中国网财经9月12日讯 在日前举办的2025中国国际服务贸易交易会(服贸会)第七届中国金融科技论坛上，中关村科金总裁喻友平就人工智能大模型在金融行业的应用与发展，分享了公司的深入思考与最新实践成果。喻友平提到，尽管金融行业在提升客户体验、营销、企业内部应用场景，以及银行核心场景如风控、增长等环节已广泛开展各类应用，但仍面临诸多挑战，如数据应用、合规压力，特别是“幻觉”处理等问题。

中关村科金作为一家专注大模型技术与应用的公司，主要聚焦垂类大模型，即把大模型在垂直行业中落地应用。喻友平介绍，过去十年间，公司已在多个行业实现落地，金融行业是其重点方向之一。

在谈及企业大模型落地时，喻友平提出其路径可总结为“平台+应用+服务”。他指出，在当前大模型技术浪潮下，非结构化数据已成为企业大模型落地的核心资源，有规模的企业应搭建私有化大模型平台，以确保数据安全合规。他强调，大模型在金融行业的落地，远非简单的工具应用或纯粹的软件工程。其本质在于将数据、行业Know-how与传统AI能力、小模型、大模型等进行深度融合，并最终通过整体打包的方案来解决具体的业务问题。因此，这一过程远比过去的软件工程更为复杂，也要求更高的灵活性。这不是交钥匙工程，需要持续运营和服务地支持。。例如，内部知识查询系统初期准确度可能达95%，但若不持续优化，随着业务场景持续扩展、数据不断涌入，半年后可能降至80%。

喻友平认为，认知智能对企业的最大价值在于实现服务的智能化与规模化，这也是大模型的核心价值。而金融行业作为服务与数据属性高度集中的领域，自然是大模型落地的重点。要推动大模型落地，必须依靠优质的垂类大模型平台。为此，中关村科金自研了“得助大模型平台”，在算力、数据、模型和智能体四个方向提供完整工具链。

他进一步强调，垂类大模型应聚焦场景与行业应用，以帮助企业实现服务智能化与规模化。做好企业服务，需要构建“服务高速公路”——即全媒体、全渠道联络中心，并结合机器人服务与人工辅助，形成“1+2+3”通用范式：也就是1个全渠道联络中心，加上语音和文本2类机器人，以及服务前陪练、服务中助手和服务后质检3段支持。

针对金融行业信息不对称的核心问题，喻友平指出，构建数据洞察平台至关重要。企业需基于大模型能力对内部各类数据进行深度挖掘和洞察分析，从而识别业务动力与发展方向。他同时强调，大模型落地不应孤立进行，而应结合大小模型技术优势协同发力，尤其在语音机器人领域，需融合深度ASR、TTS及OCR技术，并借助大语言模型增强感知与认知智能。

喻友平表示，将洞察能力、传统AI与大模型相结合，最终可形成人机协作服务平台，支撑营销增长、安全合规、运营优化等多个应用场景。在营销增长方面，应打造精准营销的智能体矩阵；在风控合规领域，需综合运用大数据、AI与大模型，实现从被动防御到主动制胜的转变。

回顾人工智能近十年发展，喻友平指出其经历从大数据智能到感知智能，再到当前认知智能兴起的完整过程。他重申，“本质上，大模型具备对话与生成能力，这类能力的主要应用场景正是服务场景。”金融行业因其高度服务化和数据密集的特性，成为大模型落地最重要的领域之一。

目前，中关村科金累计服务超过500家金融行业客户，包括50%的中国百强银行和70%的财富管理机构。落地案例包括大型国有银行的全场景视频银行系统、头部商业银行的多模态生物防伪模型、智能审单平台，以及证券公司的财富助手等。

喻友平表示，中关村科金将持续聚焦大模型“供应链”，推动技术与金融业务Know-How的深度融合，助力行业实现增收、降本、提效与创新。