金融行業正加速擁抱大模型技術，2025年公開市場招投標數據顯示，該領域全年大模型中標項目數量達587個，中標金額突破15億元，較上一年度分別增長341%和527%。這一趨勢表明，大模型已從技術驗證階段轉向規模化應用階段，成為金融機構數字化轉型的核心驅動力。

從應用領域分布看，銀行業以290個中標項目占據半壁江山，證券和保險行業分別以96個和82個項目位列二、三位。這種格局與金融機構的業務特性密切相關——銀行需要處理海量客戶交互數據，證券交易對實時性要求極高，保險業則面臨復雜的風險評估需求。值得注意的是，應用層項目占比達53%，其中智能客服、知識問答、智能審核等場景成為主流，反映出金融機構正從交互體驗優化向業務邏輯重構邁進。

在證券交易領域，銀河證券與科技企業合作開發的"場外交易Agent"已顯現成效。該系統通過自然語言處理技術解析行業術語，輔助交易員快速生成報價方案，使客戶詢價到下單的轉化率提升3倍，業務規模實現翻倍增長。這種將大模型嵌入核心業務流程的模式，正在重塑金融服務的效率標準。

風險控制是金融行業的生命線，中信百信銀行推出的"智能風控Agent"提供了創新解決方案。該系統依托增強型算法模型，可實時分析海量交易數據，將風險特征挖掘效率提升100%，風險區分度提高2.4個百分點。這種全天候、高精度的風控能力，為金融機構應對復雜市場環境提供了技術保障。

金融機構對技術供應商的選擇標準正在發生變化。某行業分析師指出，單純提供模型或算力的單一方案已無法滿足需求，具備全棧能力的綜合服務商更受青睞。這種轉變源于金融業務的高并發、低時延特性，要求技術方案必須實現算力、模型、應用的深度協同。

以招商銀行為例，其與科技企業合作構建的算力底座，基于自研芯片和AI計算平臺，在多模態數據分析、智能客服等場景實現性能突破。部分模型的推理效率達到行業領先水平，有效支撐了核心業務場景的大模型應用落地。這種軟硬一體的優化方案，正在成為金融機構技術選型的新范式。

目前，已有金融機構實現內部大模型服務日調用量超百億Tokens，達到互聯網級應用強度。從輔助工具到業務引擎，從后臺支持到前臺交互，大模型正在深度融入金融服務的各個環節。這種技術滲透不僅改變了業務運作方式，更在重塑金融行業的競爭格局——那些能夠快速構建全棧技術能力的機構，將在智能化浪潮中占據先機。