金融大模型的难点在于，能否在产业中扎得更深；其颠覆性也更建立在，纵深到产业中去，赋能金融行业的长尾场景发展，以及重拾“金融信任”。  作者|思杭  编辑|皮爷  出品|产业家  “从经济角度讲，整个金融业的数字化进程并非匀速；从技术角度讲，催化剂的出现会加速行业驶向数字化深水区。而大模型正是过去十年最强的‘催化剂’。”恒生电子首席科学家白硕告诉我们。 大模型正在成为推进金融业数字化的第二波浪潮。 2013年，互联网金融腾空出世。此后十年，金融产业共经历过两次由AI带来的革命。 第一场革命的主角是辨别式AI，比如帮助金融机构更好地进行智能分析与决策。在当时，互联网金融正处于浪潮之巅，金融无纸化、在线化、移动化、远程化，都促进了金融产业链的变革与创新。 在第一波AI浪潮中，最为显著的改变是，以银行为代表的金融产业经历了新旧范式的转变。 然而，这一波金融产业革命进行得并不彻底。虽然“金融信任”的号角早已吹响，但在金融业，数字化接受程度不高。人工智能的利好，也并未充分得利用在金融业。 这其中，有技术问题，也有合规因素，更有行业壁垒等种种原因，都阻碍着金融产业革命的到来。直到2023年，大模型让局面发生了些许变化。 客观来看，生成式AI的到来，让行业正在重拾“金融信任”。 一、大模型在金融业是刚需吗？ 当下，金融机构对数字化的接受程度普遍较低，全面实现数字化的难度也较大。但全流程的数字化，正是金融机构引入大模型的前提。如果仍仅停留在工具层应用，大模型无法更好地赋能产业发展，其颠覆性不大。 恒生电子告诉我们，“如果将金融机构的数字化转型成熟度分为0到5级，其中0级代表刚起步阶段，而5级表示完全以数据驱动的商业模式。目前大多数金融机构处于2级和3级的水平，少量机构已经达到4级，甚至有一些局部达到5级。” 在所有金融机构