当前，人工智能等新一代信息技术与金融领域深度融合，全面覆盖金融业务全链条，形成了丰富的AI应用实践案例。为进一步掌握我国金融领域大模型应用情况，本次研究依托中国信息通信研究院研究及公开渠道搜集的近500个金融领域大模型应用场景案例，并根据业务逻辑与应用特征将案例划分为十一大核心类别(见表1)，以此构建一套完整的金融技术应用场景体系，为后续研究提供清晰的分析框架。
表1 金融领域大模型应用案例核心类别及定位
一、金融领域大模型应用场景
统计分析
1.总体统计分析
从整体来看，金融场景总体分布呈现核心聚焦、多元延伸的特点。其中，技术研发与运营占比19%、客户营销服务占比17%、运营管理数字化占比17%、风险合规及核验占比16%，前四大场景合计占比约69%。其他场景占比较小，均低于10%，资产管理与投顾、投保与理赔、生态伙伴赋能、网络和信息安全、企业社会责任、信贷与融资、交易与支付结算等场景占比均低于7%。
2.细分行业统计分析
(1)银行业大模型应用场景分析
银行业大模型应用场景分布既延续行业整体特征，又凸显自身业务独特性。银行业大模型应用的主要场景依然集中于技术研发与运营、客户营销服务、运营管理数字化、风险合规及核验四大场景，合计占比约67%，其中，技术研发与运营、风险合规及核验两大场景占比均接近20%，主导银行业AI应用格局；其余各场景相对行业整体占比相似，信贷与融资占比8%，企业社会责任、生态伙伴赋能均占比7%，交易与支付结算、网络和信息安全均占比4%，资产管理与投顾占比2%。银行业大模型应用整体呈现出风控与运营双轮驱动、技术与服务协同支撑的特征，贴合银行掌控资金流转核心、服务实体经济的业务属性。
(2)证券业大模型应用场景分析
证券业大模型应用场景聚焦技术支撑、数字化运营与投顾升级三大维度。不同于行业总体场景分布占比特点，证券业技术研发与运营占比23%，运营管理数字化占比20%，资产管理与投顾占比18%，三大场景合计占比61%，其中，尤其是资产管理与投顾场景，相比行业总体场景分布占比差距约12%，凸显了证券业将财富管理核心能力建设作为发展重心的特色。对资产管理与投顾方向的资源倾斜和布局力度显著高于行业平均水平。其余场景中，网络和信息安全占比9%，生态伙伴赋能占比3%，交易与支付结算占比2%，信贷与融资、投保与理赔、企业社会责任无相关应用，契合行业对技术工具的刚性需求及财富管理智能化发展趋势。
(3)保险业大模型应用场景分析
保险业大模型应用场景围绕客户营销、风控核心、理赔升级与运营优化展开。在保险业的大模型应用场景中，客户营销服务占比25%，位居首位；投保与理赔、运营管理数字化、技术研发与运营、风险合规及核验均占比15%及以上；资产管理与投顾占比5%，企业社会责任和生态伙伴赋能均占比2%，信贷与融资、交易与支付结算、网络和信息安全无相关应用。这些数据凸显出保险以经营风险为核心、业务闭环运营的行业特色。
二、十一大核心应用场景
案例深度分析
基于前文所述技术研发与运营等十一大金融领域大模型应用场景案例，下文将对其进行详细分析。
1.技术研发与运营
技术研发与运营场景案例有94个，占总量的18.95%，其中，银行业39个(占41.49%)、保险业27个(占28.72%)、证券业21个(占22.34%)，聚焦智能运维、知识工程、数据标注、技术中台四大细分场景，精准破解了技术研发与运营痛点。例如，邮储银行数据中心智能运维效能显著提升，告警排查自动化率达到87.5%，耗时从5～10分钟缩短至1分钟内，效率提升90%；网络配置周均核查超万行变更命令，解决因拼写错误导致的变更出错问题;平安人寿依托DeepSeek推理大模型和RAG技术构建IT事件智能处理系统，覆盖理赔、核保等关键环节，系统已实现月均处理咨询量超2万次，处理时间从120分钟缩短至2分钟以内，效率提升近60倍，预计2026年实现自动处理2万个IT事件，等效节约人力成本约720万元。
2.运营管理数字化
运营管理数字化场景案例有83个，占总量的16.70%，其中，银行业32个(占38.55%)、保险业29个(占34.94%)、证券业18个(占21.69%)，聚焦集约运营、网点运营管理、企业级办公数智化等细分场景，破解了运营痛点。例如，农业银行的智能办公助手提供文案生成、校对、翻译、摘要、AI PPT等服务，可实现一句话生成PPT。其智能问答系统覆盖知识提取、智能出题、消保审查等方面，知识获取效率提升90%。
智能会议系统支持实时转写、纪要生成、多语种翻译等功能，助力会议效率提升超过50%。例如，中泰证券搭建的金融文档智能助手平台，为各业务条线提供定制化文档处理能力，文档撰写成功率达99%、审核准确率为88%、银行流水对账单识别准确率超95%，有效释放人力成本，为业务高效运转赋能。
3.风险合规及核验
风险合规及核验场景案例有78个，占总量的15.70%，其中，银行业38个(占48.72%)、保险业25个(占32.05%)、证券业13个(占16.67%)，聚焦内控合规、反洗钱风险、服务质量合规质检三大细分场景，针对性破解了行业痛点。
在内控合规领域，大模型可解决制度检索慢、知识碎片化等问题，提升工作效率与准确性；在反洗钱领域，针对人工核查耗时长、易出现误判漏判的难题，实现资金异常交易的精准识别；在合规质检方面，突破覆盖有限、培训脱节等局限，有效降低成本并优化服务效果。例如，泰康人寿搭建智能合规模拟检查系统，实现监管检查流程、规则等全流程线上化、标准化、智能化，将传统人工月级工作量压缩30%，实现风险识别准确率超95%，显著提升反洗钱合规效能。
4.交易与支付结算
交易与支付结算场景案例有12个，占总量的2.42%，其中，银行业9个(占75.0%)、证券业2个(占16.67%)，聚焦债券交易、商户收单、公共缴费、对公支付四大细分场景，精准破解了各环节痛点。
在债券交易场景，大模型可提升决策与执行效率；在商户收单场景，可增强巡检风控能力;在公共缴费场景，可改善农村及教育等领域缴费体验；在对公支付场景，可缩短结算周期。例如，工商银行推出AI Trader债券交易机器人，依托大模型实现债券交易全流程智能化，交易对手等待报价时间从3分钟缩短至最快10秒内，日均交易量达百亿元级别，显著缩短了交易决策周期，提升了自动化交易占比。国信证券将智能清算运营平台应用于公司日间及日终清算、清算风险管理、监管报送等清算运营场景，取得了显著成效，清算自动化作业比例超过80%，日均节约人工操作10小时。
5.客户营销服务
客户营销服务场景案例有85个，占总量的17.14%，其中，保险业43个(占50.59%)、银行业29个(占34.12%)、证券业9个(占10.59%)，聚焦代理人线索经营、对公客户营销、零售客户画像分析、自助终端服务等四大细分场景，针对性破解了代理人线索转换率低、对公客户营销过度依赖客户经理经验、零售客户画像标签体系复杂、自助终端客户体验不佳等痛点。例如，阳光保险的AI客户经营助手，打通了客户全量信息，构建了完整统一的客户视图，可精准识别客户需求，生成解决方案；同时，实现1分钟生成客户专属保障方案，用户数超1万人，生成营销方案11万余件。建设银行“帮得”智能助理赋能超3万个人客户经理；专营客户经理人均深度服务客户从200人提升至600人，2024年交互量达3463万次。
6.信贷与融资
信贷与融资场景案例有18个，占总量的3.63%，其中，银行业16个(占88.89%)、其他领域2个(占11.11%)，聚焦智能审批、企业信贷、普惠金融、个人信贷等细分场景。这些场景存在三大核心痛点：法人授信审批高度依赖人工撰写报告，政策繁杂易疏漏，效率偏低；县域企业信贷因信息零散、缺乏统一数据支撑，难以精准判定客户资质；个人信贷传统模式审批调额响应慢、风险识别不准确。针对这些痛点，部分银行积极引入大模型应用来探索破局之道。例如，浦发银行以“人工智能+科技金融”为核心，搭建“抹香鲸”数智管理平台，形成全流程线上闭环服务范式。该平台精准对接科创企业需求，实现“秒批秒贷”功能，曾为企业快速投放贷款990万元，从申请到放款仅需48小时。佛山农商银行“金狮佛山快贷”上线一年多，产品余额即突破100亿元，高效推进普惠金融落地。
7.企业社会责任
企业社会责任场景案例有21个，占总量的4.23%。其中，银行业14个(占66.67%)、保险业4个(占19.05%)、其他领域3个(占14.29%)，聚焦普惠金融、消费者权益保护、绿色可持续发展等场景。这些场景的痛点主要集中在三个方面：消费者权益保护人工审查效率低、投诉响应滞后；普惠金融客户触达难、流程繁琐、审批缓慢；绿色金融资产识别精细化程度偏低、项目筛查不准确，易受“漂绿”行为(一般指企业或组织通过虚假或误导性宣传，夸大其环保成效，维持虚假的“绿色”形象)干扰。
当前，各大银行正积极运用数智化能力破解场景痛点，落地实践成效显著。例如，交通银行采用新一代消保管理系统，实现消保全流程线上化、系统化、自动化，使用OCR、NLP、大模型实现审查与处理自动化。客户问题当日化解率提升12.6%。
8.网络和信息安全
网络和信息安全场景案例有21个，占总量的4.23%，其中，银行业11个(占52.38%)、证券业8个(占38.1%)、其他领域2个(占9.52%)，聚焦安全合规与审计、数据安全防护等细分场景。这些场景存在以下痛点：AI深度伪造网络攻击的识别难度高；数据资产碎片化、权责分散导致防护存在漏洞，人工风险评估低效、覆盖面有限；身份认证与访问控制存在密码易破解、生物信息泄露等风险。针对上述痛点，工商银行软件开发中心构建了生成式AI多模态内容鉴伪与安全防御体系，覆盖多个核心业务场景。该体系AI生成图片攻击防御成功率达99.56%、AI生成视频攻击防御成功率达96.76%、AI生成音频攻击防御成功率达95.26%，日均处理交易3700万笔，精准拦截2.7万笔AI伪造攻击。
9.资产管理与投顾
资产管理与投顾场景案例有30个，占总量的6.1%，其中，证券业16个(占53.33%)、保险业9个(占30.0)%、银行业5个(占16.67%)。该类场景聚焦以下四大方向：以智能股权估值破解人工依赖问题，通过财富研选缓解供需错配问题，借助AI财富助理实现提效破壁，利用特殊资产智能管理提升处置与风控效能。例如，中信建投证券打造财富管理全媒体交互智能平台，依托大模型构建智能外呼、公告提取等助手，支撑客户触达、产品推荐与投资决策。该平台年均节省4000余万元，替代300余人工作量。公告提取日均推送2000条有效资讯，日节约200工时，企微助手赋能投顾高效服务；客服Copilot将座席首次解决率提升至95%，新人成长周期从3个月缩短至1个月。
10.投保与理赔
投保与理赔场景案例有31个，占总量的6.3%，均为保险类业务项目。该类场景主要面临三大挑战：核保审核因品类、条款复杂导致标准难以统一，人工操作耗时长、新人培训周期长；保险市场研究人工整合数据效率低，行业洞察生成滞后；理赔处理人工审核易疏漏、欺诈识别率低且进度无反馈，销售支持存在对条款理解偏差大、需求匹配效率低的问题。针对上述挑战，部分保险机构积极引入AI技术寻求突破。例如，平安产险推出个人非车AI核保助手，依托PingAnGPT大模型构建个人非车知识库，打通多维度核保数据，服务超过3万名销售及核保人员，核保响应时间压缩至秒级，作业效率较传统模式提升300%；众安保险的健康险AI已经全面融入理赔全流程，超过90%的健康险用户可实现理赔材料“只传一次”，超45%的理赔案件实现自动化审核结案，其中最快结案时间仅15秒。
11.生态伙伴赋能
生态伙伴赋能场景案例有23个，占总量的4.6%，其中，银行业14个(占60.87%)，证券期货业、保险业、其他领域均是3个(均占13.04%)。该类场景主要存在如下痛点：金融机构在技术协同方面存在API与算力资源分散、技术标准不统一问题；跨行业数据要素流通面临数据壁垒、合规风险高、安全保障难等困境;中小金融机构业务协同受“部门墙”、需求响应滞后、数据割裂等问题制约。为破解以上痛点问题，邮储银行依托“i-Open”开放银行服务平台，构筑“平台+账户+场景”生态，累计开户近200万户，实现充值近亿元；打造“助农云”服务上万农户，月均交易超10亿元，覆盖全国36地“千城千面”特色专区。
当前，大模型已在金融各场景规模化落地，在提升运营效率、优化客户服务、强化风险防控、赋能实体经济等方面取得了一定成效。未来，金融大模型将沿着技术深耕、场景纵深、生态协同、合规筑基的方向持续演进：在技术层面，多模态融合、轻量化部署与大模型可解释性优化将成为重点，助力中小金融机构低成本落地；在场景层面，各场景布局将更贴合金融机构核心业务，实现前中后台的全链条智能化渗透；在生态层面，金融机构将进一步强化生态协同，构建金融与实体产业联动的智能生态。与此同时，大模型在安全合规方向的探索将持续深化，通过技术创新平衡智能化发展与金融安全，进而以更精准的数智化能力赋能普惠金融、绿色金融发展，服务实体经济高质量发展。
