> 数据图表想问下各位网友大模型在金融领域的深度应用仍面临多重痛点
2025-11-2大模型在金融领域的深度应用，仍需攻克金融行业属性带来的多重痛点。在大模型深度落地金融领域的过程中，主要面临的瓶颈有：一是技术适配难题，AI 模型“幻觉”风险与金融业务对确定性、高精度的需求错位，需“大模型小模型”多智能体协作二是数据支撑瓶颈，金融数据敏感分散、格式不统一，隐私计算拉高训练成本，数据质量制约模型精度三是合规监管挑战，AI “黑箱”特性与监管可解释、可追溯要求冲突，缺乏统一标准四是价值转化困境，AI 项目投入大、周期长，中小机构资源匮乏，ROI 难达预期五是生态协同缺失，跨机构数据确权与标准接口缺失，模型兼容性差。 尽管如此，考虑到金融行业数智化转型需求与大模型技术特性高度契合，且模型技术能力的跃迁与模型部署成本的下降为金融机构探索 AI 应用提供了良好的“孵化器”，我们认为，实现大模型深度应用将是金融行业发展的必然趋势，目前少量具备良好技术基础和投入预算的头部大型金融机构已开始探索更深层次的 AI 业务赋能。 
