“当前AI模型技术正经历从‘渐进式创新’到‘指数级跃迁’的历史性转变。”这是阿里云副总裁、大数据和智能实验室负责人叶杰平在2025世界人工智能大会上作出的**判断。而这样的转变正率先在金融场景中发生。

　　截至今年6月，银行业在全球人工智能大模型落地应用场景中占了18%，相较于互联网行业高出10个百分点。在基础大模型一致开源、并以月为单位进行更新迭代的基础上，金融垂类大模型率先实现了“周级迭代”。基于资金、数据和人才沉淀，金融大模型应用跨入“爆发期”，正在从量变走向质变。

　　金融大模型人才吸引力升温

　　数字化程度高、数据密度大、AI应用场景丰富，使得金融业成为AI落地的**领域。

　　2025年，DeepSeek的开源，加速了大模型技术平权，也正式改写了大模型应用的商业模式。基于开源大模型的技术红利，更多公司将目光投向技术应用对于业务的赋能。刚刚结束的2025世界人工智能大会上，不少金融机构也来“挖人”了。

　　奇富科技**算法科学家费浩峻透露，公司大模型团队已经超过百人，依托于近千人的技术团队作为支撑，不断推进大模型技术在复杂金融场景中的深度落地。在此基础上，公司仍在大举招聘模型和算法方面的专业人才。

　　今年以来，浦发银行、交通银行、**平安等机构均在招聘启事中加大了AI人才的招聘力度，其中最受青睐的就是具备计算机和金融等复合专业背景的应聘者。在京东、美团等刚刚启动的2026届校招计划中，算法、AI类技术人才同样被“偏爱”。

　　6月，上海银行发布了“金融科技部AI大模型应用研发岗”等多个招聘需求，上海农商银行也在招聘金融科技部AI大模型工程师等。在**招聘要求中，“推进落实基于大模型的应用场景建设”成为**工作内容之一。

　　“大模型发展到今天，大家更希望看到技术价值的实现。我们从大厂挖人时，候选人最看重的也是这一点。”费浩峻告诉记者。

　　智能体加速融入金融实践

　　“AI聪明时只帮小忙，笨的时候却捅了大娄子，任务复杂度增加导致可靠性大幅下降。”在蚂蚁集团副总裁、蚂蚁密算董事长韦韬看来，大模型现在已经做到了80分至90分，但其实99分才是及格线。

　　而对于金融场景，这还远远不够。

　　早在2022年即开始部署大模型的奇富科技，从2025年以后再不做模型评测了，转而专心打磨“应用”。费浩峻告诉记者，大模型应用的“爆发期”就是最近半年，这首先是源自基础大模型的开源以及能力的提升。

　　“我们不再那么关心基础大模型的各种评测分数了，而更多去评估具体业务场景下，大模型的准确度有多高，例如在画像增强和风险策略场景中，我们更专注于后训练以及业务场景下的能力，这个其实是在不改变业务结构的情况下提高了业务效能。”费浩峻表示，公司目前基于DeepSeek、Qwen等开源大模型的训练逻辑，已经从早期对模型本身的打磨，转向聚焦于如何将大模型能力更**、更深入地“用”在业务实处，释放实际价值。

　　如今，奇富科技信贷超级智能体集合了端到端授信决策智能体、小微企业信用评估、AI合规助手、AI决策助手、AI审批官等众多模块。费浩峻告诉记者，基于助贷业务的大模型经验，未来在银行信贷场景也会有较好的复用性。目前公司已经有相关大模型能力输出给银行客户。

　　如何理解大模型的应用深度？费浩峻认为，除了更多切入核心业务层外，大模型是否可以独立工作，也是判断标准之一。

　　攻克一个行业的深层痛点才是关键

　　在基础大模型以月为单位进行更新迭代的基础上，金融垂类大模型的迭代速度正缩短至双周，甚至单周，投入力度也在加大。正如蚂蚁数科CEO赵闻飙所说，智能体的价值不在于解决1000个浅层问题，而在于攻克一个行业的深层痛点。如今，以提升模型推理能力和应用效果为目标，无论是金融机构、还是科技公司，都在投入大量的算力、人力和资源。

　　记者从浦发银行了解到，该行正积极筹建和林格尔数据**，并在总行科技发展部下设人工智能**，作为推进人工智能应用的引擎。

　　“和林格尔数据**建成后，浦发银行将形成覆盖三地五**、实现云平台统一纳管的智算集群，形成端到端全场景覆盖的智算基座，进一步为智能化转型提供坚实的技术支撑。”浦发银行总行科技发展部相关负责人告诉记者，下阶段，浦发银行将持续推进数智平台建设，**推进算力采购扩容、算法预研及模型调优和全行知识资产积累及赋能等工作。

　　除了银行，金融科技公司迭代垂类大模型的速度也开始“卷”起来。6月，百度智能云推**帆慧金金融知识增强大模型和千帆慧金金融推理增强大模型，覆盖金融行业多数场景。

　　日前，蚂蚁数科正式发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1，创新性地通过加权训练算法，提高了大模型对复杂金融任务学习效率与性能。此外，星环科技、恒生电子、度小满等金融科技公司也都推出了自己的金融大模型。

　　斯坦福大学人工智能研究所的研究表明，数据质量对模型效果的贡献度达到70%，金融领域语料更新周期需控制在3个月内。“**的难点，是如何不断优化，推进大模型应用效果的稳定提升。”费浩峻坦言，“我们在有一些领域实现了预期效果，但不是全领域都取得效果了。”