当前，金融行业正面临前所未有的转型压力。
数据量急剧攀升、流程链路复杂、客户需求多元化、监管持续从严……传统系统已经无法支撑今天“高效、安全、智能”的服务要求。在“合规”与“创新”的双重压力下，如何在风险可控的前提下释放业务潜力？
答案正逐渐变得清晰—大模型正在成为金融行业新一轮增长的核心引擎。
Part.01
在传统发展模式下，金融机构普遍面临这几个挑战：
获客成本攀升：新客拓展成本持续上升，存量竞争白热化；
风控压力加剧：欺诈手段快速迭代，传统模型响应滞后；
运营效率低下：影像审核、单据处理等重复工作大量占用人力；
数据价值沉睡：数据分散在多个系统中，难以形成统一智能引擎。
面对这些挑战，一批领先的机构已经找到了破局方向：通过构建统一的AI平台，实现业务全链路的智能化升级。然而，在大模型落地的路径上，金融机构普遍发现，真正的问题不是缺少模型，而是缺少能“真正落地”的AI能力体系。
Part.02
要让大模型在业务中产生可量化效果，必须同时突破四大瓶颈：
算力瓶颈突出：传统架构无法支撑高频次的模型迭代与高并发推理；
数据孤岛林立：业务条线数据隔离，缺乏统一的数据治理与建模能力；
场景应用匮乏：缺乏针对金融业务的端到端解决方案；
安全成本双压：既要保障敏感数据安全，又要控制投入成本。
事实证明，大模型落地的关键，不在于技术有多先进，而在于能否支撑业务的规模化应用。
百度智能云—打造“可复制、可扩展、可量化”的金融AI基座
百度智能云基于在金融行业的深度实践，构建了完整的AI能力体系：
✅ 金融级AI基础设施
为某国有大行构建统一AI平台，支撑数十个核心业务系统智能化改造；
实现千万级样本训练与高并发推理，模型迭代周期从月级缩短至小时级；
自研AI芯片保障供应链安全，满足金融级稳定性要求。
✅ 金融专属场景模型
沉淀风险预测、智能审批、文档分析等数十个可直接落地的行业模型；
在某股份制银行实践中，信贷审批响应从5分钟压缩至10秒内；
智能客服解决方案助力客服SLA达成率从61%提升至99.3%。
✅ 端到端业务赋能
智能风控：自动化审批、欺诈识别、风险预警；
智能运营：影像审核、知识检索、流程优化；
智能营销：客户画像、产品推荐、精准触达。
通过这一完整的AI能力体系，金融机构能够将大模型技术转化为实实在在的业务增长引擎，在效率、风控与体验上建立起新一代的核心竞争力。
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