文/清華大學五道口金融學院財富管理研究中心研究專員張藝偉，清華大學五道口金融學院財富管理研究中心研究專員張楨林

大語言模型并非顛覆金融行業(yè)的替代性力量，而是重塑金融競爭優(yōu)勢的放大器。本文系統(tǒng)闡述了大模型在知識增強、決策增強與任務代理的三大落地邏輯，指出應警惕“技術至上”等認知誤區(qū)。大模型價值釋放的關鍵不在模型本身，而在以場景驅動為牽引、以數(shù)據(jù)治理為基礎、以組織適配為保障，實現(xiàn)技術能力向競爭優(yōu)勢轉化。

大語言模型正在重塑金融競爭邏輯

在監(jiān)管引導與戰(zhàn)略驅動雙重作用下，大模型已不再只是局部技術嘗試，而日益成為金融機構塑造競爭優(yōu)勢、推動高質量發(fā)展的戰(zhàn)略基礎設施。根據(jù)世界經(jīng)濟論壇報告，金融服務業(yè)對人工智能的戰(zhàn)略投入持續(xù)領跑各行業(yè)，行業(yè)競爭邏輯正經(jīng)歷深層重構。應當認識到，大模型并非改寫金融本質的顛覆者，而是金融機構競爭優(yōu)勢的“放大器”。它會放大機構原有的數(shù)據(jù)、組織與合規(guī)能力，同時加速落后機構劣勢的暴露與淘汰。其底層邏輯在于，大模型不會憑空創(chuàng)造競爭力，而是通過大幅降低信息處理成本，將機構既有能力優(yōu)勢倍數(shù)級放大，同時也將治理短板、流程僵化等問題置于聚光燈下。

在探索中推動提升科創(chuàng)投資質效

大語言模型重塑金融服務的落地邏輯

當前，金融大語言模型的應用實踐可歸納為三類：知識增強型，以財富管理為代表，核心是降低專業(yè)知識的獲取與使用門檻；決策增強型，以信貸風控為代表，核心是將非結構化信息轉化為可量化的決策依據(jù)；任務代理型，以智能客服為代表，核心是實現(xiàn)重復性任務的自動化執(zhí)行。

知識增強型應用：邁向“千人千面”的智能投顧

隨著全球財富管理需求的爆發(fā)式增長，智能投顧市場迎來了前所未有的擴容。據(jù)Statista預測，2027年全球智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模將突破4.6萬億美元。傳統(tǒng)財富管理的痛點在于個性化、專業(yè)化與規(guī)模化三者難以兼得。大語言模型的興起，正推動這一格局加速演變，使“千人千面”的個性化服務具備規(guī)模化落地的基礎。

在機構服務領域，摩根士丹利代表了“AI賦能顧問、顧問服務客戶”的人機協(xié)同路徑。自2023年起，摩根士丹利與OpenAI合作推出AI助手，幫助財富顧問快速檢索內部資料、自動生成會議紀要和跟進郵件，大幅提升信息處理效率。截至2025年底，98%的財富管理顧問團隊已采用相關工具。

在個人投資者服務領域，螞蟻集團推出AI理財助理“螞小財”，結合用戶持倉與風險偏好，提供個性化投資陪伴服務。數(shù)據(jù)顯示，“螞小財”月活用戶突破7000萬，深度服務用戶的資產(chǎn)配置合理程度明顯提升，頻繁交易行為顯著下降。

決策增強型應用：信貸風控驅動普惠金融提質增效

中小微企業(yè)融資難是全球金融體系面臨的長期結構性挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)風控系統(tǒng)僅能處理征信評分、銀行流水、抵押物估值等結構化數(shù)據(jù)，卻無法讀懂真正反映經(jīng)營活力與還款意愿的非結構化信息。大語言模型的語義理解與知識抽取能力，使彌合這一信息鴻溝具備了可行性。

在美國市場，在線貸款平臺Upstart較早探索了將大語言模型引入信用評估的實踐路徑。Upstart采用大語言模型處理非傳統(tǒng)信用數(shù)據(jù)，包括貸款申請人的教育背景、工作經(jīng)歷、租賃支付記錄等非結構化文本。模型能夠從中提取與還款意愿高度相關的語義特征，使原先被美國個人信用評級法（FICO評分）拒之門外的“薄文件”人群（信用記錄較薄的人群）獲批率提升27%，相同風險等級下的利率降低近三分之一。截至2025年底，Upstart已有91%的獲批貸款實現(xiàn)了全自動審批，自動化通過的客戶轉化率約為人工審核的3倍。

在國內實踐中，網(wǎng)商銀行基于大語言模型升級其“大雁系統(tǒng)”，將供應鏈小微企業(yè)的合同文本、進貨單據(jù)、線上經(jīng)營聊天記錄等非結構化信息納入風控評估。系統(tǒng)可自動抽取并驗證關鍵交易信息，結合農(nóng)戶、小店主的實時經(jīng)營輿情生成信用畫像。截至2026年4月，網(wǎng)商銀行累計為超6800萬小微經(jīng)營者提供貸款......

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來源 | 《清華金融評論》2026年6月刊總第151期

編輯 |周茗一

審核丨秦婷

責編 | 蘭銀帆

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