大模型技术已经开始快速“渗透”到各个工作领域，金融业也无不例外。清华大学经管学院发布的一份报告显示，生成式AI正在席卷金融业，释放新的生产力，以前所未有的方式重塑全球金融业的格局。目前，我国已经有6家上市银行公开发布大模型技术开发与应用的信息。
金融业需要大模型技术吗？从匹配度上看，金融业是典型的数据密集型产业，而大模型技术的一大特征就是具有强大的数据洞察理解能力，可以缩短数据间发生连接与被计算的时间，提高数据创造价值的效率。如果把大模型的能力放在金融业中去处理原有的一些任务，会对很多工作产生提质增效的效果。
从重要性上看，金融业的高速发展离不开金融科技的赋能。近年来，我国在金融科技上取得了很多创新成果，金融业数字化水平大幅提高，移动支付、数字信贷等技术领域更是处于全球领先地位。金融科技是技术驱动的金融创新，眼下大模型技术和应用正在加速迭代和探索，可能很快催生更多新模式，未来能不能发展好、利用好大模型技术，对于深化我国金融业数字化转型，提升金融业核心竞争力意义重大。
可以确定的是，大模型技术在金融业的应用空间广阔。以关注度正高的“文生视频”大模型为例，仅用简单的文本指令，就能生成一段具有逻辑性、大片质感的短视频，有机会让投资者更易理解结构复杂、特征各异的金融产品，进而成为理财师、保险经纪人等金融从业人员的得力助手，提升服务效率和服务体验。更为重要的是，大模型技术有望在风险防控环节发挥出关键作用。一方面，金融机构可以通过大模型海量神经网络数据检测客户各类行为，提高自身风险管理决策能力；另一方面，金融监管部门可以利用大模型优秀的逻辑推理能力，协助工作人员提高对财务造假等违法行为的监管查处效能。
中央金融工作会议强调，要做好包括数字金融在内的五篇大文章。在数字化时代，强化金融科技创新已成为当前发展数字金融的必然选择，大模型新技术则有望成为推动行业创新的重要引擎。金融机构应尽快提高认识，从公司发展战略的高度积极探索大模型应用，逐步审慎加大相关业务投入，打造数字化人才团队，勇于挖掘新的应用模式，力争推动大模型与自身业务的有效融合，发挥出“1+1>2”的作用。但需要注意，任何一项新技术都是一把双刃剑，当前大模型在金融领域的应用仍处于早期阶段，更要做好风险防控，特别是要重视对用户数据隐私的保护，唯有安全可靠的技术才能真正助力金融业高质量发展。
