随着大模型在金融场景的应用日益广泛，大模型正成为众多银行保险机构数字化转型的“新标配”。

　　在业内人士看来，AI大模型将显著提升银行保险业务的运营效率与客户体验，重塑金融服务模式，助力它们实现成本节约与效益提升的双重目标。

　　目前，大模型在智能投顾、财富管理、风险管理、客户服务等领域开始呈现强大的“变革力量”。

　　在智能投顾领域，AI大模型通过高效的信息检索与智能生成能力，实现从数据收集到分析报告生成的全流程自动化。

　　在财富管理领域， AI大模型可以更好地协助客户经理进行客户财富状况分析、市场趋势解读与产品推介，不断升级财富管理服务能力。

　　在风险管理领域，大模型可以大幅提升金融机构在信贷风控、反洗钱等方面的潜在风险识别能力，进一步降低业务风险与提升业务合规性。

　　在客户服务领域，大模型可以实现多渠道的客户咨询自动化，协助座席人员精准快速地响应客户的账户管理、投资产品咨询等金融服务需求。

　　但是，如何让AI大模型深度融合更多金融场景，全面提升业务处理、风控管理和客户服务的智能化水平，对银行保险机构都是一项新挑战。

　　业内分析指出，在接入AI大模型后，银行保险机构在应用过程普遍遭遇四大挑战：一是在本地化部署AI大模型后，如何让AI大模型在银行业务场景下的语义理解、逻辑推理、多轮交互等方面具有更好的适应性；二是如何妥善解决AI大模型的幻觉与话术合规性问题；三是在增强大模型数据训练成效同时，如何让AI大模型更好地融入金融机构现有业务系统与业务流程；四是在数据训练前，如何完善数据信息安全保护工作。

　　金融壹账通相关负责人表示，为了解决上述四项挑战，银行保险机构多管齐下，一是引入合规机器人技术，对AI大模型自动生成的内容话术进行“合规性”审核，逐步解决大模型“幻觉”与问题；二是着手升级数据处理与数据分析架构，提升数据信息保护水准；三是通过场景金融的“AI赋能”，直接将AI大模型“连通”业务系统与业务流程，作为优化业务流程与提升金融服务体验的重要抓手。

　　另外，在市场上，金融科技平台也提供全面的解决方案。以金融壹账通为例，其自主研发的智能体平台一方面通过模型压缩与知识蒸馏技术，有效降低算力成本，为银行提供更具性价比的AI应用方案，另一方面采用模块化工具链，支持低代码开发，令金融机构更便捷地将AI大模型等技术融入现有业务系统和业务场景，提升整体开发和运营效率。

　　此前，金融壹账通研发了“数智银行一站式AI平台”，聚焦金融信息感知与认知技术，提升文本、图像、语音等多模态数据处理能力。目前，数智银行一站式AI平台已开放逾300项AI核心算法API，累计调用量超百亿次，支持4000多个金融业务场景，涵盖智能客服、智能风控、智能信贷等领域。