AIGC系列2：详解金融行业大模型应用场景，附33页PPT报告

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在金融行业谈大模型，真正的难点并不在“有哪些应用场景”，而在于场景筛选本身。
如果没有一套清晰的筛选逻辑，场景列得越多，决策反而越混乱。

在实践中，我逐渐形成一个非常明确的判断：
金融行业选择大模型应用场景，必须先回答“值不值得用”，而不是“能不能用”。

一、金融行业选择大模型场景

在决定一个场景是否适合引入大模型之前，从以下四个维度做判断。

第一，这是不是一个“认知密集型”的业务场景

金融行业中，有大量工作其实并不复杂，只是规则多、步骤多。这类工作适合流程引擎、小模型或规则系统，而并不适合动用大模型。

真正值得引入大模型的，是那些长期依赖人工经验和综合判断的工作。这类工作通常具有几个明显特征：信息来源复杂、非结构化内容占比高、结论并非单一规则推导出来，而是需要“理解—综合—判断”。

例如，客服对用户真实意图的理解、研究人员对行业信息的综合分析、风控人员对异常行为的判断，本质上都是认知密集型劳动。这正是大模型能力能够发挥价值的地方。

第二，模型输出是否可以被约束和校验

金融业务对结果的容错率极低，因此“能生成”本身并不构成价值，能否被约束才是关键。

一个适合金融行业的大模型应用场景，必须满足：输出有明确的数据边界、有规则或上下文限制、并且能够嵌入人工复核或流程校验。凡是完全开放式、不可解释、不可追溯的生成结果，即使技术上可行，也不具备现实落地条件。

这也是为什么，在金融行业，大模型往往不是“自由发挥”，而是被用来在既定框架内提高效率和质量。

第三，这个场景能否嵌入既有业务流程

我对“单点智能工具”一直保持高度谨慎。
真正值得做的场景，一定不是“多了一个AI助手”，而是业务流程中的一个新能力节点。

这意味着，大模型的输入来自真实业务数据，输出能够直接进入业务系统，结果会对后续流程产生影响，并且最终形成反馈闭环。只有这样，大模型才是金融体系的一部分，而不是一个附加工具。

第四，价值是否可以被看见、被评估

金融行业并不排斥探索，但顺序非常重要。
在优先级排序中，能够清晰看到价值路径的场景，一定排在前面。

这里的价值并不一定要求精确到每一分钱，但至少能够回答清楚：是节省人力、缩短周期、降低风险，还是提升服务覆盖面。如果连价值方向都说不清楚，这个场景就不适合作为优先选择。

二、场景分类

当以上四个判断条件被逐一满足之后，金融行业的大模型应用场景，其实会自然分成两类。这不是人为划分，而是业务属性本身决定的。

这两类分别是：旧场景的升级，以及新场景的变革。

三、旧场景的升级

所谓旧场景，并不是“不重要”的场景，而是指：在没有大模型之前，这些业务就已经长期存在，并且在真实运行。

这些场景的共同问题并不在于业务本身，而在于执行层面长期存在瓶颈。

1. 客服与客户交互场景的升级

在传统模式下，客服高度依赖人工，既承压于高并发，又承压于服务一致性。大模型进入这一场景，并不是简单替代人工，而是承担理解意图、快速检索知识、生成标准化回复等工作。

其直接价值体现在三个方面：一是显著提升单位人力的服务能力，二是降低新客服上岗门槛，三是在高峰时段和非工作时间维持服务连续性。这类价值是短期内即可验证的。

2. 投研与研究支持场景的升级

研究人员最昂贵的时间，往往消耗在信息搜集、资料整理和结构化表达上，而非判断本身。大模型在这一场景中，主要承担的是“研究准备层”的工作：快速汇总信息、提炼要点、生成初稿结构。

结果并不是让模型“代替判断”，而是让研究人员把时间重新聚焦到分析和决策上。这类应用的价值体现在研究效率的整体提升，以及研究质量下限的明显抬高。

3. 风控与合规场景的辅助升级

在风险管理中，真正的难点并非模型不会算，而是信息看不全。大模型的作用，恰恰在于整合多源数据、非结构化材料和外部信息，形成更全面的风险线索提示。

这种用法并不触碰最终决策权，却能显著扩大风险识别的覆盖面，对新型风险和小样本风险尤其有效，其价值体现在前置预警和辅助判断能力的提升。

4. IT 与数据开发场景的效率升级

在金融机构中，大量IT资源被消耗在重复代码、查询脚本和测试工作上。大模型在这一场景中的价值非常直接：减少机械性劳动，缩短交付周期，提高整体开发效率。

这一类场景风险边界清晰，收益确定性强，往往是内部最先看到成效的应用方向。

四、新场景的变革

与旧场景不同，新场景并不是“把原有事情做得更快”，而是让过去由于成本和复杂度限制而无法成立的业务形态变得可行。

1. 金融信息获取方式的变革

传统金融系统是为系统设计的，而不是为人设计的。通过自然语言直接查询金融信息和指标，大模型改变的是信息使用方式，而不仅是效率。

这种变化的价值在于显著降低信息获取门槛，使更多角色能够参与分析和决策，从而加快整体响应速度。

2. 投顾与财富管理的规模化可能

智能投顾真正的瓶颈，从来不是模型算法，而是个性化服务的边际成本。大模型通过整合知识、规则和用户画像，使“有限人力服务更大规模客户”在技术上成为可能。

其价值不在于取代投顾，而在于扩展服务半径，改变服务供给结构。

3. 组织内部能力复制方式的变化

自动生成训练数据、智能培训体系、以自然语言为接口的系统开发方式，本质上改变的是能力复制和组织运转方式。这类场景的价值具有长期性，但兑现周期也更长。

因此，它们不适合作为第一批落地场景，而更适合作为在基础能力成熟之后的探索方向。

五、金融行业大模型应用33页PPT