AI+金融，如何跨越大模型和场景鸿沟？

文｜光锥智能 当AI大模型已开始走向千行百业之时，备受看好的金融行业，却似乎陷入了落地瓶颈。 打开手机银行想查下贷款额度，对着屏幕说了半天，AI客服却只回复 "请点击首页贷款按钮"； 客户经理想用大模型生成一份客户资产配置方案，结果推荐的产品与客户风险等级完全不符； 风控团队测试的AI模型，在审批中小企业贷款时频频给出"幻觉答案"...... 这些看似荒诞的场景，却是当前AI落地金融行业时的真实困境。 当金融机构满怀期待地将AI请进门，却发现它既读不懂复杂的信贷政策，算不清理财产品的费率结构，更搞不懂不同银行的"行话体系"。 通用大模型的"聪明"，在严肃的金融场景里似乎失灵了，大模型与金融场景之间，也仿佛横亘着一道看不见的鸿沟。 "企业和产业需要的不是实验室的技术，而是真正能够解决真实问题的可信生产力。"蚂蚁数科CEO赵闻飙在2025WAIC智能体驱动产业变革论坛上如此说 道。 也正因此，面向AI大模型在具体行业中的落地，想要真正释放AI价值，关键就在于要从水平通用转向垂直专用，只有深度理解行业的大模型，才能懂行 话，做行活儿，创造真实的业务价值。 金融行业的AI落地，更是如此。 因此，构建专业的金融大模型是 ...