当金融领域引入大模型应用，将会产生怎样的火花？金融大模型的全面应用还有哪些制约因素？这是近年来一直盘桓在金融行业的疑问。
在近日召开的大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛暨全国首部《金融大模型》著作发布会上，包括中国工程院院士蒋昌俊，欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，国家金融与发展实验室副主任曾刚在内的学界专家与金融机构、科技从业者共议大模型实践应用及产业赋能，共研金融新质生产力发展趋势。
马上消费人工智能研究院院长陆全认为，目前国内大模型正加速商业化落地，通用基础类大模型与行业领域类大模型参与者在各自赛道中寻找最优解。相比之下，通用大模型解决方案的技术更加复杂，尚不具备解决行业、领域等专业问题的能力，大模型的发展将按照“通用-行业-领域”路径演化。金融成为领域大模型的最佳实践场景之一。
大模型存在潜在风险，在金融领域商业化、全面工程化落地，仍需从一开始做好五大方向的技术治理，即安全体系、标准体系、合规检查、幻觉检测、动态评价机制。马上消费CTO蒋宁指出，通过长期实践，在高端制造、金融、智能驾驶等领域，大模型技术还存在四大挑战：群体智能与安全可控、个性化和隐私保护、关键性任务和动态适应性标准、基础设施和架构改造。
“基于对未来的洞察，我们在四大关键技术方向推动金融大模型真正成为新质生产力。”蒋宁表示，技术路线图主要包含模型安全可控、组合式AI、持续学习、平台化服务能力MaaS这四大关键技术，将长期以四大能力要求为核心，构建技术体系，驱动数字金融高质量发展。
当前，全球人工智能技术不断取得突破，人工智能赋能千行百业正如火如荼进行。AI大模型不仅使得金融产业上下游步入新一轮发展周期，更为其深层次变革带来重要机遇。因此，加快大模型在金融领域布局应用的大趋势不可逆转，新质生产力发展的内在需要不断涌现。
中国科学技术出版社有限公司总经理宁方刚表示，当前，我们正处于数字经济时代，生成式AI作为人工智能技术的集大成者，正成为金融行业的新质生产力。大模型技术的广泛应用，为金融行业带来了前所未有的机遇和挑战。这种新质生产力的创新，不仅将重新定义金融服务的内涵和外延，还将带来金融制造的新模式和新业态。
国家金融与发展实验室副主任曾刚认为，在国家鼓励“人工智能+”的宏观环境下，金融业作为国民经济的血脉，以其用户基数大、经济影响大、服务场景多、民生关系强，成为大模型乃至更广泛的人工智能技术的应用场景和金融强国战略高地，而金融大模型将成为新质生产力的典型代表，在高效促进金融行业营销、服务、产品、数据分析利用水平全面提升的同时，赋能实体经济千行百业高质量发展。