近期，一份名为《金融大模型落地路线图研究报告（2024年）》的权威研究文件引起了业界的广泛关注。这份报告由中国人工智能产业发展联盟金融行业推进组携手多家机构共同编纂，深度探讨了金融大模型在实际应用中的推进策略与面临的挑战。
报告中详细阐述了金融大模型技术如何为金融行业注入新的活力，通过拓宽技术能力边界，在智能营销、智能客服等多个业务场景中发挥重要作用。然而，大模型的广泛应用也伴随着数据质量与治理、算力支持、人才资源及标准规范等方面的多重挑战。
针对金融机构在应用大模型前的准备，报告指出，各机构需对自身在数据积累、人才储备及战略规划方面的实际情况进行深入剖析。明确从内部助手智能化升级至核心业务变革，再到为客户提供个性化服务的能力需求，并根据自身基础条件合理设定建设目标。
在技术基础构建方面，报告强调了加固金融算力设施、强化高质量数据集建设的重要性，并提倡开发高可靠、低幻觉的模型，以实现大小模型的共生共治。在应用范式革新层面，报告提出应深耕智能营销、风控等核心业务场景，提升金融管理服务的效率，推动业务升级，优化客户体验，并加强科技监管，建立科学的评估体系。
在管理体系构建方面，金融机构被建议优化数智运营管理模式，完善风险防范机制，并健全监管治理体系。报告还指出，未来金融大模型将进一步释放数据要素的价值，推动建立数据使用机制，整合多源异构数据。同时，金融科技创新也将得到升级，多智能体协同和数字人技术将得到发展。
报告强调了金融大模型在践行绿色普惠发展方面的重要作用，探索垂直领域应用场景，促进绿色金融和普惠金融的深度融合，助力金融行业向更高效、更安全、更智能的方向发展。
