2.5）專注于深化語義理解與對話生成能力，而以DeepSeek-R1、文心X1為代表的推理模型，則在邏輯決策與結(jié)構(gòu)化任務(wù)中不斷突破，逐步在金融、科研、教育等高認(rèn)知要求的行業(yè)場景中形成優(yōu)勢。此外，國內(nèi)廠商在多模態(tài)和垂直場景的拓展方面也取得了積極進(jìn)展。通義千問等系列模型，已經(jīng)在醫(yī)療問診、教育、科研建模等領(lǐng)域開始試點(diǎn)應(yīng)用，展現(xiàn)了高于通用模型的專業(yè)適配能力。騰訊“混元”與百度“文心”系列則在工業(yè)制造、智能教學(xué)等領(lǐng)域升了開發(fā)者社區(qū)的活躍度，加速了中小企業(yè)的應(yīng)用落地。同時，蒸餾技術(shù)的應(yīng)用使得大模型能力得以遷移到輕量模型（如Qwen-32B、MiniGLM），顯著降低了終端部署的成本，并保持了關(guān)鍵任務(wù)性能。在多個應(yīng)用場景中，輕量化模型已經(jīng)實現(xiàn)了對OpenAI-o1-mini的局部超越，成為終端第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯2.中國大模型崛起筑基金融業(yè)升維(1)中國多模態(tài)大模型最新發(fā)展現(xiàn)狀跟蹤近年來，多模態(tài)大模型技術(shù)成為人工智能領(lǐng)域的核心研究方向之一。與傳統(tǒng)的單模態(tài)模型相比，多模態(tài)模型通過融合文本、圖像、音頻、視頻等多種信息，顯著提升了機(jī)器對復(fù)雜場景的理解與生成能力。海外技術(shù)巨頭如谷歌、OpenAI率先推出原生多模態(tài)模型Gemini和GPT-4o，通過統(tǒng)一架構(gòu)實現(xiàn)跨模態(tài)信息的深度融合。而國內(nèi)以阿里通義千問為代表的多模態(tài)技術(shù)也取得顯著突破，尤其持用戶通過自然語言指令實現(xiàn)跨模態(tài)任務(wù)調(diào)度，可以根據(jù)圖像生成描述性文本或基于文本生成圖像草圖。這類模型的共性在于通過大規(guī)?？缒B(tài)預(yù)訓(xùn)練，構(gòu)建了模態(tài)間語義關(guān)聯(lián)的深度理解能力，為后續(xù)任務(wù)適配提供了扎實基礎(chǔ)。然而，其技術(shù)細(xì)節(jié)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)仍高度封閉，限制了行業(yè)生態(tài)的開放圖3：通義千問技術(shù)新趨勢…+2024年2月發(fā)布+Qwen2.5-Omni僅有7B參數(shù)，Qwen2-VLQwen2-audio2025年3月發(fā)布QvQ-Max·原生多模態(tài)大模型是指模型天然具備處理多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)的能力，是當(dāng)下一·Qwen2.5-Omni實現(xiàn)了文/圖/音視頻的跨模態(tài)理解、實時音視頻交互和·合成數(shù)據(jù)是解決高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)供·數(shù)據(jù)上云和RAG共同構(gòu)成應(yīng)用數(shù)·公共云是大模型技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用·開源的并行探索生態(tài)是應(yīng)用爆發(fā)·通過阿里云服務(wù)9萬家企業(yè)·通過釘釘服務(wù)220萬家企業(yè)·開源模型下載量突破700萬次Qwen2.5-VLQwen2.5-audioQwen2.5-OmniQvQ ·讀懂不同分辨·長視頻理解·視覺智能體·多語言支持2024年9月發(fā)布Qwen2.5-MAXQwen2023年4月發(fā)布Qwen22024年6月發(fā)布Qwen-VLQwen-audio·語音聊天·音頻分析·多語言分析++RAGQwen2.5Qwen1.5AI小模型端側(cè)部署在我國，通義千問通過模型的不斷更新迭代，在多模態(tài)和模型性能優(yōu)化等方面實現(xiàn)了明顯提升，結(jié)可用、低成本“的多模型應(yīng)用與生態(tài)，重塑了傳統(tǒng)的人機(jī)交互方式，有望帶動商業(yè)模式的進(jìn)一步突破與更新。其中2025年2月發(fā)布的Qwen2.5-Omni模型，通過“雙核架構(gòu)+流式處理”技術(shù)實現(xiàn)了全模態(tài)實時交互。具體而言，該模型將視覺、文本等不同模態(tài)的處理模塊解耦為獨(dú)立核心，同時通過流式數(shù)據(jù)管道實現(xiàn)模態(tài)間信息的動態(tài)融合。例如，在處理“根據(jù)圖片生成故事”任務(wù)時，視覺核心首先提取圖像語義特征，文本核心則基于特征生成連貫文本，二者通過共享注意力機(jī)制實現(xiàn)高效協(xié)同。這一設(shè)計不僅降低了多模態(tài)任務(wù)的響應(yīng)延遲，還提升了模型在復(fù)雜場景下的穩(wěn)定性。在性能表現(xiàn)上，通義千問的輕量化多模態(tài)模型QvQ刷新了多項任務(wù)紀(jì)錄。例如，其視覺推理模塊通過引入“鏈?zhǔn)剿季S（CoT）增強(qiáng)方法”，將數(shù)學(xué)問題分解為多個中間推理步驟，并結(jié)合視覺特征進(jìn)行分階段求解。此外，通義千問的多模態(tài)開源生態(tài)覆蓋文本、圖像、音頻等全場景需求，已開源的Qwen-VL和Qwen-Audio模型支持開發(fā)者快速構(gòu)建定制化應(yīng)用。這種“全模態(tài)、全尺寸”的開推動多模態(tài)大模型快速發(fā)展的背后，是算力基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中國近年來持續(xù)加碼智能計算中心和高性能計算平臺建設(shè)，支撐大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練與推理推送的算多模態(tài)模型對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)提出了高質(zhì)量、高多樣性、高對齊度的標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯越來越多的研究聚焦于統(tǒng)一模態(tài)表示學(xué)習(xí)、跨模態(tài)注意機(jī)制、視覺與語言協(xié)同建模等領(lǐng)域，不在模型能力提升的同時，落地場景也將日益豐富。多模態(tài)大模型已被應(yīng)用于智能客服、媒體內(nèi)容生成、教育輔助、工業(yè)質(zhì)檢、自動駕駛等多個領(lǐng)域，其中一些初步商用化的成果已顯現(xiàn)出良好的經(jīng)濟(jì)與社會價值。例如，電商平臺通過多模態(tài)模型實現(xiàn)商品圖文生成、搜索優(yōu)化與用戶畫像重建，極大提升了用戶體驗與平臺轉(zhuǎn)化率；從國際比較視角來看，中國多模態(tài)大模型的發(fā)展路徑在一定程度上體現(xiàn)了“技術(shù)自研+產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向”的組合策略。與OpenAI、GoogleDeepMind等企業(yè)以算法驅(qū)動過真實業(yè)務(wù)推動模型反饋優(yōu)化，形成更具產(chǎn)業(yè)落地能力的技術(shù)形態(tài)。這種“任務(wù)驅(qū)動式”發(fā)展策略不僅縮短了模型從實驗室到應(yīng)用的轉(zhuǎn)化周期，也幫助高質(zhì)量跨模態(tài)數(shù)據(jù)的采集與標(biāo)注成本極高，尤其在視頻、語音等模態(tài)中仍存在數(shù)據(jù)稀缺、樣本偏差等問題，影響模模型在語義一致性、事實準(zhǔn)確性推理邏輯性方面仍需進(jìn)一步提升，當(dāng)前一些模型在生成內(nèi)容時仍存在"幻覺”現(xiàn)象，限制其在高風(fēng)險業(yè)務(wù)領(lǐng)域的廣泛模型規(guī)模不斷擴(kuò)大帶來的算力成本和能耗問題，也引發(fā)了關(guān)盡管挑戰(zhàn)猶存，但隨著政策引導(dǎo)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同與技術(shù)演進(jìn)的持續(xù)深入，中國多模態(tài)大模型有望在未來政府層面正在推動算力資源國家級統(tǒng)籌與跨區(qū)域調(diào)度機(jī)制，加快建設(shè)國家大模型開源社區(qū)和標(biāo)企業(yè)層面，頭部科技公司持續(xù)深化行業(yè)合作，通過垂直場景優(yōu)化模型微調(diào)方式，逐步構(gòu)建起一批“行業(yè)專家型”多模態(tài)模型，并推動其向研究層面，學(xué)界正加大對模型可解釋性、可控性和安全性的投入，推動跨模態(tài)推理、語義一致(2)大模型時代金融保險業(yè)智能化轉(zhuǎn)型迎來新機(jī)遇在此發(fā)展背景下，多模態(tài)大模型為金融保險行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型帶來諸多啟示。金融與保險作為高度依賴數(shù)據(jù)與模型支撐的行業(yè)，具備天然的數(shù)據(jù)優(yōu)勢和應(yīng)用迫切性。傳統(tǒng)的金融風(fēng)控、保險核賠、客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)多依賴規(guī)則驅(qū)動與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，難以處理非結(jié)構(gòu)化信息所蘊(yùn)含的巨大價值。而多模態(tài)大模型所具備的圖文、語音、視頻等多源數(shù)據(jù)理解能力，正好填補(bǔ)了這一能力空白，為建立面具體而言，多模態(tài)模型在智能客服與銷售輔助場景中對提升用戶體驗有所助力。通過融合客戶語音交流、社交媒體文本、身份圖像等信息，模型可構(gòu)建出更加真實全面的客戶畫像，實現(xiàn)對用戶意圖的精準(zhǔn)識別與產(chǎn)品匹配。在當(dāng)前，多模態(tài)大模型一般應(yīng)用在理賠審核與欺詐識別等環(huán)節(jié)，通過圖像與語音協(xié)同分析理賠材料與事故現(xiàn)場信息，輔助判斷理賠的合理性并提供潛在欺詐風(fēng)險的識別結(jié)果，提升審核準(zhǔn)確率與風(fēng)控能力。此外，對于保險中介機(jī)構(gòu)或銷售渠道，通過文生圖、圖生視頻等第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯企業(yè)構(gòu)建具備語義理解、邏輯推理、知識生成與任務(wù)執(zhí)行能力的智能服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施。依托這一基礎(chǔ)·真實、高質(zhì)量樣本構(gòu)建·打破數(shù)據(jù)孤島·訓(xùn)練階段引入審計機(jī)制·真實、高質(zhì)量樣本構(gòu)建·打破數(shù)據(jù)孤島·訓(xùn)練階段引入審計機(jī)制·推理階段融入規(guī)則與人類監(jiān)督·部署階段加強(qiáng)風(fēng)險緩釋此外，隨著多模態(tài)大模型與業(yè)務(wù)融合的不斷深入，金融保險行業(yè)有望探索出更加智能化的運(yùn)營與服務(wù)模式。通過AIagent進(jìn)行自主分析問題、制定應(yīng)對策略、與人類協(xié)作決策的能力，從而在客戶服望重塑保險從銷售到理賠、從風(fēng)控到再保的全鏈條流程邏輯，推動行業(yè)邁向以用戶為中心、以認(rèn)知當(dāng)然，要實現(xiàn)上述智能化范式的落地，關(guān)鍵之一在于多模態(tài)大模型底層技術(shù)的不斷進(jìn)步與升級。要求多模態(tài)大模型的技術(shù)演進(jìn)從單一模態(tài)融合向跨模態(tài)統(tǒng)一表征學(xué)習(xí)深度推進(jìn)，此過程的核心在于構(gòu)建共享語義空間以消除文本、圖像、音頻等異構(gòu)數(shù)據(jù)的鴻溝。同時，還需要輕量化部署技術(shù)如稀疏激活架構(gòu)（MoE）與動態(tài)剪枝進(jìn)一步降低推理成本，結(jié)合邊緣計算實現(xiàn)設(shè)備端實時響應(yīng)，使得金融20·跨模態(tài)融合·生動的圖像展示保險場景·跨模態(tài)融合·生動的圖像展示保險場景·音頻講述真實案例·視頻進(jìn)行產(chǎn)品演示通過整合語言、圖像、文本等多維度信息，能夠精準(zhǔn)捕捉用信息融合：打通文本、圖認(rèn)知升級：彌補(bǔ)傳統(tǒng)模態(tài)·信息載體單一·純文字產(chǎn)品說明書·PDF條款文檔·靜態(tài)宣傳單頁缺乏情感共鳴和場景化表達(dá)難以適應(yīng)當(dāng)代用戶對“即時感在逐步構(gòu)建起具有中國特色的多模態(tài)智能生態(tài)體系。對于金融保險行業(yè)而言，這一技術(shù)演進(jìn)不僅提模態(tài)大模型不只是一個工具或平臺，它還將深刻地改變金融認(rèn)知與決策方式，為保險行業(yè)打開一條通向“語義智能驅(qū)動”的高質(zhì)量發(fā)展新路徑。在全球化競爭中，開源社區(qū)與國際標(biāo)準(zhǔn)輸出將是重要的一環(huán)，本土技術(shù)通過中文能力優(yōu)勢與場景適配性向國際市場延伸，而算力國產(chǎn)化與軟件生態(tài)的協(xié)同突破將決定長期競爭力。未來，誰能率先構(gòu)建起可控、可信、可持續(xù)的多模態(tài)智能中臺，誰就會3.大模型前沿范式演進(jìn)及行業(yè)啟示(1)大模型技術(shù)的用戶交互范式重構(gòu)何高效傳遞意圖”。傳統(tǒng)對話式AI要求用戶將模糊的需求逐步轉(zhuǎn)化為清晰的結(jié)構(gòu)化語言，這種由人類思維轉(zhuǎn)譯為機(jī)器語言的“翻譯損耗”，在復(fù)雜場景尤其明顯。這一問題的本質(zhì)在于交互界面未能有效貼合人類認(rèn)知直覺，迫使用戶學(xué)習(xí)并適應(yīng)機(jī)器的表達(dá)規(guī)則，顯著提高交互成本。展望未來，新一代交互技術(shù)逐漸接納非結(jié)構(gòu)化的表達(dá)方式，例如通過大模型的上下文補(bǔ)全、語義推理與場景建模能力，實現(xiàn)碎片化意圖到明確任務(wù)鏈的快速轉(zhuǎn)化。這體現(xiàn)了底層交互邏輯的根本性變革：交互主導(dǎo)權(quán)從人類主動轉(zhuǎn)譯逐漸轉(zhuǎn)向AI主動解析。第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯隨之而來的變革是大模型在服務(wù)形態(tài)上的進(jìn)化，由單純的信息檢索工具轉(zhuǎn)型為多模態(tài)服務(wù)中樞。當(dāng)用戶提出寬泛請求時，AI可主動協(xié)調(diào)跨模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本到圖表再到代碼）、動態(tài)調(diào)用API（本地資源與云端協(xié)同分配），并根據(jù)設(shè)備感知系統(tǒng)自動優(yōu)化服務(wù)組合，實現(xiàn)全面綜合的解決方案。這種進(jìn)一步而言，技術(shù)融合的趨勢進(jìn)一步推動了生態(tài)系統(tǒng)的深度整合，交互界面從單一信息入口逐漸轉(zhuǎn)型為多場景智能服務(wù)的中樞節(jié)點(diǎn)。橫向資源整合與縱向深度集成，使得單一接口能夠有效聯(lián)動多種服務(wù)，例如支付或醫(yī)療、保險等領(lǐng)域的綜交互界面變革的最終趨勢，是界面與設(shè)備操作系統(tǒng)及硬件資源深度融合，形成“系統(tǒng)級全場景AI”能力，包括內(nèi)存優(yōu)化管理、語義搜索嵌入及芯片架構(gòu)優(yōu)化等，全面提升用戶交互體驗。這種交互模式進(jìn)一步從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)型為主動預(yù)測，通過動態(tài)用戶畫像與場景預(yù)加載技術(shù)，實現(xiàn)服務(wù)的實時01意圖識別精確性不02長尾需求容易被誤解03跨平臺任務(wù)協(xié)同可能出現(xiàn)服務(wù)延遲或04個性化推薦與隱私保護(hù)之間的平衡問22針對以上問題，技術(shù)發(fā)展正在模型架構(gòu)、計算范式、增強(qiáng)人機(jī)信任將通用大模型與行業(yè)專有知識相結(jié)合，建立針對性更強(qiáng)的“通才+采用邊緣設(shè)備輕量化模型與云端重型模型的協(xié)同計算模式，優(yōu)化服(2)金融領(lǐng)域多智能體系統(tǒng)應(yīng)用與演進(jìn)前景人工智能技術(shù)加速演進(jìn)，正在推動金融領(lǐng)域的智能化進(jìn)程從單點(diǎn)突破走向多維系統(tǒng)擴(kuò)展。多智能體系以集群智能、快速適應(yīng)和高效決策能力為核心優(yōu)勢，成為海內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險管理與智能決策領(lǐng)域的當(dāng)前熱門的探索方向之一。當(dāng)前階段，多智能體系概念仍處于初步探索期，應(yīng)用實踐普遍以單agent部署為起點(diǎn)。單智能體階段的主要任務(wù)，是在現(xiàn)有模型能力框架內(nèi)，積累場景理解、任務(wù)執(zhí)行與協(xié)同運(yùn)作的經(jīng)驗。隨著應(yīng)用使行業(yè)同步關(guān)注底層大模型能力的結(jié)構(gòu)特性。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在這一體系中，主要發(fā)揮基于獎勵機(jī)制的路徑優(yōu)化作用，能夠有效提升決策成功率，但不直接賦能新的推理能力或知識體系。因此，模型的實際滲透能力最終取決于基底架構(gòu)設(shè)計、token量規(guī)模及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性與泛化水平。這些基礎(chǔ)特第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯23基于對當(dāng)前大模型的基礎(chǔ)能力邊界的認(rèn)知，行業(yè)實踐逐步將視角延伸至應(yīng)用端的局部增強(qiáng)策略。金融機(jī)構(gòu)開始探索通過引入高質(zhì)量的領(lǐng)域“小數(shù)據(jù)”，結(jié)合模型蒸餾、數(shù)據(jù)蒸餾和模型微調(diào)等，以支撐特定業(yè)務(wù)場景下智能體的精細(xì)化適應(yīng)與全流程優(yōu)化。這種以垂直領(lǐng)域為導(dǎo)向的策略，使細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用成為當(dāng)前智能化演進(jìn)的重要支撐方向。盡管小規(guī)模域性模型在總體泛化能力上與全尺度基底模型存在差異，但憑借對專業(yè)場景的高適配性，在特定業(yè)務(wù)模塊、細(xì)分產(chǎn)品線和專業(yè)服務(wù)場景中展現(xiàn)出更高的智能適配性與部署可行性，推動金融行業(yè)智能應(yīng)用從局部優(yōu)化向體系化深化演進(jìn)。這一局部增強(qiáng)路徑，不僅提升了智能系統(tǒng)在垂直細(xì)分市場中的響應(yīng)效率，也為后續(xù)多智能體體系在復(fù)雜業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)中的協(xié)同演進(jìn)奠在體系構(gòu)建方面，多智能體系統(tǒng)由多個獨(dú)立決策的agent組成，依托協(xié)同互動、動態(tài)競爭與自適應(yīng)機(jī)制，共同完成復(fù)雜環(huán)境下的智能決策任務(wù)。金融機(jī)構(gòu)通常從單agent場景試點(diǎn)出發(fā)，逐步向多agent協(xié)同演進(jìn)，覆蓋數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險管控、智能交易與智能服務(wù)等核心領(lǐng)域，持續(xù)積累技術(shù)成熟度與運(yùn)營協(xié)作能力，推動智能化水平穩(wěn)步升級。面向未來，多智能體系統(tǒng)的發(fā)展趨勢將包括跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)協(xié)同能力的提升、分工與資源配置的智能優(yōu)化，以及連續(xù)性微調(diào)與動態(tài)協(xié)作機(jī)制的深化。這一過程中，需同步打破數(shù)據(jù)孤島，貫通流程鏈路，完善通信協(xié)同與負(fù)載均衡機(jī)制，同時在經(jīng)營機(jī)制與24在過去的大模型發(fā)展周期中，高昂的訓(xùn)練成本、復(fù)雜的運(yùn)維要求二、新技術(shù)驅(qū)動成本急速下探，垂類大模型以及推理階段對算力資源的持續(xù)消耗，曾是制約大模型規(guī)?；虡I(yè)落地的主要挑戰(zhàn)。然而，隨著模型結(jié)構(gòu)創(chuàng)新、算法優(yōu)化與系統(tǒng)調(diào)度技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，圍繞訓(xùn)練、運(yùn)維與推理環(huán)節(jié)的成本正在實現(xiàn)系統(tǒng)性下探。以專家模型架構(gòu)（MoE）、混合精度訓(xùn)練、模型蒸餾與并行調(diào)度框架為代表的新技術(shù)組合，正在顯著提升資源利用率與模型推理效率，為大模型的商業(yè)化應(yīng)用構(gòu)建起更具可行性的成本結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。與此同時，面向具體行業(yè)場景的垂直大模型正逐步補(bǔ)充并優(yōu)化通用模型的能力邊界，推動金融、保險、零售等關(guān)鍵領(lǐng)域在流程結(jié)構(gòu)與服務(wù)鏈條上實現(xiàn)深度重構(gòu)，并在效率提升的同時降低部署成本與算力資源消耗。通過構(gòu)建更具行業(yè)適配性的模型體系，企業(yè)得以在核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中實現(xiàn)更精細(xì)的智能能1.大模型產(chǎn)業(yè)化三階成本曲線下探在金融企業(yè)推動基礎(chǔ)大模型落地應(yīng)用的過程中，成本管理始終是決策者最為關(guān)注的核心問題。尤其是當(dāng)大模型技術(shù)應(yīng)用能力成為行業(yè)智能化競爭的關(guān)鍵變量時，如何以最低的資源代價換取最優(yōu)的業(yè)務(wù)收益，就成為企業(yè)決策者必須解答的命題。從行業(yè)實踐來看，當(dāng)前金融企業(yè)在基礎(chǔ)模型應(yīng)用上所面臨的成本結(jié)構(gòu)主要由三部分構(gòu)成：購置成本、推理成本以及持續(xù)運(yùn)維成本，三者共同決第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯25(1)購置成本：筑牢智能底座的前期投入購置成本是金融企業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)模型的第一道門檻，也是資本投入最為集中的環(huán)節(jié)。這一階段的投入往往具有一次性、結(jié)構(gòu)化、不可逆的特點(diǎn)，涵蓋硬件設(shè)施的部署、模型本體的獲取、以及面向具體業(yè)務(wù)場景的系統(tǒng)開發(fā)。對于本地化部署模式而言，企業(yè)需要采購高性能服務(wù)器、GPU/TPU計算集0102API調(diào)用模式直接通過API調(diào)用商業(yè)化模型，如DeepSeek等，雖無需復(fù)雜部署，但需要支付持續(xù)的調(diào)用基于開源模型進(jìn)行本地化適配與二次開發(fā)，如通義千問等開源基礎(chǔ)模型，企業(yè)可自由下載使用，但需投入大量人力物力完成數(shù)據(jù)適配、功能開發(fā)與業(yè)務(wù)集成，這也構(gòu)成了另一個隱性成本從開發(fā)角度看，購置成本還包括圍繞模型構(gòu)建的一系列應(yīng)用系統(tǒng)的搭建，例如智能客服系統(tǒng)、風(fēng)控建模平臺、合規(guī)審計助手等。這類應(yīng)用往往需要定制化開發(fā)、跨部門協(xié)同，甚至需要引入外部技術(shù)服務(wù)商完成集成測試。以某頭部保險機(jī)構(gòu)為例，在構(gòu)建面向理賠流程的智能問答系統(tǒng)時，雖選擇了開源模型作為底層語言引擎，但在醫(yī)療術(shù)語本地化、數(shù)據(jù)加密協(xié)議適配、與原有理賠系統(tǒng)對接等環(huán)其背后所依賴的工程開發(fā)與模型調(diào)優(yōu)投入往往遠(yuǎn)高于商業(yè)API的“即插即用”，尤其是在金融高度(2)推理成本：運(yùn)行業(yè)務(wù)量的彈性支出項而在基礎(chǔ)大模型完成部署進(jìn)入實際運(yùn)行階段后，推理成本迅速成為決定模型可用性與業(yè)務(wù)可擴(kuò)展能力的第二大核心支出項。所謂推理成本，指的是模型在運(yùn)行過程中所產(chǎn)生的實時算力需求及其衍生與一次性投入為主的購置成本不同，推理成本呈現(xiàn)出明顯的長期性、業(yè)務(wù)波動敏感性與資源負(fù)荷傳26一次性投入為主VS·明顯的長期性·業(yè)務(wù)波動敏感性·資源負(fù)荷傳導(dǎo)性管理效率將直接影響模型整體在中國金融行業(yè)中，許多中大型銀行、保險機(jī)構(gòu)和證券機(jī)構(gòu)出于數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)可控、合規(guī)審計等考慮，普遍選擇本地化部署模式運(yùn)行大模型。這意味著企業(yè)需完全自擔(dān)算力運(yùn)行所帶來的各類成本壓力。其中，GPU集群運(yùn)行的電力消耗成為推理階段最直觀的直接成本，而更大的隱性成本則來自于機(jī)房的冷卻系統(tǒng)、電源冗余配置、系統(tǒng)運(yùn)維人力、軟件環(huán)境升級、網(wǎng)絡(luò)帶寬保障、負(fù)載均衡與容GPU集群推理階段的成本直接成本GPU集群運(yùn)行的電力消耗…相比之下，采用云平臺提供的模型即服務(wù)（MaaS）或軟件即服務(wù)（SaaS）模式，在推理成本初期具備明顯的成本彈性優(yōu)勢。多數(shù)國內(nèi)主流大模型廠商如DeepSeek、阿里“通義千問”API服務(wù)、騰訊“混元模型”等，均已推出基于Token計價的商業(yè)化推理服務(wù)。按公開定價標(biāo)準(zhǔn)，例如然而，這種云端服務(wù)模型在中國金融應(yīng)用中也存在一定邊界，特別是在核心高頻場景或計算強(qiáng)依賴體而言，在如個人信用評估、反洗錢交易路徑建模、服務(wù)電話等金融機(jī)構(gòu)日常高密度任務(wù)中，模型需連續(xù)處理復(fù)雜的邏輯鏈條、跨數(shù)據(jù)源語義融合與長文檔抽取請求，導(dǎo)致單次任務(wù)調(diào)用Token數(shù)遠(yuǎn)第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯27更重要的是，考慮到國內(nèi)多數(shù)云廠商在金融級模型服務(wù)中尚處于探索階段，調(diào)用定價機(jī)制尚未充分市場化，金融機(jī)構(gòu)在大規(guī)模調(diào)用時常面臨成本上限不明、資源調(diào)度不確定、服務(wù)等級協(xié)議（SLA）彈性有限等運(yùn)營不確定性。因此，越來越多的機(jī)構(gòu)開始采取“本地+云”的混合部署架構(gòu)：將合規(guī)取快速上線與靈活調(diào)用優(yōu)勢。難度，企業(yè)可將綜上所述，中國情境下的推理成本結(jié)構(gòu)具有明顯的“部署模式分化”特征。在政策合規(guī)、安全可控與成本彈性之間取得過精細(xì)化測算調(diào)用結(jié)構(gòu)、分場景拆分運(yùn)行策略并構(gòu)建成本監(jiān)測機(jī)制，金融機(jī)構(gòu)有望在保障業(yè)務(wù)連續(xù)性的同時，建立更加(3)運(yùn)維成本：保障模型演進(jìn)的持續(xù)投入在金融機(jī)構(gòu)推動大模型應(yīng)用的全過程中，持續(xù)運(yùn)維成本作為繼購置成本與推理成本之后的第三類核心支出，正逐步成為AI投入是否具備長期可持續(xù)性的重要衡量指標(biāo)。不同于一次性投入的硬件采買或按需增長的模型調(diào)用費(fèi)用，持續(xù)運(yùn)維成本主要由模型本體的持續(xù)優(yōu)化、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的長期打磨以及數(shù)據(jù)治理與合規(guī)的日常管理所組成，其支出模式具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、更新頻繁、職責(zé)交叉等特征，極易被金融企業(yè)在初期規(guī)劃中低估，進(jìn)而形成模型部署從模型自身角度來看，持續(xù)微調(diào)已成為提升模型在垂直行業(yè)保持長期表現(xiàn)能力的剛性要求。金融行識滯后”“語義漂移”與“規(guī)則脫節(jié)”等問題，影響其對新語境的理解與應(yīng)對。這類微調(diào)工作往往涉及數(shù)據(jù)工程、提示詞優(yōu)化、模型安全性回歸測試等多28應(yīng)用系統(tǒng)的持續(xù)演進(jìn)也構(gòu)成了運(yùn)維成本的另一重要來源。在模型部署初期，大多企業(yè)聚焦于核心模入更符合客戶話術(shù)的響應(yīng)模板，并將高頻糾錯信息用于訓(xùn)練集反向修正。整個優(yōu)化流程周期近多個月，涉及產(chǎn)品設(shè)計、NLP工程、客戶關(guān)系三方部門協(xié)作，雖不屬于模型本體投入，但對最終業(yè)務(wù)價數(shù)據(jù)治理與合規(guī)成本則是持續(xù)運(yùn)維中最具復(fù)雜性與不可壓縮性的支出項。金融行業(yè)對客戶數(shù)據(jù)、交型調(diào)用行為必須具備可回溯性與合規(guī)性，輸出結(jié)果需經(jīng)由人機(jī)協(xié)同審閱，特別是在風(fēng)控、授信、反洗錢等關(guān)鍵場景。該類系統(tǒng)的建設(shè)成本可能會超過初始模型的調(diào)用費(fèi)用，成為AI系統(tǒng)典型的需要治為提升運(yùn)維效率與分?jǐn)傞L期成本，已有金融機(jī)構(gòu)正逐步探索與AI廠商、科研機(jī)構(gòu)構(gòu)建聯(lián)合實驗室或提升了模型對金融語境的深度適應(yīng)性，也顯著降低了單家企·金融行業(yè)語境高度動態(tài)·大模型需定期微調(diào)，避·需投入：數(shù)據(jù)工程、提示詞設(shè)計、安全性回歸測試·模型嵌入流程后，前端·示例：保險理賠問答助種多·必須建立脫敏、日志審·場景如風(fēng)控、授信、反·成本或高于初期預(yù)算模第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯29為提升運(yùn)維效率與分?jǐn)傞L期成本，已有金融機(jī)構(gòu)正逐步探索與AI廠商、科研機(jī)構(gòu)構(gòu)建聯(lián)合實驗室或提升了模型對金融語境的深度適應(yīng)性，也顯著降低了單家企值得注意的是，持續(xù)運(yùn)維不僅是技術(shù)工作，更是一種組織能力體現(xiàn)。國內(nèi)部分金融機(jī)構(gòu)正嘗試將模型運(yùn)維能力納入信息科技部或數(shù)據(jù)治理部的職責(zé)體系中，配套設(shè)立“模型使用登記制度”“模型表現(xiàn)評估機(jī)制”與“調(diào)用行為責(zé)任制”，推動從“技術(shù)驅(qū)動”向“制度保障”過渡。這種方式雖然初綜上所述，持續(xù)運(yùn)維成本的本質(zhì)是一種與模型生命周期并行的能力支出結(jié)構(gòu)，決定了金融機(jī)構(gòu)大模型從可部署走向可用、可控與可持續(xù)的進(jìn)階能力。隨著模型能力平臺化、部署規(guī)范化與治理機(jī)制制度化的推進(jìn)，金融企業(yè)應(yīng)當(dāng)在戰(zhàn)略層面明確持續(xù)運(yùn)維作為一種“長期投入機(jī)制”進(jìn)行資源配置與組織安排，確保AI投資能夠從“試點(diǎn)試用”過渡到“全面落地”，從而實現(xiàn)模型驅(qū)動下的業(yè)務(wù)穩(wěn)態(tài)提在基礎(chǔ)模型的技術(shù)周期中，金融企業(yè)所扮演的角色遠(yuǎn)不止“使用者”這么簡單。事實上，越來越多的機(jī)構(gòu)在技術(shù)與業(yè)務(wù)高度融合的趨勢下，正在逐步演化出“雙重身份”——既是模型服務(wù)的使用者（User），也是基礎(chǔ)能力的開發(fā)者（Developer）。這種角色的切換并非僅僅是一種組織功能的變化，更是企業(yè)資源配置方式、能力建設(shè)路徑和長期價值觀的體現(xiàn)。此階段，企業(yè)通常尚未具備深度的AI研發(fā)能力，更傾向于通過外包、平臺服務(wù)或開源集成等方式快速落地應(yīng)用場景。這一類企業(yè)的典型做法是以“SaaS+輕定制”形式完成模型部署，優(yōu)先選擇云服云服務(wù)架構(gòu)下，企業(yè)往往無法觸及模型底層結(jié)構(gòu)，因此缺乏對異常行為的解釋能力與優(yōu)化手段。為緩解這一問題，許多機(jī)構(gòu)逐步嘗試引入提示工程（Prompt過對提示詞結(jié)構(gòu)的精細(xì)調(diào)控，引導(dǎo)模型輸出更貼合金融語境的答案。然而，當(dāng)企業(yè)不斷積累模型調(diào)用經(jīng)驗、掌握關(guān)鍵接口與流程后，部分組織將開始轉(zhuǎn)向“開發(fā)者”角色。這種轉(zhuǎn)變的核心特征是內(nèi)部構(gòu)建AI平臺、自主管理模型生命周期，并圍繞業(yè)務(wù)痛點(diǎn)開發(fā)定制能力。開發(fā)者型金融企業(yè)往往具現(xiàn)模型資產(chǎn)的沉淀與復(fù)用。從策略角度看，開發(fā)者型30此外，由于其具備基礎(chǔ)能力構(gòu)建能力，往往會主動對接金融行業(yè)的專屬數(shù)據(jù)工具與系統(tǒng)接口，例如與某金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)控系統(tǒng)聯(lián)動構(gòu)建支付異常識別機(jī)制，甚至引入政策法規(guī)數(shù)據(jù)庫對監(jiān)管文件進(jìn)行自動標(biāo)注與解讀。以此為基礎(chǔ)，這類企業(yè)在模型功能設(shè)計上更強(qiáng)調(diào)“解釋性”與“合規(guī)性”，通過數(shù)據(jù)注釋、調(diào)用日志、行為溯源等機(jī)制建立“AI治理中臺于資源有限、業(yè)務(wù)模式偏傳統(tǒng)的中小機(jī)構(gòu)而言，全流程自研反而可能帶來冗余投入與管理復(fù)雜性上升的問題。因此，更多企業(yè)選擇在“雙重角色”之間維持一種“策略平衡”：即在非核心場景中扮演用戶角色，以平臺即服務(wù)（PaaS）方式快速落地模型功能；而在核心能力建設(shè)上，如反欺詐、信用評估、智能投研等方面，則傾向于自建能力，以形成差異化競爭壁壘。這種混合模式也促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)鏈上下游的“協(xié)作—共建”機(jī)制。例如，保險機(jī)構(gòu)在智能核保環(huán)節(jié)中采用商用模型作為語義分析關(guān)鍵路徑。通過持續(xù)積累業(yè)務(wù)場景的模型調(diào)用數(shù)據(jù)、微調(diào)日志與反饋閉環(huán)，企業(yè)能夠形成面向不同場景的“模型能力譜系”，從而在未來AIGC時代來臨時實現(xiàn)快速適配與靈活組合。比如，某大型金融集團(tuán)通過在多個業(yè)務(wù)條線中部署文本生成與理解模型，最終構(gòu)建起一個可統(tǒng)一調(diào)用的金融語言模型中樞，既支持人力資源的招聘評估，也支持財務(wù)部門的合同審閱，展現(xiàn)出“從技術(shù)到平臺”的由此可見，企業(yè)越早認(rèn)識到這一角色演化的路徑，越能在成本結(jié)構(gòu)的設(shè)計中實現(xiàn)“有的放矢”的部署策略，確保技術(shù)投入與業(yè)務(wù)成果之間形成穩(wěn)定正向反饋循環(huán)。隨著越來越多中國金融機(jī)構(gòu)正將基礎(chǔ)模型能力建設(shè)納入戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，購置成本不僅體現(xiàn)企業(yè)對新一代技術(shù)趨勢的響應(yīng)速度，更代表第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯2.垂類大模型推進(jìn)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型(1)垂類大模型破解現(xiàn)實落地之困金融大模型的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程本質(zhì)上是技術(shù)適配性與行業(yè)特殊性時性、合規(guī)性要求遠(yuǎn)高于通用場景，這決定了技術(shù)路徑必須早期探索階段，機(jī)構(gòu)普遍嘗試將通用大模型直接套用至金融場景，但很快發(fā)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)的異構(gòu)性與模型輸入格式的沖突，決策可解釋性需求與“黑箱”特性的矛盾，合規(guī)剛性約束與模型迭代靈活性的沖突三重核心矛盾。這種矛盾推動國際廠通用大模型在金融場景落地過程中的三大核心矛盾1.金融數(shù)據(jù)的異構(gòu)性1.金融數(shù)據(jù)的異構(gòu)性VS模型輸入格式的沖突金融數(shù)據(jù)的異構(gòu)性非結(jié)構(gòu)化文檔2.決策可解釋性需求VS“黑箱”特性的矛盾3.合規(guī)剛性約束VS模型迭代靈活性的沖突國際廠商：傾向于通過金融數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練國內(nèi)金融保險機(jī)構(gòu)：依托業(yè)務(wù)場景流量形32構(gòu)成國內(nèi)金融保險大模型生態(tài)格局的三類核心參與者——科技巨頭、專業(yè)廠商與金融機(jī)構(gòu)，正在基科技巨頭依托超級入口構(gòu)建閉環(huán)生態(tài)通過用戶行為數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模·優(yōu)勢：在財富管理、保險核保等場景中快速建立壁全·劣勢：但也面臨場景泛化與專業(yè)深度的權(quán)衡借助Maas平臺以低成本試錯→但風(fēng)險在于技術(shù)依賴鎖定這種競爭格局揭示出行業(yè)底層邏輯——場景理解深度與生態(tài)資源整合能力正在超越參數(shù)規(guī)模，成為規(guī)要求下的信息脫敏處理與模型性能需求形成根本矛盾。例如，信貸風(fēng)控模型需解析用戶通話錄音中的情緒特征，但匿名化處理可能削弱語義理解精度，迫使機(jī)構(gòu)在合規(guī)與效率間尋找平衡。技術(shù)-商業(yè)的價值閉環(huán)同樣執(zhí)行挑戰(zhàn)，模型部署帶來的算力成本、運(yùn)維投入與場景收益難以精確匹配，部分機(jī)構(gòu)陷入“技術(shù)超前于業(yè)務(wù)”的困境。這些挑戰(zhàn)折射出行業(yè)核心命題——大模型的商業(yè)化必須突第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯33(2)場景牽引下的垂類模型新生態(tài)未來競爭的核心將聚焦于技術(shù)架構(gòu)的深度適配能力與生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同效能。需要特別指出的是，技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略重心應(yīng)從多模態(tài)技術(shù)通過整合文本、圖表、語音等異構(gòu)數(shù)據(jù)，正在重構(gòu)金融分析范式：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理由模型完成，人類專家聚焦戰(zhàn)略決策。邊緣計算與云端協(xié)同的架構(gòu)在隱私保護(hù)與實時性間取得平衡，但復(fù)雜場景仍需云端算力支持。監(jiān)管科技（RegTech）的內(nèi)生化趨勢催生新型技術(shù)棧，規(guī)則引擎與語義理解的結(jié)合雖提升合規(guī)效率，但完全自動化仍需長期探索，并且考慮到系統(tǒng)穩(wěn)定性及投入成本，完全自動化不應(yīng)是唯一目標(biāo)。產(chǎn)業(yè)分工的重構(gòu)催生“技術(shù)層-中間層-應(yīng)用層”新型生態(tài)：底層廠商提供算力與基礎(chǔ)模型，中間層聚焦場景適配工具開發(fā)，應(yīng)用層聚合垂直領(lǐng)域微調(diào)模型。這種解耦推從技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)視角看，金融大模型的核心競爭維度已從單一模型性能比拼，升級為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化運(yùn)同重構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施，聯(lián)邦學(xué)習(xí)突破數(shù)據(jù)孤島限制。這些技術(shù)演變標(biāo)志著金融業(yè)進(jìn)入新階段，大模型不再局限于效率優(yōu)化工具的定位，而是通過重塑數(shù)據(jù)處理邏輯、風(fēng)險控制體系與服務(wù)交互模式，成為驅(qū)動金融基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)性變革的核心引擎。場景價值的深度挖掘成為商業(yè)成功關(guān)鍵，智能投研需打通“數(shù)據(jù)-模型-交易”閉環(huán)，保險科技依賴跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)整合，支付清算需解決多模態(tài)信息處理難度訂閱合約），機(jī)構(gòu)可動態(tài)調(diào)整資源投入，避免技術(shù)迭代2.主流金融場景（如風(fēng)控、投研、核保等）的算法框架（Transformer）已相對成熟，競爭差異化能力在于高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，算法精準(zhǔn)度3.因為金融業(yè)務(wù)對低延遲、高并發(fā)、強(qiáng)穩(wěn)定的要求更高，算力部署應(yīng)從“資源堆砌”升級為“網(wǎng)絡(luò)化能力”343.智能運(yùn)營從效率提升到流程重構(gòu)主要依賴人工方式設(shè)計和管理工作流程，雖然在流程明確性和管理結(jié)構(gòu)上有優(yōu)勢，但在應(yīng)對快速變?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)的演進(jìn)路徑正從單點(diǎn)模型優(yōu)化轉(zhuǎn)向系統(tǒng)化架構(gòu)迭代，這一轉(zhuǎn)型的底層邏輯源于大型語言模型在產(chǎn)業(yè)實踐中暴露的核心矛盾：大語言模型基于靜態(tài)語料訓(xùn)練的知識固化當(dāng)金融風(fēng)險預(yù)測需整合突發(fā)市場信號，或醫(yī)療診斷需同步最新臨床指南時，傳統(tǒng)大語言模型的響應(yīng)機(jī)制往往會面臨可靠性衰減，而檢索增強(qiáng)生成（RAG）通過外部系統(tǒng)中重建動態(tài)知識更新機(jī)制。進(jìn)一步地，AIAgent作為協(xié)調(diào)大語言模型、RAG及其他模塊的操作系統(tǒng)，通過任務(wù)分解與多工具調(diào)度，實現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)落地層面，技術(shù)協(xié)同正在引發(fā)運(yùn)營流程的漸進(jìn)式重構(gòu)。金融領(lǐng)域的實踐驗證了這一路徑：投研類AIAgent通過RAG抓取實時市場數(shù)據(jù)（如大宗商品價格波動、地緣政治事件），經(jīng)LLM生成風(fēng)險信號后，驅(qū)動自動化交易系統(tǒng)調(diào)整持倉權(quán)重。這一閉環(huán)將傳統(tǒng)投研中“信息采集-分析-執(zhí)行”的線性流程加速為近實時響應(yīng)，其核心價值在于通過動態(tài)知識迭代降低模型誤判概率，而非單純壓縮時間成本。但是，當(dāng)前，AIAgent在各行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，但在實際落地過程中仍面臨多4.AIAgent5.Workflow第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯35首先，執(zhí)行效果的評估與保障是一大難題。AIAgent在封閉環(huán)境中測試表現(xiàn)優(yōu)異，但在復(fù)雜多其次，高風(fēng)險決策的危險行為管理也亟待解決。在處理涉及資金轉(zhuǎn)賬等高風(fēng)險操作時，頻繁的此外，默認(rèn)行為的安全性與用戶體驗之間的平衡、推理透明性、監(jiān)控成本控制、責(zé)任追溯機(jī)制以及緊急停止機(jī)制等方面，都是企業(yè)在應(yīng)用AIAgent時需要重針對上述挑戰(zhàn)，業(yè)界提出了多種解決方案。例如，通過引入模型推理和評估工作流，結(jié)合監(jiān)督微調(diào)（SFT）和低秩適應(yīng)（LoRA）等技術(shù)，以及可視化的多維模型評估工具，企業(yè)可以在部署前充分驗證AIAgent的性能，確保其在復(fù)雜多變的實際場景中保持高可靠性。在高風(fēng)險決策管理方面，利用工作流工具，將復(fù)雜任務(wù)拆解為多個子任務(wù)，明確每個環(huán)節(jié)的權(quán)限和審批流程，減少人工審批疲勞，平衡操作效率與安全性。此外，通過智能體協(xié)作，設(shè)計合理的交互標(biāo)準(zhǔn)，確保在保障安全的同時提升用戶體驗，避免因頻繁確認(rèn)導(dǎo)致的服務(wù)效率下降。采用可視化的模型評估和提示工程優(yōu)化工具，展示AIAgent的決策邏輯，增強(qiáng)用戶對AI決策過程的理解和信任，特別是在醫(yī)療診斷等敏感領(lǐng)域。靈活配置監(jiān)控策略，避免過度監(jiān)控導(dǎo)致的成本增加和誤判問題，實現(xiàn)精準(zhǔn)且經(jīng)濟(jì)的監(jiān)控。在專有網(wǎng)絡(luò)中完成模型定制和應(yīng)用程序開發(fā)，結(jié)合可定制的內(nèi)容治理規(guī)范和人工干預(yù)工具，確保數(shù)據(jù)止損失擴(kuò)大。展望未來，AIAgent的發(fā)展將會愈加注重高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和專有模型的微調(diào)，以確保其在實際應(yīng)用中的精確性和適應(yīng)性。通過結(jié)合大模型和特定場景的小模型，AIAgent能夠在執(zhí)行時保持較高的可控性和準(zhǔn)確率。這種集成大規(guī)模的基礎(chǔ)模型與場景化微調(diào)的方式，將使得AIAgent在特定行業(yè)和任務(wù)中的表現(xiàn)更為精確，能夠在更加復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境中實現(xiàn)高效決策。同時，基于具體場景的專有模型微調(diào)能夠使AIAgent充分發(fā)揮其在特定領(lǐng)域的優(yōu)勢，從而提高行業(yè)應(yīng)用的效率。36隨著AIAgent在多樣化場景中的應(yīng)用，執(zhí)行風(fēng)險的管理和策略也將變得更加重要。隨著應(yīng)用場景的復(fù)雜性增加，AlAgent在處理實時信息、復(fù)雜決策和高動態(tài)的環(huán)境時，仍需具備強(qiáng)大的適應(yīng)能力和容錯機(jī)制。在此過程中，技術(shù)架構(gòu)將向更加模塊化、靈活的方向發(fā)展，以確保能夠?qū)崟r根變化的環(huán)AIAgent在復(fù)雜場景下的能力清進(jìn)與技術(shù)適配路徑AIAgent尤其是在金融保險行業(yè)等需要快速響應(yīng)和處理復(fù)雜風(fēng)險場景的領(lǐng)域，AlAgent將扮演越來越重要的輔助決策角色。例如，金融交易和應(yīng)急管理等場景中的復(fù)雜決策需求，促使了AlAgent在知識檢索現(xiàn)知識獲取和處理的時效性和準(zhǔn)確性的平衡，AIAgentRAGRAG技術(shù)突破現(xiàn)有局限“實時+準(zhǔn)確”知識獲取和處理，滿足行第一章大模型精進(jìn)降本提速，重構(gòu)價值創(chuàng)造底層邏輯37這一發(fā)展趨勢同樣促進(jìn)了向量數(shù)據(jù)庫與邊緣計算技術(shù)的協(xié)同發(fā)展。通過將數(shù)據(jù)處理任務(wù)向網(wǎng)絡(luò)邊緣遷移，AIAgent能夠在更接近數(shù)據(jù)源的位置進(jìn)行實時分析，從而減少響應(yīng)時間并降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t。這種協(xié)同不僅提高了處理速度，還在一定程度上降低了對中心化計算資源的依賴，提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯能力。同時，隨著AIAgent技術(shù)的不斷成熟，LLM（大語言模型）的角色也會樣，AIAgent將不再僅僅依賴龐大的數(shù)據(jù)存儲，而是通過智能推理為行業(yè)決策提供支持，推動了行音、圖像等多種交互方式，AIAgent能夠更全面地理解用戶需求和場景背景，從而提升其處理復(fù)雜任務(wù)的能力。這種多模態(tài)能力的提升，將使得AIAgent不僅能處理更多元化的任務(wù)，還能夠在復(fù)雜決策場景中表現(xiàn)得更為靈活和高效。隨著這些新功能的不斷加入，AIAgent的應(yīng)用場景也將不斷擴(kuò)展，不僅僅局限于單一領(lǐng)域或任務(wù)，而是能夠在更加廣泛的行業(yè)中提供決策支持，推動行業(yè)全方位·復(fù)雜性大幅上升·輸出穩(wěn)定性下降2.架構(gòu)協(xié)同層·可能出現(xiàn)理解錯誤·可能出現(xiàn)推理不一致3.安全合規(guī)層·數(shù)據(jù)隱私合規(guī)壓力·動態(tài)權(quán)限控制機(jī)制缺位38能會導(dǎo)致協(xié)作時的效率低下，甚至發(fā)生功能上的沖突。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，企業(yè)需要通過動態(tài)權(quán)限控制、增量學(xué)習(xí)機(jī)制以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方案來進(jìn)行緩解。動態(tài)權(quán)限控制機(jī)制能夠確保在數(shù)據(jù)訪問、任務(wù)執(zhí)行等過程中，只有具備相應(yīng)授權(quán)的模塊和人員才能參與，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和合規(guī)性。增量學(xué)習(xí)機(jī)制則可以幫助AIAgent在長期運(yùn)行中不斷自我優(yōu)化，逐步提升其應(yīng)對復(fù)雜情境的能力。這些技術(shù)手段將為AIAgent的落地提供有力保障，并確保其在快速發(fā)展的同時，能夠保持可控性、準(zhǔn)確總體而言，AIAgent技術(shù)的未來發(fā)展將緊密圍繞高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和專有模型微調(diào)、技術(shù)融合、執(zhí)行風(fēng)險管理等多個維度展開。企業(yè)在應(yīng)用AIAgent時，必須充分認(rèn)識到技術(shù)的挑戰(zhàn)和風(fēng)險，通過科學(xué)的策略和技術(shù)手段，推動AIAgent的智能化轉(zhuǎn)型，確保其在實際應(yīng)用中的可持續(xù)發(fā)展。隨著這些技術(shù)突破的實現(xiàn)，AIAgent將不僅成為決策支持的工具，更將成為推動行業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的核心力量。3902402025年以前大模型在金融保險行業(yè)落地挑戰(zhàn)01我國金融保險機(jī)構(gòu)在應(yīng)用此類模型時需要嚴(yán)格遵循02傳統(tǒng)高性能大語言模型普遍依賴海外高成本GPU算力，給中小保險機(jī)構(gòu)造成顯著經(jīng)濟(jì)壓力，且增加03通用型大語言模型缺乏與保險行業(yè)場景深度結(jié)合的適配性，難以精準(zhǔn)滿足業(yè)務(wù)需求，從而限制了技術(shù)2025年初以來，隨著DeepSeek和通義千問等國產(chǎn)大語言模型在成本控制與推理性能上的持續(xù)突破，大模型的大規(guī)模商用逐漸成為現(xiàn)實。這一趨勢正促使金融保險機(jī)構(gòu)重新DeepSeek系列模型和通義千問系列模型滿足嚴(yán)格的本地化數(shù)據(jù)安全的需求，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理適配國產(chǎn)算力，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理與算力資源的自主在多項性能評測中表現(xiàn)出色，并在部分指標(biāo)上接近42基于國產(chǎn)大模型的技術(shù)突破，各大保險機(jī)構(gòu)紛紛迅速接入低成本大模型，在前期大語言模型應(yīng)用試點(diǎn)的基礎(chǔ)上，各大保險機(jī)構(gòu)對大語言模型的商用實踐也從觀望期待變得更加理性和務(wù)實，更加傾向于從業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)范圍已覆蓋保險業(yè)務(wù)價值全鏈條及中后臺管理的各個售輔助、智能商業(yè)分析、智能質(zhì)檢、代碼運(yùn)維等多個領(lǐng)域，在提升運(yùn)營效率的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了業(yè)務(wù)流程的然而，要使大語言模型在金融保險行業(yè)真正發(fā)揮效能，需要對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行深入細(xì)致的拆解，這需要同時具備對業(yè)務(wù)邏輯的深刻理解和對不同大語言模型的技術(shù)特性的準(zhǔn)確把握，通過精準(zhǔn)定位痛點(diǎn)環(huán)節(jié)，在不同的場景中進(jìn)行深入細(xì)微環(huán)節(jié)的大語言模型的適配及替代，實現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的無縫銜接，從而在特定場景中實現(xiàn)人機(jī)協(xié)作或智能化替代，提升整體業(yè)務(wù)效能。在大語言模型實際部署過程中，仍需采取小步試點(diǎn)的方式，確保落地432022年11月30日，隨著GPT-3.5的爆發(fā)以及隨后一系列一、國產(chǎn)低成大語言模型的快速涌現(xiàn)，使保險行業(yè)在業(yè)務(wù)運(yùn)營和辦公場景中本大模型的突應(yīng)用此類技術(shù)做好了充分的理論準(zhǔn)備，并獲得了初步的實踐積破，使其大規(guī)模累。2025年1月，中國人工智能公司深度求索（DeepSeek）開源發(fā)布其多種參數(shù)模型，以“小模型實現(xiàn)大智慧”的技術(shù)以及本地化安全部署等特點(diǎn)引爆行業(yè)，解決了大語言模型商業(yè)落地中的算力成本痛點(diǎn)，并在一定程度上為數(shù)據(jù)安全增加了保障，使得中小保險機(jī)構(gòu)本地化部署大語言模型應(yīng)用成為可能，讓大語言模型真正具備規(guī)?；逃媚芰?。隨后，阿里巴巴推出了通義千問輕量級系列模型，以QwQ-32B推理模型為例，該模型以32億參數(shù)的精簡架構(gòu)，實現(xiàn)了與DeepSeek-R1相當(dāng)?shù)男阅鼙憩F(xiàn)，尤其在數(shù)學(xué)推理、代碼生成和問題解決等領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異。通義千問系列模型的設(shè)計注重降低部署成本，支持在本地環(huán)境中運(yùn)行，適用于消費(fèi)級顯卡，進(jìn)一步降低了中小型企業(yè)引入人工智能技術(shù)的門檻。低成本、高性能的國產(chǎn)大語言模型相繼推出，為金融保險機(jī)構(gòu)探索大語言模型的應(yīng)用價值提供了更優(yōu)的技術(shù)選擇。大型金融保險機(jī)構(gòu)進(jìn)一步深化應(yīng)用場景的布局，而越來越多的中小型保2025年初以前，國內(nèi)外主流大語言模型（如OpenAI的GPT系列、GoogleDeepMind系列、文心一言、通義千問的通用大語言模型等）在大規(guī)模商用時面臨算力成本高、數(shù)據(jù)安全以及以以GPT-4為例，其參數(shù)規(guī)?？蛇_(dá)數(shù)千億乃至萬億級別，在模型的訓(xùn)練和推理過程中需消耗大量高性能GPU算力，導(dǎo)44保險行業(yè)的數(shù)據(jù)涉及敏感的個人信息和財務(wù)記錄，如采用云端的大語言模型服務(wù)，則需將數(shù)據(jù)上傳至第三方服務(wù)器，存在數(shù)據(jù)安全及合規(guī)性風(fēng)險。例如，OpenAI的隱私政策指出，用戶輸入的數(shù)據(jù)可能被用于進(jìn)一步訓(xùn)練和優(yōu)化模型，若未明確選擇退出，則默認(rèn)視為同意。這對于強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)保密性通用大語言模型普遍缺乏保險行業(yè)的專業(yè)知識及術(shù)語訓(xùn)時，當(dāng)時主流模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)多以英文語料為主，對中文應(yīng)用場景存在一定局限性。尤其是，閉源模型通常限制企業(yè)基于自身專有數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)和定制開發(fā)，進(jìn)一步限制了保險機(jī)2025年初，國產(chǎn)大語言模型在低成本高效能上的突破，為上述問題帶來新的解決思路。由杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司（DeepSeekInc.）研發(fā)的DeepSeek系列模型，以及阿里巴巴發(fā)布的通義千問系列模型，憑借開源開放、低成本高性能等優(yōu)勢，為保險機(jī)構(gòu)，尤其是中小型保險機(jī)構(gòu)實現(xiàn)低成本技術(shù)升級提供了重要選項。與傳統(tǒng)的通用大語言模型相比較，DeepSeek系列模型以及通義千問系列模型在部署成本和計算資源消耗方面具有顯著優(yōu)勢，極大地降低了保險企業(yè)應(yīng)用人能夠以可承受的成本引入先進(jìn)的人工智能技術(shù)，推動其業(yè)務(wù)流程451.國產(chǎn)算力適配確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)DeepSeek系列模型及通義千問系列模型本地部署與國產(chǎn)算力適配的突破，正在加速金融保險行業(yè)對大語言模型的本地化應(yīng)用，使其在數(shù)據(jù)安全、算力成本和供應(yīng)鏈穩(wěn)定性上更具(1)完全本地部署保障數(shù)據(jù)安全及適用性DeepSeek系列模型及通義千問系列模型均支持本地部署，這意味著企業(yè)可以在自己的服務(wù)器或私有云環(huán)境中運(yùn)行模型，從而更好地控制數(shù)據(jù)安全和模型性能，最大限度地降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，確保此外，這些模型還支持高度定制化部署。企業(yè)可以根據(jù)自身數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，對模型進(jìn)行定制訓(xùn)練和優(yōu)化，從而提升在特定業(yè)務(wù)場景下的準(zhǔn)確性和適用性。同時，借助本地部署方案，企業(yè)可以(2)適配國產(chǎn)算力降本提升供應(yīng)鏈穩(wěn)定性在人工智能技術(shù)的部署過程中，算力是一個不可忽視的因素。傳統(tǒng)的大語言模型通常依賴于高性能的GPU服務(wù)器，不僅部署和運(yùn)營成本高昂，而且在國內(nèi)環(huán)境中，還存在供應(yīng)鏈不確定性及對外部DeepSeek通過自主研發(fā)的動態(tài)稀疏訓(xùn)練架構(gòu)和多模態(tài)算法，大幅降低了訓(xùn)練和推理能耗。在保證推理精度的基礎(chǔ)上，DeepSeek系列模型將訓(xùn)練能耗降低至同類模型的十分之一，并首次實現(xiàn)了千億級大語言模型低成本商業(yè)化的可行性。此外，阿里巴巴的通義千問系列中多個中小參數(shù)量模型在設(shè)計之初即考慮到注重推理效率與資源適配，具有較低的顯存需求，從而進(jìn)一步降低了中小型保險46隨著國產(chǎn)人工智能芯片制造商的快速發(fā)展，DeepSeek和通義千問系列模型等國產(chǎn)大語言模型的算力需求正獲得更多本土企業(yè)的支持。海光信息、華為昇騰等國產(chǎn)芯片廠商的最新技術(shù)已能高效適配這些模型，顯著降低對進(jìn)口高端GPU的依賴。國產(chǎn)芯片的引入不僅緩解了算力供應(yīng)問題，也提升了大語言模型技術(shù)的自主可控性，同時降低保險機(jī)構(gòu)應(yīng)用人工智能的門檻，為行業(yè)提供更穩(wěn)健、可2.低成本高性能破解行業(yè)成本難題DeepSeek系列模型及通義千問系列模型國產(chǎn)大語言模型的高性能與低成本突破，使得大語言模型大規(guī)模商用成為可能。過去，特別是對于中小型保險機(jī)構(gòu)而言，高昂的算力及部署成本限制了行業(yè)智能化發(fā)展的廣度與深度。然而，DeepSeek-R1和通義千問系列模型（以QwQ-32B模型為例）的推出，憑借媲美國際主流模型的推理能力，以及大幅降低的計算資源消耗，使大模型在保險行業(yè)的大規(guī)模商用變得可行。同時，借助輕量級架構(gòu)、國產(chǎn)算力適配及本地化部署方案，這些模型不僅降低了企業(yè)的初始投資與運(yùn)維成本，還賦能保險機(jī)構(gòu)更積極低成本的場景應(yīng)用探索，從而推動更快圖4：DeepSeek模型性能展示mmDeepSeek-R1mmOpenAI-o1-1217mmDeepSeek-R1-32BOpenAI-o1-minimmDeepSeek-V3Acc