如今，大模型在金融业落地那可不得了，都从简单应用迈入价值创造新阶段，不过实践中各种瓶颈也让人头疼，各方正努力让它们深度融合，这究竟会带来怎样了不起的变化？且听我慢慢道来。
新阶段新气象
大模型进入金融业价值创造新阶段可太重要。AI在金融机构应用分3个阶段，第一阶段从0到1搭建场景体系，靠的是提示词知识库智能体搭建。如今通过搭建AI知识中台，银行也有了差异化发展路径。就比如一些银行应用后，业务表现有了改观，真是带来了新转机
随着AI逐步成熟，金融机构工作结构和流程也在渐进变化。不再是原来一成不变那种，工作方式越来越智能灵活。金融机构秉持‘应用为纲、场景为王’导向，打造智能引擎，关键是实现价值创造。就像在业务、风险防控、运营等方面不断创新应用，效果日益凸显。
重点聚焦方向
中金公司程龙觉着可以聚焦三类场景，把智能技术融合进来。围绕客户体验创新、风险防控、成本降低等方面做文章，如此很多已有场景能焕发新活力。一些金融机构在这指引下开始尝试，已经看到效率提升，客户满意度也有所增强。
大模型真正价值在于解决传统技术无法搞定的场景，以前解决不了的问题如今有望借助它解决。不仅仅是在辅助场景赋能，更与核心业务场景深度绑定融合，这也是它不断发展的重点方向。
科技公司助力
科技公司在大模型与金融业融合中起到重要作用。金融行业自身业务规模大、数据好、场景多这些优势，在科技公司辅助下能更好与AI合作。华为强力算力底座给应用打下良好基础，提供了计算保障。
有了强大计算力支持，金融机构不用担心算力不够使得业务开展效果打折扣。能更顺畅地推进模型运转，实现多样化的业务场景智能化。许多机构在引入华为相关技术后，运行更加稳定高效。
业务应用挑战
王维说金融业务应用AI面临算力、数据、垂直压力困扰。算力上投入大，如果没有合适解决方案，成本过高金融机构难以承受。数据要可信安全不容易，一旦出现问题那影响可大。这每一项都像大石头，亟待去搬走。
金融行业日常业务既遵循主流程三门峡市农机农垦发展中心网 ，但那些细枝末节的小业务也不容忽视。怎么合理利用新技术满足它们的科技需求是个难点。就好比大楼建造，主要结构重要，边边角角修饰也该美观
智能体落地难题
金融大模型虽好，不过单靠它不够。智能体落地像拼图，需要各种能力来补足。很多机构都想把智能体玩起来，可是在实际执行环节真是困难重重。需要考虑很多方面配合完善才行。
基于MCP开发智能体虽能激发智能表现，但安全不容忽视。数据安全、模型安全还有伦理问题等等，一个都不能放松。一定要像开车遵守交规一样谨慎注意，不然可能出大事故。
行业未来展望
中欧基金贾建国觉得多智能体时代马上就到，届时如何做好协同治理成首要任务。目前很多机构在摸索方法，争取在时代潮流中不落后。这就是新机遇也是挑战。
中国人寿谭珂他们对智能体未来充满期待，随着覆盖范围变广、能力提升、标准明确还有生态厂商共同努力，智能体发展前景一片光明。以后说不定能给金融行业带来翻天覆地变化
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