2025年被認為是大模型技術在各行各業實現規模化應用的關鍵轉折點。尤其是在金融行業，AI技術正從概念驗證走向規模化部署，成為推動數字化轉型的核心引擎。金融機構在科技投入上更加注重實效，從效率提升轉向價值賦能，大模型應用逐漸從前臺客戶服務延伸至中后臺風控、投研、合規等核心業務環節。

在這一背景下，中關村科金作為聚焦垂類大模型技術與應用的公司，通過“平臺+應用+服務”的三級引擎戰略，在金融、工業、汽車、央國企、政務、零售等領域實現了多個標桿案例落地。中關村科金總裁喻友平指出，To B場景的嚴肅性、準確性和合規性要求極高，“技術上的突破固然重要，但讓大模型在千行百業中真正融入并推動業務發展，轉化為實實在在的生產力，才是企業大模型應用落地面臨的核心挑戰。”

畢馬威在《2025金融業大模型應用報告》中也強調，這場變革是“不僅是效率工具的迭代，更是對金融服務范式、運營模式乃至核心競爭力的系統性重塑”。報告認為，2025年已成為金融行業深度整合AI、借助大模型進行創新的關鍵拐點，金融機構需在戰略選擇上保持清醒，避免盲目跟風，找到適合自身的發展路徑。

大模型在金融場景縱深演進

大模型在金融行業的應用正經歷從邊緣到核心、從后臺到前臺的系統性遷移。早期，金融機構多將大模型用于知識庫問答、文檔摘要、代碼生成等效率提升類場景。這些應用雖能降低運營成本，但對業務增長的直接貢獻有限。隨著技術成熟與業務理解加深，大模型開始切入信貸、風控、投研、營銷等高價值環節，逐步成為驅動業務創新的關鍵引擎。

據《2025金融業大模型應用報告》披露，一家領先大型銀行已將復雜信貸審批報告的分析時間從數小時壓縮至3分鐘，準確率提升超15%；頭部券商借助AI智能體實現7×24小時跟蹤全球5000余家上市公司，顯著提升研究覆蓋廣度與響應速度。這些案例表明，大模型正在重塑金融業務的生產力邊界。

喻友平認為，To B客戶對系統的穩定性、準確性與合規性要求極高。由于系統遷移成本高，因此更看重長期價值創造能力。為此，中關村科金選擇深耕金融全業態數智升級，構建覆蓋銀行、證券、信托、資管、保險、消費金融等領域的智能產品體系，支持金融機構實現AI賦能。

在具體實踐中，中關村科金為郵儲銀行打造智慧直播系統，將直播間轉化為高效獲客渠道；為華瑞銀行構建智能客服系統，提升服務便捷性；為中信建投證券開發大模型智能陪練平臺，助力300余家分支機構客戶經理進行合規學習。這些應用并非孤立的技術模塊，而是深度嵌入業務流程，形成“AI+業務”的融合閉環。

值得注意的是，大模型在金融前中后臺的應用已處于快速迭代階段。前臺如營銷、客服等場景更強調交互體驗與轉化效果，中臺如風控、投研依賴專業推理能力，后臺如運營、合規則關注流程自動化與合規性。中關村科金通過“平臺+應用+服務”模式，既自主研發高價值場景應用，也提供工具平臺支持金融機構與生態伙伴進行二次開發，推動行業整體創新。

破解落地難題的關鍵路徑

在喻友平看來，To B場景的嚴肅性、準確性和合規性要求遠高于To C場景。“哪怕是智能客服這樣看似簡單的應用，在金融場景中也容不得一分一毫的誤差。”因此，中關村科金堅定聚焦垂類大模型，通過深度理解業務邏輯和行業數據特征，構建更具專業性和可信度的模型能力。

當前大模型落地過程中還存在“價值落地難、場景復雜度高、數據孤島效應、效果衰減”等挑戰。許多初期探索項目（如知識庫、問答系統）的實際效果與預期存在差距，準確率下降等問題突出。此外，孤立部署的大模型系統難以深入業務流程，必須與企業數字化基礎設施緊密結合，通過“智能化+數字化”雙輪驅動實現落地。

在數據層面，金融機構雖擁有海量私域數據，但長期存在系統割裂、格式不一、治理滯后等問題。中國銀行業協會原首席信息官高峰指出，數據是大模型應用的“三座大山”之一，當前數據治理已成為數字化轉型重要阻力之一。

在場景層面，復雜業務流的拆解與大模型能力的精準匹配是關鍵。例如，智能外呼需同時滿足語義理解、內容準確、響應速度與擬人化表達等多重目標。

在信任與合規層面，金融行業對數據安全與隱私保護要求嚴苛。高峰強調，在監管尚未完全明確的情況下，涉及客戶交互的場景需要特別謹慎地推進。同時，多家機構已在這方面進行了努力，如中關村科金把AI+區塊鏈融合的技術解決方案用于資產證券化領域，實現多方主體的鏈上協同，強化跨機構協作信任。

人才壁壘同樣不可忽視。喻友平坦言：“既懂金融業務又能駕馭AI技術的復合型人才極度稀缺。”為此，中關村科金不僅提供技術平臺、產品應用，更通過咨詢服務、聯合研發、培訓賦能等方式，幫助客戶構建內部AI能力，實現可持續運營。

面對這些挑戰，中關村科金創新性地提出并實踐了“平臺+應用+服務”的三級引擎戰略，加速垂類大模型落地。該戰略源于其深入客戶場景、解決實際問題的產品理念。通過自研的“得助大模型平臺3.0”，中關村科金構建了包括“數據工廠”、“算力工廠”、“模型工廠”、“智能體工廠”在內的工具鏈，能夠高效治理分散的行業知識，將其轉化為模型可吸收的“高質量養分”，在訓練出高質量的行業垂類大模型基礎上，實現高效的AI應用和智能體構建。

喻友平強調， To B垂類大模型才是產業智能化升級的關鍵路徑。通用大模型難以滿足金融行業的專業性要求，唯有深耕行業、理解業務、持續迭代，才能實現真正的價值賦能。中關村科金選擇了一條“比較難走的路”，但堅信“難走的路才是康莊大道”。

行業分化與戰略選擇

大模型在金融行業的滲透，正加速行業內部的戰略分化。國有大行和股份制銀行已全面啟動大模型建設，部分區域性銀行也積極跟進，形成“梯次推進”格局。然而，不同機構在資源稟賦、戰略目標與技術路徑上的差異，決定了其大模型應用的深度與廣度。

國有大型銀行傾向于“端到端自建”或“基于基礎模型開發專有模型”，追求技術全棧可控，構建長期競爭力。股份制銀行則采取“基礎設施+外部采購”的混合模式，在確保關鍵能力自主的同時，保持應用層的靈活性。目前，約80%的區域性銀行已涉足大模型領域，部分已基于行業成熟的產品市場匹配度進行速贏落地，部分仍處于實驗室階段或全行范圍內的智能體原型競比階段，少部分也開展了全行級的領域實踐。

這種分化也體現在對開源與閉源的選擇上。高峰認為，未來銀行業可能走“開源+閉源”結合的道路。大行可依托自身技術實力參與開源生態，中小銀行則可通過開源模型降低技術門檻，借助生態合作實現追趕。但無論路徑如何，最終考驗的是機構將技術轉化為業務價值的能力。

中關村科金基于得助大模型平臺，推出銀行、證券、汽車等行業大模型解決方案。在銀行領域，覆蓋智能客服、智能營銷、智能信貸與智能運營全場景；在證券領域，圍繞獲客、轉化、展業、服務提供數字化工具；在汽車行業，貫穿售前、售中、售后全流程。這種垂直化、模塊化的產品設計，既滿足頭部機構的定制化需求，也為中小機構提供可快速部署的標準化方案。

大模型對金融業的重塑，遠不止于技術升級，更是一場關于組織能力、戰略思維與業務范式的系統性變革。金融機構面臨的挑戰，已從“是否要上AI”轉向“如何讓AI真正創造價值”。數據治理、場景適配、合規控制與人才結構，共同構成這場變革的深層壁壘。

中關村科金的實踐提供了一種可能路徑：以平臺為底座，以應用為載體，以服務為紐帶，通過“三級引擎”實現技術與業務的深度融合。其成功不僅在于技術能力，更在于對To B客戶理性決策邏輯的深刻理解，價值創造是唯一通行證。只有真正理解行業痛點、持續迭代產品、構建閉環服務能力的企業，才能在這場智能化的長跑中跑得更遠。

放眼更廣的科技生態，類似中關村科金的企業正成為大模型產業落地的關鍵橋梁。它們既非基礎模型研發者，也非最終使用者，而是連接技術與產業的“翻譯者”與“賦能者”。在AI從“可用”走向“好用”的進程中，這類企業或將成為推動千行百業智能化升級的中堅力量。金融的終局依然是服務實體經濟與管理風險，而大模型作為強大的生產力工具，其價值最終要體現在是否讓金融服務變得更高效、普惠與穩健。