21世纪经济报道记者李览青、杨梦雪、林秋彤上海、北京报道

　　在金融领域，大模型推动下的场景应用正蓬勃发展。多家上市银行在2024年年报中披露，行内应用场景已超过100个。人工智能，特别是以大模型为代表的技术，已成为金融数字化投入的核心热点。然而，这些应用场景究竟为机构、为员工带来了多大效益？近日，21世纪经济报道记者调研发现，虽然布局大模型是必然趋势，但金融机构已开始为其应用“挤水分”。

　　随着海内外基础模型的不断演进，金融机构在追求“确定性”投入时面临挑战，需高效利用资源，避免陷入技术陷阱。同时，人工智能重塑业务流程，金融从业人员需适应新机制，确保应用与责任落地。

　　技术与业务价值的深度校准正在展开。金融机构的科技投入规模巨大，四大国有银行近年的科技投入均超200亿元，2024年上市银行业科技投入总额超1800亿元。然而，面对变化中的大模型应用，不同机构有不同考量。

　　大型金融机构选择大规模投入，建设银行已适配16个版本的大模型，确保业务场景应用效果随模型迭代而提升。然而，算力建设是最大投入，包括底层基础设施和AI人才引进。某股份行信息科技部副总透露，智算平台的建设需投入数亿元。

　　也有机构根据自身业务情况选择不同部署路径。华能贵诚信托副总经理赵明华表示，算力成本是金融大模型训练的核心问题，公司能投入的AI资源有限，预估全面部署需千万量级投入。

　　技术本身不是目的，金融机构需避免“为AI而AI”的陷阱。浦发银行副行长丁蔚强调，需从技术驱动转向价值驱动，形成技术、场景、价值的闭环，推动人工智能与业务逻辑的深度融合。

　　金融机构开始衡量高昂技术投入后的业务价值。立项评审标准包括行业内是否有成熟场景应用案例，以及应用落地后的量化数据评估。

　　Deepseek和智能体的快速发展加快了大模型在金融领域的落地应用，也带来了模型应用的价值重估。信托网研究院研究员郭彦菊预计，2025年AI将驱动信托行业运营成本降低20%-30%，释放超500亿元增量市场空间。

　　然而，金融业的大模型应用仍存在“虚”的问题。部分机构提供的智能化工具未切合业务痛点，导致使用率不高，甚至增加工作量。但也有机构表示，智能化系统简化了工作流程，带来了较大便利。

　　AI战略不仅需要提供工具，还需培养业务人员的大模型应用能力。某保险资管数字化转型部门人士透露，去年一年内举办了超过20场AI培训，以提升员工对AI的认知。

　　金融行业的智能化进程是一个庞大体系，急于求成不现实。未来5年内的数字化积累，不断夯实数据基础、重塑全员AI认知，才能实现智能应用的规模化落地。

（文章来源：21世纪经济报道）