引言
金融行业天然具备数据和信息密集型的特点，在数字化成熟度方面处于领先地位。此外，金融行业的数字化投入持续稳步增长，汇集了大量具备数字化技能的人才。这些优势使得金融行业在AI技术的应用和创新方面具备独特的条件，能够在推动技术革新和提升行业效率方面起到示范作用。尽管大模型在金融业务领域展现了巨大的潜力，但其在金融行业的全面应用仍面临诸多挑战。目前通用大模型与行业相结合整体仍处于初级阶段，此外金融行业因其严监管和强合规要求，使得大模型的落地应用需要更加谨慎，周期会更长。总体来看大模型的行业生态系统尚未完全成熟，其在行业内的广泛应用需要克服技术、行业演变、监管和科技伦理等多方面的挑战。因此，如何实现大模型在金融业务场景的价值最大化，并推动金融行业的数智化升级，仍将是未来的重要课题。
白皮书核心观点
本白皮书详细阐述了金融行业在大模型应用中的现状和挑战，并提出了推动大模型技术在金融领域广泛应用的路径和策略。《白皮书》提出，生成式AI在金融行业中价值释放有赖于三大基石，分别是AI价值创造、负责任AI和AI技术生态，三者相辅相成，通过负责任AI来保障AI价值创造是正向的，并通过技术生态普及行业应用，带来AI价值的指数化放大。
首先，生成式AI在金融领域的应用价值取决于AI增强效能和所嵌入的业务场景规模，其中AI增强效能可以分为工具辅助、信息处理和业务决策三类功能进阶。
其次，《白皮书》提出“负责任的AI”三个递进层次，从恪守严谨安全的监管要求、到遵循公平透明的行业规则、再到维护用户为先的价值取向，逐级递进保障AI价值的创造对用户、对行业、对社会的正向性。
同时，《白皮书》认为，未来生成式AI的技术供给市场会演化形成私有化生态、云化生态、平台化生态这三大类别的生态模式。生态模式的演进，将逐步提升大模型在金融行业的易用性和可得性，让更多中小金融机构低成本落地生成式AI应用，提升AI对整个金融行业的价值贡献。
白皮书详细目录
白皮书部分内容：
前言
自2023年AI大模型元年至今，大模型领域迎来持续的技术突破和早期产品技术落地。例如OpenAI在2023年3月、9月和11月，相继推了出GPT-4、GPT-4V、GPT-4 Turbo，分别在多模态输入能力、生成内容的质量和准确性、长文本处理能力和推理速度等技术层面取得明显突破，在基础大模型表现方面被公认为遥遥领先。同时商业接口的开放与开源模型的推出，推动着大模型技术的落地加速。例如随着GPT-4 Turbo的推出，OpenAI降低了API调用费用，使得企业和开发者能够以更低的成本使用大模型技术。除了国外大模型取得持续突破之外，国内的大模型发展也格外繁荣，大模型技术在金融、医疗、汽车、制造、零售等行业开始探索落地应用，例如蚂蚁集团在金融行业的应用，发布了一款名为Agent Universe的开源智能体框架，提供多智能体的协作编排组件，旨在帮助金融机构及开发者加快大模型在金融场景的落地研发；此外，伴随着苹果、微软、联想等设备厂商在本地化AI算力和本地大模型方面的重金投入，AI PC、AI手机等产品也逐渐问世。
随着市场对大模型的商业化的关注与日俱增，企业、投资者、技术开发者都在积极探索大模型技术的商业化之路，以期在市场中获得先机。大模型的商业化不仅关乎技术的进步，产业生态的构建，更关系到商业模式的创新。
大模型在帮助企业降本增效、改善体验和产品创新方面的能力逐渐得到落地印证
大模型技术为企业产带来的改变已经发生，尤其在降本增效、改善体验和产品创新方面，其潜力和效果正在逐渐得到印证。
大模型通过自动化和智能化处理大量数据，企业能够降低运营成本，提高决策效率。例如大模型技术在物流行业的智能航线规划、货运装载优化、船舶调度等方面的应用，可以提高物流效率，降低运营风险。
在改善客户体验方面，蚂蚁的AI技术落地“三个管家”， 内嵌于支付宝APP，覆盖金融理财、生活服务、医疗健康这三个大众焦点场景。其中， AI金融管家“蚂小财”，专注理财和保险专业知识问答，提供行情解读、持仓分析、保险配置和投教科普等个性化服务，让每个投资者都有一个私人金融助理。截至2024年6月末，月活用户已经超5908万，用户日均使用559万次，当月平均每位用户使用约2.8次。
在推动产品创新方面，借助大模型技术可为客户提供更加个性化和高效的产品服务。如大模型技术对WPS产品创新的推动，WPS Al锚定 AIGC 内容创作、Copilot 智慧助理、Insight 知识洞察三个战略方向发展，得益于 WPS AI 的发布，WPS为用户提供了更加丝滑、高效的办公体验。
大模型的发展或需更长的新技术周期，但各参与方对其商业化扔持乐观态度
对于大模型技术发展开启的新一轮技术周期，商业化前景被普遍看好。
一方面，2023年以来我国大模型数量井喷，各类技术厂商纷涌入局。自2023年3月OpenAI发布GPT-4以来，国内迅速响应，科技巨头、初创企业、高校和研究机构等纷纷加入大模型研发， “百模大战” 由此开启。截至2024年3月，中国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个，形成上百种应用模式。
另一方面，大模型的类型也在不断丰富。从最初的语言模型如GPT系列，到后来的多模态模型，如DALL-E和CLIP，再到专门为特定行业定制的垂直领域模型，大模型技术呈现出多样化的发展趋势。这些模型在参数规模、训练数据、应用场景等方面各具特色，满足不同行业和领域的个性化需求。例如&#x
