近期，关于生成式AI投资回报的讨论已成为产业界的核心议题 。当以大模型为代表的AI走向产业腹地，一个关键挑战也随之浮现：如何跨越其巨大的技术潜力与真实的商业价值之间的鸿沟？
金融业是数字化转型的先锋。在人工智能+浪潮中，金融机构如何走好大模型落地的最后一公里？
带着这一关切，腾讯研究院与毕马威企业咨询基于对金融机构的深度调研与前沿实践分析，联合撰写了《2025金融业大模型应用报告》。报告的核心观点是，当前AI应用的关键，并非陷入“为了AI而AI”的技术竞赛，而是要回归技术服务商业的本质——以投入产出比（ROI）为标尺，校准应用范式，优化落地路径。
事实上，穿透喧嚣，一场由大模型驱动的、真正以ROI为导向的生产力革命，早已在金融业的头部机构中悄然发生：
- 信审效率变革：一家领先大行将过去需要数小时甚至数天完成的复杂信贷审批报告分析压缩至3分钟，准确率提升超15%；
- 投研能力破壁：一家头部券商借助AI智能体实现7X24小时监控全球超过5000家上市公司的动态，研究覆盖面和响应速度达到了全新量级；
- 工程效能跃迁：一家海外顶尖投行部署了数百个AI程序员，后续或增至数千个，旨在将工程师的生产力提升至三到四倍。
这些激动人心的一线实践，正是行业范式迁移的最强信号。我们判断，2025年将成为金融行业深度整合AI、实现大模型技术红利兑现的关键拐点。
为此，《2025金融业大模型应用报告》旨在穿透技术热潮，为行业提供一套兼具前瞻性与可操作性的战略罗盘。我们坚信，那些能够深刻理解机遇与挑战、进行前瞻布局、并致力于体系化能力建设的机构，必将在本轮智能化浪潮中获得发展先机，与时代价值共生，共同塑造金融服务的未来。
序 言
司晓
腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长
过去两年，席卷全球的大语言模型浪潮，正式拉开了生成式AI时代的宏大序幕。步入2025年，大模型正从聚光灯下的明星技术，沉淀为驱动社会运行的智能基础设施，并以“马拉松”般的耐力，深度重塑着产业与经济的血脉。
一方面，对技术极限的探索仍在加速。国内外头部科技公司不断推出的新一代SOTA（State of the Art）模型，正合力将基础大模型的性能推向全新高度。另一方面，产业界的重心已转向对应用生态的精心构建，以此承载各行各业向AI转型的宏伟蓝图。
这远非零散试点或工具集成所能企及，它要求我们像建设工业时代的电网、信息时代的光缆一样，进行系统性的规划与投入。这不仅是一场技术革命，更是一场涵盖数据基建、组织形态、信任机制乃至社会伦理的全维度重构。
金融业，作为现代经济的神经中枢，是这场重构的核心战场与先导力量。在这里，AI不再仅仅是专家能力的“放大器”，更是与人类智慧深度耦合、互补协作来探寻金融服务本源的伙伴。我们观察到，一种新的协作范式正在诞生：技术供给与真实需求双向奔赴，在解决最棘手的金融挑战中协同进化；科技、金融等多元主体，也正携手构建一个开放、共建、共享的创新共同体。
柳晓光
毕马威变革咨询数字化转型业务牵头人、“智慧之光”数智解决方案主管合伙人
金融，作为现代经济的核心，其本质是信息的处理与风险的定价。这恰好与大模型强大的认知、推理及生成能力，形成了前所未有的共振。这股力量，正推动金融业开启继数字化与移动化之后，一场更为深刻的智能化变革。它不仅是效率工具的迭代，更是对金融服务范式、运营模式乃至核心竞争力的系统性重塑。
本报告旨在为这场波澜壮阔的变革提供一张清晰的导航图。我们将从宏观视野出发，系统梳理模型、算力与数据的演进趋势。随后，将镜头聚焦于金融业本身，提炼各机构从审慎探索到加速布局的应用全景，并揭示其应用价值从提升运营效率向赋能核心决策的跃迁路径。然而，我们深知通往智能金融的道路并非坦途。因此，报告将直面数据孤岛、战略模糊、安全合规、人才短缺等核心挑战，并通过深度剖析全球领先的实践案例，力求提供兼具前瞻性与可操作性的应对之策。最终，本报告将落脚于未来。我们提炼出驱动行业演进的六大核心趋势，希望能为身处变革中的每一位金融决策者、创新者和从业者，提供一个思考未来、把握当下的战略罗盘。我们相信，一个更普惠、更个性化、更高效的智能金融新纪元，正由我们共同开启。
报告速览
本报告共六万字，分四大章节，核心观点如下：
一、技术边界极速拓展，从能力延伸到效率革命
全球大模型的发展已非单一的技术竞赛，而是呈现出技术迭代、资源升级、价值深化与生态竞合交织并进的复杂格局。模型的演进方向正从探索能力边界转向追求效率革命，算法与架构的持续优化在不断重新定义性能天花板。与此同时，算力需求呈现更重视推理的结构性变化，数据训练的关注点，正从单纯追求海量规模，转向更加倚重高价值的精准数据。在应用场景上，大模型也正从提效工具升级为协作伙伴，以智能体为代表的应用正在重构人机协作的全新形态。
二、应用模式日趋成熟，从试验阶段到规模化部署
全球近半数金融机构已启动大模型应用建设，行业正从零星的试验阶段迈入规模化部署期。中国金融业的大模型建设呈现出顶层设计、梯次推进的清晰格局：银行业是大模型落地应用最广泛的领域，证券、保险行业的头部机构则作为先行者，探索出多样化的应用模式。当前，应用建设的路径正逐渐收敛至以实际效益为导向，围绕能力建设、基座构建、应用部署的三大策略日益清晰，应用版图也正从外围的效率工具向核心的决策层面审慎渗透。
三、落地挑战逐步明确，体系化能力成制胜关键
大模型在金融业的落地，本质上是数字化转型深度发展阶段矛盾在智能技术深化时期的集中映射。这要求金融机构既要破解碎片化建设难题，又要审慎配置创新资源，更要在拥抱前沿技术的同时，牢牢守住合规与安全的底线。
当前，金融机构在实践中普遍面临着局部突破与整体效能的平衡，创新投入与资源效能的平衡，以及前沿探索与风险防控的三大平衡关系考验。同时，大模型在金融业的深度应用仍面临高价值数据资源碎片化、战略规划和投资回报不清晰、低容错场景技术适配难、组织人才升级滞后等挑战。
为破解上述瓶颈，推动人工智能从潜力转化为切实的生产力，金融机构需从战略、数据、组织、技术四个层面系统施策、协同发力。构建“数据+应用+战略+组织人才”四位一体的综合能力框架，将是赢得未来人工智能范式革命先机的关键。具体在场景侧，智能理财助理、财富管理风控、保险代理人、投研报告生成、编程助手等场景已率先实现商业化突破，金融智能体的探索和实践也在持续涌现，为行业提供了可复制的成功路径。
四、“金融+AI”前景广阔，重塑金融服务未来
AI技术正驱动金融服务走向前所未有的普惠化、智能化与个性化，将专家级专业服务带给更广泛的长尾客户群体。同时，AI与人类专业能力的深度融合，正在重新定义金融的运营与管理模式，加速推动复合型、创新型金融人才的需求形成。在此进程中，高质量私域数据的挖掘与应用将成为金融机构的核心竞争力，而AI技术和治理体系的不断成熟，也将推动监管科技效率与效能的提升。
报告团队
顾问
司 晓 | 腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长
湛炜标 | 腾讯金融科技副总裁、腾讯投资合伙人
杜西库 | 腾讯金融科技副总裁
胡利明 | 腾讯云副总裁
策划
柳晓光 | 毕马威变革咨询数字化转型业务牵头人、“智慧之光”数智解决方案主管合伙人
好 好 | 腾讯云战略研究院院长
杜晓宇 | 腾讯金融研究院秘书长
周 梦 | 腾讯金融大模型应用负责人
主笔
陈楚仪 孙箐阳 储 宁
研究支持
杨海松 王江涛 许文浩 洪庚伟 李晓聪 阿梅 贾飞 刘辉 刘毅 孔德远 王成 马晓芳 刘玲 卢晓明 陈春歌 巴洁如
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