摘要：2025年，在监管完善、算力成本下降等多重因素推动下，金融业大模型应用从“试点”走向“量产”，成为金融机构核心竞争力。本文分析金融业大模型发展路径、基准构建、实践应用等，解码其在投顾、投研场景核心价值，并勾勒出未来金融大模型应用从“功能可用”到“效果可证”，再
文/同花顺AI总监芮通，同花顺iFinD终端总监柴二建，同花顺解决方案总监傅侃
2025年，在监管完善、算力成本下降等多重因素推动下，金融业大模型应用从“试点”走向“量产”，成为金融机构核心竞争力。本文分析金融业大模型发展路径、基准构建、实践应用等，解码其在投顾、投研场景核心价值，并勾勒出未来金融大模型应用从“功能可用”到“效果可证”，再到“生态共生”的蓝图。
发展路径：从技术探索到规模应用
2025年被视为金融业大模型规模化落地的“分水岭”。监管条例和配套指南集中落地，GPU算力租赁价格大幅下降，金融大模型从昔日只有头部机构才能负担的“概念验证”骤然下沉为大众可及的“生产工具”。投顾、投研、营销、合规四大场景率先被写进各家金融机构的发展规划，“要不要做”彻底让位于“怎么做得更快、更好”。
这一共识的背后，是监管、模型、成本、生态四条曲线同步成熟且共振的结果。监管框架落地。扫清了“能不能用”的顾虑；基座模型能力持续跃升及调用单价一路下探，解决了“用不用得起”的难题；应用案例与插件生态的日益丰富，又进一步回答了“好用不好用”的疑问。随着越来越多金融机构将大模型能力嵌入核心业务流程，它便不再只是技术层面的问题，而是决定了一家金融机构未来的运营模式、产品形态乃至决策方式，成为衡量其IT战略眼光与核心竞争力的硬标尺。
行业内的领先实践显示，成功的金融大模型多锚定真实用户行为数据，如业内第一家成功通过网信办备案的金融对话大模型——问财Hithink大模型在发展过程中，锚定千万级真实投资者行为数据，构建“用户需求提炼—场景落地验证—技术快速迭代—数据沉淀反哺”的正向闭环。即从海量用户需求中提炼关键要点，在实际业务场景中验证，依据结果实现技术快速迭代，迭代后的技术又促使数据进一步沉淀并反哺整个体系。
凭借这一路径，越来越多的金融大模型从单一工具逐步向“金融认知智能基础设施”演进，不断拓展应用边界与深度。
基准构建：从业务需求到评估体系
尽管大语言模型在金融业务中大有可为，但业界过去一直缺乏一套真正贴合一线场景、能够“复刻”从数据洞察到投资决策整个链路的严苛试卷。过往评测多停留在浅层问答或简单算术，难以揭示模型在真实业务中的短板。
为此，在真实业务需求与海量金融数据的支撑下，行业内已出现机构尝试推出深度融合实际应用场景的大模型金融评估基准，将真实业务痛点转化为评测体系。这类基准通常汇聚大量中英双语样本，围绕数值计算、链式推理、信息抽取、趋势预测与百科问答等核心能力，覆盖财报解析、行情异动溯源、估值敏感度分析等实际业务场景及痛点。
为使评分更贴近实战，部分评估框架采用多阶段维度解耦的方式，从答案正确性、推理过程可靠性到指令遵循一致性层层把关，显著降低单一判分维度带来的偏差。
数据集的构建逻辑注重对真实场景的深度还原。在数据规模与复杂度方面，此类基准通常包含数万条甚至十万余条数据，覆盖多任务类型，输入长度跨度极大，对应日常场景里“短口令”与“长研报”并存的现实，既评估模型在单一任务中的表现，也考察其在多维度金融分析中的泛化能力。
通过这类基准对不同模型的评估，能够揭示其在金融领域的能力差异。部分闭源大语言模型在特定任务中表现突出，如异动溯源分析、金融数据描述、工具使用等；与此同时，开源模型也展现出强劲竞争力，在部分细分任务中甚至超越闭源旗舰模型，证明开源模型在细分场景已具备超越头部闭源模型的潜力。
实践应用：赋能金融投顾投研场景
在金融科技飞速发展的当下，大模型技术正深度融入金融投顾、投研等核心业务场景，为行业带来变革与创新机遇，从实践应用层面赋能金融业务，在行业维度重构金融服务范式。
智能交互引领投顾服务升级
行业已出现可支撑千万级日活的金融智能体平台，具备“工具+服务+合规”三位一体能力。内置丰富金融业务工具，对接模型上下文协议（MCP）等外部服务，并在数据安全与合规框架下稳健运行，解决金融科技创新的核心痛点。
依托这一底座，对话机器人得以用智能体架构完成自然语言交互，在智能投顾、行情解读等场景中稳定服务海量用户。为了让投顾机器人出现在投资者最容易触达的地方，平台把同一份能力流式输出到证券App、微信小程序、PC终端以及第三方AI生态，金融机构只需一次建设，就能以统一品牌迅速占领所有主流入口，把专业投顾服务精准送到指尖。
而在优质智能投顾服务的背后，往往是语义指标平台与检索增强生成引擎的数据双轮驱动。前者把散落各处的结构化数据梳理成统一业务语义层，将冰冷的字段转化为机器可以理解的“数智资产”；后者则负责处理实时新闻、财报、监管条文、私域知识等海量非结构化碎片，通过外挂动态知识库和溯源验证机制，针对性解决金融场景下大模型输出内容准确性、时效性与合规性的痛点，实现结构化与非结构化数据协同赋能。
为持续提升智能水平，金融智能体平台还需要提供覆盖开发、评测、观测、调优的全生命周期流水线：算力、大模型、数据场景被封装为低代码可视化组件，业务人员与开发者像搭积木一样快速拼装AI应用；智能体在生产环境中随真实数据自我迭代，越用越聪明。同时，平台还需要支持金融业务插件与外部知识库热插拔，兼容MCP等协议，打通内外系统，消除数据孤岛，为构建复杂场景投顾服务提供无限可能。
智慧金融终端赋能投研全链路
部分机构将金融大模型与专业数据终端深度融合，打造智慧金融终端，这类终端围绕“金融数据—逻辑框架—投研落地”闭环，把原本散落在各环节的工作串成顺滑的生产线，为行业分析与投研工作提供全链路支撑。
智慧金融终端要让数据从“可查”迈向“易用”。它通常继承专业数据终端对股票、基金、债券、期货、外汇、指数及宏观行业数据的完整覆盖，并通过智能取数、可视化分析与溯源校验，让每一条指标都能被快速验证、随手调用；有了干净、可信的数据，还需要指定科学的研究框架，研究框架一旦成型，可将原本需要数小时甚至数天的逻辑梳理工作大幅压缩，并以结构化、可视化的报告的形式即时呈现，供团队内部复用或对外发布。
框架搭好后，最终要落到可执行的投资决策。智慧终端面向银行、券商、期货、资管等机构提供开箱即用的场景化智能体：如银行授信报告智能体可一键聚合企业工商、财报及行业景气度，自动生成授信分析；公司与行业深度报告功能根据大纲秒级输出符合规范的专业报告；产业图谱在展示产业链的同时自动挖掘相关标的；AI搜索与智读则帮助研究员实时追踪热点、快速拆解报告。数据、逻辑、成果在同一界面无缝衔接，实现从信息获取到投资决策的高效闭环。
通过“金融数据—框架构建—投研赋能”的三段式跃迁，智慧金融终端不仅提升研究效率，更让每一次结论都有迹可循、有据可依，帮助机构在信息爆炸时代放大研究竞争力。
行业赋能：重构金融服务范式
效率革新：提升投顾投研展业质量
传统投顾与投研模式依赖人工处理海量数据，存在效率低、易受主观因素影响等问题。金融垂类大模型通过技术创新实现了根本性突破。
在投顾领域，智能对话机器人凭借自然语言处理能力，可快速理解客户需求并提供个性化服务。例如，面对客户“100万资金，风险偏好适中，希望1年内获得稳健收益，推荐投资组合”的需求，机器人能结合市场数据与策略模型，生成包含股票、基金、债券等资产配置比例及具体标的的建议，并根据市场动态实时调整，缩短沟通与方案制定时间，提升服务精准度。
在投研领域，智能终端的智能对话与报告自动生成功能释放了研究人员的精力。研究人员输入“分析新能源汽车行业竞争格局与发展趋势”等需求后，终端可从庞大数据库中提取信息，生成涵盖市场规模、企业财务对比、技术趋势等内容的报告，且具备清晰逻辑与可视化呈现。这让研究人员能专注于深度分析与趋势洞察，同时模型通过每日处理研报持续学习，进一步优化分析结果。
普惠价值：助力中小机构突破壁垒
中小金融机构常因技术研发能力弱、资金有限，难以在大模型时代实现创新。金融大模型通过标准化服务与解决方案，为其打破技术壁垒。
中小机构无需投入巨额资源研发模型，接入成熟的大模型服务即可获得AI支持。例如，利用智能对话机器人搭建智能客服系统，提升客户服务效率；借助专业智能终端获取市场数据与分析报告，优化投资决策。
智能体平台的低代码、可视化开发模式，降低了AI应用搭建门槛。中小机构的业务与开发人员可通过组件编排，快速开发贴合自身需求的应用——如根据客户群体特点开发个性化智能营销智能体，实现精准定位与方案推送。这种低成本、高效率的创新模式，让中小机构能在竞争中实现差异化发展。此外，金融大模型在数据安全与合规上的保障，也让中小机构可放心使用，无需担忧泄露与合规风险。
未来展望：从功能可用到效果可证
从技术交付到战略共建：供应商选型标准的升级
受大模型生成能力的概率性与黑盒属性影响，金融机构挑选供应商的标准悄然升级：从“技术交付、功能可用”转向“战略共建、效果可证”。这一转变要求供应商不仅要展现技术处理能力，更需在精确度、可审计性、金融合规安全及业务模式创新支持上表现卓越，同时具备技术整合、场景深度适配和合规体系建设能力。
具体而言，供应商需具备五大能力：一是智能上下文管理能力，要构建主动策略化管理上下文窗口资源的中间层技术栈，涵盖分析摘要生成、内容优先级排序与智能剪裁、多轮对话状态管理等核心能力；二是数据整合与处理能力，需能处理深度多源异构数据，依托高效的实时数据获取与端到端数据治理框架，将其转化为“AI就绪型数据”；三是金融工具MCP沉淀，通过构建高质量、结构化且持续更新的行业知识库，输出精密的智能体任务流程规划及推理链设计，保障复杂场景下AI智能体的稳定专业输出；四是客户全周期服务能力，打造服务链条，提供场景咨询、评测体系建立等多方面支持，助力客户实现大模型价值持续发挥；五是行业专业知识与业务理解能力，具备证券领域专业素养和洞察力，能构建结合场景的评测体系并调优，确保评测结果反映模型对实际业务目标的达成效果。
从工具提效到业务重构：智能体驱动深度融合
随着大模型的智能体能力成熟，其在任务规划、跨系统协调、动态决策等方面的表现愈发亮眼，这使得智能体的角色正从单纯的办公辅助，如客服问答、文档整理等基础场景，逐步向金融领域的核心业务决策场景渗透。这种深度融合并非简单的技术叠加，而是有望从根本上重塑金融价值链，推动行业从“知识外包”的传统模式向“智慧共生”的新型协作关系转型，让金融行业距离“智能金融”的终极目标更近一步。
在这一转型过程中，智能体需要具备多维度的核心能力。就像供应商需应对金融机构的高标准要求一样，智能体也需在复杂业务场景中展现出卓越的处理能力。例如，在智能上下文管理方面，它要能主动管理上下文资源，确保在多轮业务交互中准确理解需求；数据整合与处理能力同样关键，需高效整合金融领域的多源异构数据，转化为支持决策的有效信息。
同时，智能体还需沉淀金融专业知识，构建专业的知识库和推理链，以应对产业链分析、财务指标挖掘等高阶任务。此外，围绕客户全周期提供服务支持，结合深厚的行业知识理解业务逻辑与痛点，建立贴合实际业务的评测与调优体系，都是智能体驱动金融业务深度重构的重要支撑。
展望未来，随着金融大模型应用沿着“工具—平台—生态”的路径持续演进，叠加行业需求的日益多元与深化，其发展也将朝着更纵深的方向突破。向下扎根，以专业评估基准与智能体技术筑牢智能底座，破解金融决策可信难题；向上生长，融合多元应用与开发平台，推动投研投顾从效率提升迈向范式重构；向远而行，携手监管、机构与投资者共建安全普惠的金融智能生态，锚定“智慧共生”新航标，驶向智能金融深水区。
来源丨经作者授权发布
编辑丨王茅
责编丨兰银帆
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来源：清华金融评论
