在科技日新月异的今天，大模型技术正以前所未有的速度迭代更新，其中，国产DeepSeek大模型的开源生态正引领一场“技术平权”的风暴。随着生成式AI技术从实验室逐步迈向产业实践，金融行业的数字化进程正在经历深刻的变革。
近期，一场聚焦“AI赋能金融科技：金融机构的新机遇与挑战”的沙龙在清华大学成功举办。此次活动由清华大学经济管理学院的区块链金融研究中心、中国金融研究中心以及新网银行携手呈现。
活动现场，清华大学经济管理学院副院长、区块链金融研究中心主任何平担任主持，与新网银行副行长李秀生、光大信托普惠金融部副总经理祝世虎、百川智能副总裁邓江一同，结合实战经验与前沿视角，探讨了金融机构如何利用AI大模型实现新的突破。
何平、祝世虎、邓江、李秀生（从左至右）在沙龙现场
在技术平权的背景下，DeepSeek等开源大模型正逐步改变金融行业的竞争格局。这些大模型凭借强大的逻辑推理、多模态处理能力和高度的可定制性，为金融机构提供了全新的智能化解决方案，推动金融行业从“数据驱动”向“智能驱动”迈进。
何平指出，开源大模型不仅降低了应用门槛，还加速了银行、信托、资管等领域的智能化升级。通过大模型，金融机构能够在风险管理、客户服务、产品设计等关键环节实现端到端的智能化，提升业务效率，推动行业智能化进程。
李秀生从行业实践的角度出发，强调开源大模型的“低成本+本地化部署”优势，使得中小银行也能实现智慧平权，将通用人工智能融入整体经营。新网银行正积极探索大模型的应用，力求在竞争中占据先机。
祝世虎则分享了AI领域的发展历程，从算力、数据与模型的平衡角度出发，分析了大模型如何再次实现三者的新平衡。他认为，DeepSeek等开源大模型的兴起，降低了准入门槛，为金融机构提供了更多创新的可能性。
作为大模型开发方的管理者，邓江提供了更多实际的思考。他表示，大模型带来的技术与知识平权，让中小金融机构能够迅速弥补能力短板，借助大模型的力量，在特定领域快速提升能力，实现市场拓展。
然而，技术并非金融领域的万能钥匙。尽管在提升竞争力方面发挥着重要作用，但技术的积累与创新仍需与时间相结合，经历逐步沉淀与突破的过程。
在探讨大模型如何创造金融价值时，嘉宾们一致认为，大模型不仅能在客服、营销等领域替代人力，提升效率，更能在风险管理、合规管理、客户管理、业务拓展等关键环节创造价值。
李秀生以银行为例，详细阐述了大模型技术在客服和营销领域的应用，通过学习大量历史资料，大模型能提升客服效率，降低人力成本，同时在营销环节提供精准的后续跟进线索。
祝世虎指出，非银金融机构在大模型的使用上更具想象力，更易实现创新突破。保险行业可通过大模型自动化解析复杂条款、赋能代理人精准营销、提升客户画像理解度，实现差异化突围。
邓江则从大模型拓展业务的角度展开描述，指出大模型能以极低成本提供相关业务的AI专家支持，使金融机构能够开展更多复杂业务，提升竞争力。大模型的本质在于其高智商和情商，使AI能够胜任各种专业领域的工作。
在智能投顾和财富管理领域，嘉宾们普遍认为，大模型技术将推动金融服务的普惠化、高效化，增强金融与其他行业的交叉融合能力。随着大模型等生成式人工智能技术的发展，智能投顾处理复杂信息和多模态数据的能力显著增强，更多金融机构将开展智能投顾项目。
