大模型技術已經開始快速“滲透”到各個工作領域，金融業也無不例外。清華大學經管學院發布的一份報告顯示，生成式AI正在席卷金融業，釋放新的生產力，以前所未有的方式重塑全球金融業的格局。目前，我國已經有6家上市銀行公開發布大模型技術開發與應用的信息。

金融業需要大模型技術嗎？從匹配度上看，金融業是典型的數據密集型產業，而大模型技術的一大特征就是具有強大的數據洞察理解能力，可以縮短數據間發生連接與被計算的時間，提高數據創造價值的效率。如果把大模型的能力放在金融業中去處理原有的一些任務，會對很多工作產生提質增效的效果。

從重要性上看，金融業的高速發展離不開金融科技的賦能。近年來，我國在金融科技上取得了很多創新成果，金融業數字化水平大幅提高，移動支付、數字信貸等技術領域更是處于全球領先地位。金融科技是技術驅動的金融創新，眼下大模型技術和應用正在加速迭代和探索，可能很快催生更多新模式，未來能不能發展好、利用好大模型技術，對于深化我國金融業數字化轉型，提升金融業核心競爭力意義重大。

可以確定的是，大模型技術在金融業的應用空間廣闊。以關注度正高的“文生視頻”大模型為例，僅用簡單的文本指令，就能生成一段具有邏輯性、大片質感的短視頻，有機會讓投資者更易理解結構復雜、特征各異的金融產品，進而成為理財師、保險經紀人等金融從業人員的得力助手，提升服務效率和服務體驗。更為重要的是，大模型技術有望在風險防控環節發揮出關鍵作用。一方面，金融機構可以通過大模型海量神經網絡數據檢測客戶各類行為，提高自身風險管理決策能力；另一方面，金融監管部門可以利用大模型優秀的邏輯推理能力，協助工作人員提高對財務造假等違法行為的監管查處效能。

中央金融工作會議強調，要做好包括數字金融在內的五篇大文章。在數字化時代，強化金融科技創新已成為當前發展數字金融的必然選擇，大模型新技術則有望成為推動行業創新的重要引擎。金融機構應盡快提高認識，從公司發展戰略的高度積極探索大模型應用，逐步審慎加大相關業務投入，打造數字化人才團隊，勇于挖掘新的應用模式，力爭推動大模型與自身業務的有效融合，發揮出“1+1>2”的作用。但需要注意，任何一項新技術都是一把雙刃劍，當前大模型在金融領域的應用仍處于早期階段，更要做好風險防控，特別是要重視對用戶數據隱私的保護，唯有安全可靠的技術才能真正助力金融業高質量發展。