头部金融机构抢占大模型赛道，中小机构还在观望

ChatGPT发布一周年，金融机构广泛探索大模型与垂直应用的结合，在大型机构不遗余力加入角逐，建立自身专属的大模型的同时，中小机构却仍在门外徘徊。

过去一年以来，从大模型诞生到金融行业大模型标准发布，无论是探索普遍模型还是关注应用落地场景，大型厂商与头部金融机构纷纷加入“百模大战”中。经过一年，多家头部金融机构也已建立自身的金融大模型。

据第一财经记者不完全统计，工商银行、交通银行、农业银行、中国银行、招商银行、平安银行、兴业银行、浙商银行、中信银行、华夏银行、江苏银行等11家银行目前已涉及AI大模型的布局。

“与大厂商正在接洽大模型落地事宜，考虑‘一揽子’解决的路径。”招商银行科技部门负责人对记者说，大型厂商在模型训练上具备独特优势，从建算力、建模型、买数据集到布局场景，都能提供一条龙服务。

据记者了解，目前业内多家大型金融机构的头部科技部门与正与厂商积极讨论建设模型的事项。业内人士称，办公、开发、营销、客服、投研、风控，大型金融机构的业务正全面接入大模型。腾讯云副总裁胡利明称，头部的金融机构更考虑训练专属的金融大模型，因为这类机构除了自身的数据量比较大之外，也能做到长时间持续投入。

不过，中小型金融机构对金融大模型的布局就显得力不从心。

接受记者采访的多家中部及尾部金融机构的IT部门工作人员称，金融大模型涌现，如何选择适合的产品及服务成了一个难题。某小型农商行技术部门负责人对记者说，一方面，大型机构训练的大模型数据比较庞大，与小机构的耦合性不一定高；另一方面，这类大模型往往要花费较高的成本，不是小机构能负担得起的。

“小机构目前仍在观望阶段。”胡利明称，这是一个探索的过程，目前很多金融大模型将大机构作为试点去做，等到很多的实践摸清楚之后，中小机构基本会跟上，根据自身的特点选择方案和厂商。

“对于中小金融机构来说，性价比是首要考虑因素。”马上金融大模型团队对记者说，中小金融机构需要考虑此类应用的投入和产出的性价比，综合比较来选择相应的服务，很大程度上，私有化部署服务已经能够满足这类机构的需求。

“大模型是科技公司的‘必争之地’，做不做大模型将决定一家金融科技公司未来5到10年的技术发展水平”，度小满CTO许冬亮此前表示。但训练大模型的门槛也非常高，他提醒在大模型时代需警惕中小金融机构 “技术掉队”，中小机构与头部机构的数字化、智能化鸿沟有进一步扩大的可能。

还有某国有银行金融科技部门负责人建议，考虑布局百亿级别的小参数模型，在布局上更考虑简单的应用场景，如业务助手、客服、数据查询等内容。