大模型在金融行业的应用场景，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

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原创最新推荐文章于 2026-06-14 09:00:00 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

BloombergGPT（LLM大模型用于金融科技）为了打造目前最大的金融领域数据集，彭博社收集和整理了40多年的金融语言文档，其涵盖了一系列的主题，如新闻、档案、英文财经文档等等。首先通用数据集共包含了3450亿个token，占总数据集token量的48.73%，如上图所示，占比比较大的数据集有：Pile-CC数据集， C4数据集等等等等，以保证模型对自然语言理解的通用能力。总共训练了139,200步（~ 53天），并通过训练数据（709B个token中的569B）完成0.8个epoch后结束了模型训练，原因是验证集上的损失已经不再继续下降，甚至反增。阅读详情

这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。

一、大模型在金融领域的 5 个典型应用场景

当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 ChatGPT 为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。

ChatGPT 拥有持续的多轮对话能力，并具备一定逻辑推理能力，在生成文章、生成代码、翻译等方面展现出令人惊叹的水平。ChatGPT 的问世，意味着人工智能从 1.0 时代迈入了 2.0 时代。ChatGPT 背后的 GPT 大模型技术是下一代 AI 技术竞争的核心，将重新定义包括金融在内的众多行业，重塑全球科技竞争格局。

金融行业属于信息密集型行业，是大模型技术的最佳应用场景之一。未来，具有通用能力的大模型将成为信息处理的基础设施，大幅降低中小银行应用人工智能技术的门槛。由于在数字资源、科技能力、业务场景等方面的天然劣势，中小银行与大银行相比，在数字化转型方面相对落后，且差距越拉越大，“智能化鸿沟”也越来越明显。在大模型时代，各类银行重新站在同一条起跑线上，都可以便捷地使用 AI 技术，插上一双数智化“翅膀”，曾经再“阳春白雪”的复杂数据，也能飞入“寻常人家”。

如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。

**1. 金融风险管理。**大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理策略。

**2. 量化交易。**大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易策略并进行实时调整。这有助于提高交易效率，降低交易成本，提升交易的稳定性，以及增加收益。

**3. 个性化投资建议。**大模型技术可以根据个体投资者的偏好和风险承受能力，生成个性化的投资建议和组合配置，辅助投资者做出更明智的决策。

**4. 金融欺诈检测和预防。**大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护客户和金融系统的安全。

**5. 智能客户服务。**大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。

二、大模型在金融领域应用所面临的风险及其防范

自 2020 年 OpenAI 提出大语言模型的缩放法则（Scaling Law）以来，用 “大力出奇迹”的方式去做大模型仿佛成为“金科玉律”，“大炼丹”时代序幕拉开，百亿、千亿参数规模的大模型比比皆是。量变引发质变，超大模型蕴含着的涌现能力被发现，但在惊讶于这种神奇能力的同时，我们同样应该审视其潜在风险。在斯坦福大学的学者们的眼里，大模型涌现的能力既是科学兴奋的源泉，也是意外后果的忧虑之源。换言之，如果不能引导大模型“向善”，那么它随时可能伤及人类本身，带来不可估量的后果。

金融行业是数据密集型行业，涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。大模型对于提高金融业务的自动化和智能化水平、提高风险控制和决策效率具有重要意义，在生成书面报告、开展培训和投教、提升客户陪伴质量等应用场景中潜力巨大。目前，国内外金融机构已经纷纷开始探索将 GPT 等大语言模型应用在金融领域的各个场景。

1. 大模型应用在金融领域的 5 个风险和挑战

尽管大模型技术在金融领域有着广阔的应用前景，但其稳定性、可靠性和安全性有待提升，面临着不少风险和挑战。

**第一，数据隐私和安全。**金融数据包含敏感的个人和机构信息，而大模型需要大量的数据进行训练和应用。因此，确保数据隐私和安全成为一个重要的挑战。大模型十分依赖数据，然而许多数据质量不高、不完整，仍然需要花费大量人力和时间进行数据清洗与预处理。另外，模型可能会受到恶意攻击，如对抗样本攻击、模型篡改等。这些攻击可能会导致模型输出错误的结果，从而影响金融决策的准确性和可靠性。

**第二，解释性和透明度。**大模型往往是复杂的黑盒模型，其决策过程和结果难以解释与理解。金融行业是一个对于模型的可解释性和鲁棒性等要求非常高的行业。而大语言模型当下输出结果的可解释性目前是相对封闭、不透明的，同时，其稳定性也仍然受到数据、算法、训练等方面的干扰，表现出非鲁棒性的特征。

**第三，数据偏见和倾向性。**大模型的训练数据可能存在性别、种族等方面的偏见。如果这些偏见被应用到金融决策中，可能导致模型在决策和预测中产生不公平或歧视性的结果，进而误导用户，致使用户做出错误的决策。

**第四，可信度与伦理问题。**ChatGPT 等生成式大模型以问答形态存在于社会层面，但其回复往往存在不可信或者无法判断其正确性的问题，有时看似回答流畅，但却在一本正经地胡说八道，有时甚至会对现有社会伦理产生冲击。具体而言，存在传播有害意识形态、传播偏见和仇恨、影响政治正确、破坏教育公平、影响国际社会公平、加剧机器取代人类的进程、形成信息茧房阻碍正确价值观形成等问题。

**第五，组织能力的挑战。**金融行业可以通过应用大模型来替代人力去执行机械的重复性工作。但是，金融机构面临如何厘清人和机器之间的协同合作关系的问题：一方面，如何更好地为人赋能，提升人使用 AI 工具的能力；另一方面，如何不断调整和优化人与数字员工的职能边界。

2. 大模型时代的 AI 风险

应对大模型技术的风险和挑战，引导科技健康有序发展，需要政府、平台、学术界、行业和公众共同努力。通过完善法规、促进跨学科合作、提高透明度和加强隐私保护、加强道德评估和促进公众参与等，推动人工智能健康发展。而金融机构更要注重风险管理的前瞻性，加强内外部环境剧烈变化下的风险管理。

一是全面加强数据隐私和安全管理，如采取加密、脱敏等技术手段，严防客户和机构敏感信息泄露。在数据收集过程中利用差分隐私等技术进行隐私保护；对于训练数据进行数据加密；在模型训练过程中使用安全多方计算、同态加密及联邦学习等技术进行数据隐私和安全保护；建立数据隐私评估和保护模型、机制，实施安全认证，并且保护下游应用的隐私；严格遵守《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，落实数据安全保护责任。

二是加强模型的安全性，包括进行对抗样本检测和提升模型的鲁棒性，以应对可能的攻击和欺诈行为；让不同的模型适用于不同国家的法律条款，以及针对各种对抗攻击进行防御性训练。对于对用于大语言模型开发的数据进行人工标注的，开发主体应当制定清晰、具体、可操作的标注规则，对标注人员进行必要的培训，抽样核验标注内容的正确性。保障和规范 AI 的训练过程，及时发现问题，及时止损并调整模型参数。避免因源数据本身存在争议、来源不可信或素材违法或侵权，而生成虚假、歧视或不公平的结果。

三是建立监测和评估机制，定期评估大模型系统的性能、准确性和公平性，并及时发现与解决潜在的风险和问题。

四是提高算法的可解释性和透明度，使用可视化技术和交互式界面来展示算法的决策过程。建立审查和评估机制来消除算法黑盒问题，促进负责任的 AI 的开发、部署和应用，提高生成式 AI 的安全性、可解释性和可问责性，以更好地预防风险。

大模型已来，要在不确定性中寻找确定性。正如加州大学伯克利分校教授 Jacob Steinhardt 所言：“机器学习的步伐太快了，模型的能力提升往往比预期更快，但其安全属性的进展却比预期要慢，我们需要从现在开始构建未来十年的机器学习系统的发展图景，防范大模型时代的 AI 风险。同时，我们要认真思考 AI 与人类的关系，以实现人机合作和共生发展，而不是简单地用 AI 取代人类。”

零基础如何学习AI大模型

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。