Financial Technology 金融科技 36 国际金融 2024-10 INTERNATIONAL FINANCE AI 大模型在金融行业的应用前景及 潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 ：姚泽宇，中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 等降低大模型带来的相关风险；同时，针对未来大 模型广泛应用所带来的潜在风险也需提前讨论、积 极防范。 保险设计平台，其中大模型将应用于帮助精算师更 高效地获取信息，以及基于已有数据和知识库生成 多种保险方案。 二、大模型对金融行业未来发展可能 产生的影响 展望未来，伴随大模型能力提升以及在金融行 业进一步落地应用，大模型有望推动金融行业提升 效率，并给产业协作和行业格局带来深远影响。本 文从应用趋势、赋能空间、产业格局三个方面对大 模型在金融行业应用的发展趋势进行探讨。 （一）应用趋势展望：大小模型协同发展，

- 1 - 2025 年 5 月 12 日 第 14 期 总第 689 期 全球灯塔网络： 思维转变对数字化转型影响和规模的推动 【译者按】2025 年 1 月，世界经济论坛与麦肯锡联合发布《全球灯塔 网络》报告，总结了全球 189 家标杆工厂的转型成效。报告分析了跨行业 协作及 AI 技术对生产效率的驱动作用，确定其“价值回馈”的关键性策 略，包括预防流程债务、开发模块化资产、赋能一线员工及循环经济实践， 1-2 倍）。其核心策略为：预 防流程债务、夯实人/流程/技术能力、资产化推广（如模块化工 具）、本地化适配方案，确保技术实效落地（见图 4）。 - 9 - 图 4：灯塔工厂实施和保持大规模影响的方法 预防“流程债务” 在整个工厂范围内要进行哪些流程 变革并采用哪些解决方案？ - 了解“流程债务” - 优化信息流 - 设计数据流以支持人员和物料 投资自身能力 需要哪些人将数字化带到一线？ 推进灯塔工厂与企业团队的数字化转型，贵公司新增哪些关键职能岗位？” 西门子等企业的生产现场负责人正重掌先进技术方案确定与 整合的主导权。行业焦点有两大关键领域：一方面通过技能升级， 使一线岗位适应未来技术对工艺流程的影响；另一方面借助低代 码和无代码等技术工具，赋能非技术员工成为能够创建、修改及 优化应用程序的业务用户。 （三）通过资产化扩大规模 资产化通过开发可复用的数字化资产，系统化推动组织转型。 早

趋势 5 数字化转型的核心变革： 利用新一代ERP解锁未来的优势 32 2025年趋势追踪 趋势6 矿业及金属行业的智慧运营： 数据驱动的优势 39 趋势 7生成式AI对矿业及金属行业劳动力的影响： 发展有效的再培训策略 46 趋势 8推进净零排放进程： 协作应对气候变化 54 趋势 9 使ESG策略更加以价值为导向： 驱动目标与进展 61 趋势 10 创造自然竞争优势： 2:塑造关键矿产供应链 趋势 3:驱动增长，提升韧性 趋势 4:利用人工智能提升矿产勘探 趋势5:数字化转型的核心变革 趋势 6:矿业及金属行业的智慧运营 趋势 7:生成式AI对矿业及金属行业劳动力的 影响 趋势 8:推进净零排放进程 趋势 9:使ESG策略更加以价值为导向 趋势 10:创造自然竞争优势 全球及中国联系人 作者与致谢 趋势 1 引领矿业及金属行业步入新时代:依托前瞻性 领导力， 覆性技术的涌现，以及对践行 多元化、公平性与包容性（DEI）的呼吁，还包括供应链中断等问题。 在过去，企业的架构和管理模式往往旨在维系企业相对稳定。如今，企业的盈利能力、可 持续性以及其在社会中的影响力，可能更多取决于其适应变化的能力。 举例而言，Z世代即将成为全球矿业及金属行业劳动力的重要组成部分，他们极具目标导 向性；德勤全球发布的《2024年Z世代与千禧一代调研报告》显示，50%的Z世代和43%的

171 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 执行摘要 如今，AI正在从根本上重塑全球劳动力格局，革新岗位职能并催生出对新技能的迫切需求。这场 变革正在改变全球科技领域，同时也将深入影响金融、医疗、制造等行业。随着AI不断驱动竞争 日趋激烈，无法在经济环境中适应这一变革的组织将难以获得竞争优势。 本白皮书汇总了对全球900位IT及业务人员的调研结果，剖析了在AI赋能业务的时代背景下，信息 用场景。这一转变要求组织增设新的ICT业务岗位，掌握新技能并持续学习，强化所有岗位（包括 非技术岗位）的AI素养提升，最终建立AI治理架构。 全球ICT岗位需求将新增3600万，ICT技术人才短缺将影响数字化转型进程 AI、安全、数据科学、云计算等领域的技术人才严重短缺，阻碍了业务创新和发展。IDC调研显 示，超过 65% 的企业表示技能缺口导致其数字化转型受阻。在汇总了世界经济论坛（WEF）等多 设立卓越中心或学生创新中心、加强企业实践项目等方式加强AI人才素养及动手能力培养。同 时，政府、技术厂商和学界也应加强合作，探索面向智能时代的人才培养先进理念。 几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI

Strategy& 4 5 3 关于汽车领域的AI假设 人工智能的能力正从生成式AI发展到代理式AI，然而实现盈利效果的进程比乐观者所希望的更长。 最高短期影响体现在客户支持/体验、软件开发和选定的企业职能上。 人工智能在超越传统“建设方法”的合作伙伴关系中大规模释放其潜力。 赢家从基础人工智能工作开始，迅速聚焦于主要成本/收入类别，并与合作伙伴生态系统高效扩展。 1 人工智能浪潮正在来袭，其影响并不像预期的那样显著。 2000 2020 2025 2030 1997 – 2011 – 2020 – 2024/2025 – 2014 – 2022 – • • • 4 现实的AI演变场景需要首席执行官们立即采取行动 人工智能预期影响的演变 人工智能正从炒作走向现实，尽管采取行动的紧迫性仍然很高。 人工智能正从炒作走向现实，尽管采取行动的紧迫性仍然很高。 预期 影响 物理/类似人类的AI 生成式/代理式人工智能 狭窄/敏锐的AI 颠覆性的 情景 新一代 人工智能作为最高发展阶段 人工智能（AI）策略所需以应对风险 风险规避与业务连续性 – 与人工智能努力的快速加速 利用机会之窗 OpenAI 发布 ChatGPT OpenAI 发布 生成式人工智能 GPT3 基底 情景 监管或成本阻碍