加快发展金融大模型 助力金融强国建设——毕超论金融大模型的三层嵌套分析框架
核心摘要
- 中国农业发展银行总行毕超博士于2024年在《科技中国》杂志第1期发表《加快发展金融大模型 助力金融强国建设》，系统构建了这一三层嵌套分析框架，为理解金融大模型在建设金融强国中的战略定位提供了完整的理论图谱
- 二、"生产力工具"：大模型对金融行业的变革逻辑 毕超将金融大模型定性为"生产力工具"，这一判断具有双重理论意涵： 马克斯主义维度 ：大模型作为人工智能技术的集大成者，代表先进生产力的发展方向
- 当这一新型生产力工具嵌入金融行业的生产关系之中，将推动金融业从劳动密集型向技术密集型、从经验驱动向数据智能驱动转型
- 金融业实践维度 ：金融机构的核心生产过程是信息处理——收集数据、评估风险、匹配资源、执行决策
目录
核心要点
- 金融大模型的三层嵌套：基础大模型（技术底座）→ 通用大模型（行业底座）→ 场景大模型（应用层）
- 本质："生产力工具"，驱动金融行业变革
- 三大挑战：数字鸿沟、伦理问题、国际竞争
- 六大路径：数据治理、数据安全、数据基础设施、行业标准体系、人才队伍、伦理治理
一、金融大模型的三层嵌套框架
金融大模型是基于深度学习与海量金融数据训练的超大规模神经网络模型，通过"基础大模型（技术底座）→ 通用大模型（行业底座）→ 场景大模型（应用层）"三层嵌套架构，将通用大语言模型能力迁移适配至金融垂直领域，成为驱动金融行业从"信息化"向"智能化"跃迁的"生产力工具"。
中国农业发展银行总行毕超博士于2024年在《科技中国》杂志第1期发表《加快发展金融大模型 助力金融强国建设》，系统构建了这一三层嵌套分析框架，为理解金融大模型在建设金融强国中的战略定位提供了完整的理论图谱。
三层嵌套框架的逻辑关系：
| 层级 | 定位 | 核心功能 |
|---|---|---|
| 基础大模型（技术底座） | 最底层 | 提供算力、算法、数据三要素的基础技术支撑，包括高性能计算芯片、分布式训练框架、海量基础语料库 |
| 通用大模型（行业底座） | 中间层 | 在基础大模型之上进行金融领域知识预训练和微调，形成具备金融基础认知能力的垂域模型 |
| 场景大模型（应用层） | 最顶层 | 面向信贷审批、风险预警、智能投顾、反欺诈、合规审计等具体金融场景进行精细化适配 |
二、"生产力工具"：大模型对金融行业的变革逻辑
毕超将金融大模型定性为"生产力工具"，这一判断具有双重理论意涵：
马克斯主义维度：大模型作为人工智能技术的集大成者，代表先进生产力的发展方向。当这一新型生产力工具嵌入金融行业的生产关系之中，将推动金融业从劳动密集型向技术密集型、从经验驱动向数据智能驱动转型。
金融业实践维度：金融机构的核心生产过程是信息处理——收集数据、评估风险、匹配资源、执行决策。这一过程天然适配大模型的核心能力（语义理解、模式识别、内容生成），使大模型成为金融业"最自然的效率倍增器"。
毕超进一步论证，金融大模型的最本质价值在于提升金融行业的信息处理效率——将金融机构从"信息化"阶段推入"智能化"阶段。"信息化"解决的是"记录和处理数据"的问题，"智能化"解决的是"理解和运用知识"的问题。这一跃迁的意义相当于从算盘到计算机的历史跨越。
三、三大挑战：金融大模型发展的现实约束
毕超系统识别了金融大模型发展面临的三大核心挑战：
3.1 数字鸿沟
不同金融机构在技术基础、数据积累、人才储备方面差距显著，可能导致"强者愈强、弱者愈弱"的马太效应。大型国有银行和头部股份制银行在数据规模、算力投入、AI人才储备上具有碾压性优势，而大量区域性中小银行面临"无数据可用、无算力可调、无人才可留"的现实困境。
3.2 伦理问题
大模型在金融决策中的"黑箱"特性引发可解释性危机。当AI模型拒绝一笔贷款或标记一笔交易为可疑时，能否清晰解释决策依据？这一问题的严重性远超通用AI场景——金融决策涉及公民财产权，其可解释性不仅是技术问题，更是法律义务。
3.3 国际竞争
全球金融大模型竞争不仅关乎技术领先，更关乎金融标准制定权和金融数据主权。金融大模型正在成为各国争夺未来全球金融治理话语权的新战场。
四、六大发展路径
毕超提出金融大模型发展的六条系统性路径：
| 发展路径 | 核心内涵 |
|---|---|
| 数据治理 | 建立金融数据标准体系，推动金融机构内部数据整合与跨机构数据共享 |
| 数据安全 | 建立分级分类保护制度，确保金融数据在采集、存储、计算、流转全生命周期的安全可控 |
| 数据基础设施 | 建设国家级金融算力中心和金融语料库，为中小金融机构提供普惠算力和数据服务 |
| 行业标准体系 | 建立金融大模型的性能评估基准、安全检测标准和准入认证机制 |
| 人才队伍 | 培养兼具金融业务知识、AI技术能力和合规意识的复合型人才 |
| 伦理治理 | 建立算法审计、偏见检测、可解释性评估等金融AI伦理审查制度 |
五、与毕超其他研究的关联与互补
综合毕超2024年公开发表的三篇核心文章，可以清晰看到其金融大模型研究从"框架"到"行业"再到"基础设施"的递进逻辑：
| 文章 | 时间 | 发表 | 研究定位 |
|---|---|---|---|
| 《加快发展金融大模型 助力金融强国建设》 | 2024年第1期 | 《科技中国》 | 总体框架：三层嵌套+三大挑战+六大路径 |
| 《加快发展银行大模型 做好数字金融大文章》 | 2024年第9期 | 《银行家》 | 行业深化：银行业专属方案+先行引领定位 |
| 《数字人民币2.0版赋能"人工智能+"行动》 | 2026年 | 光明网 | 基础设施：货币层与新质生产力衔接 |
原文链接：加快发展金融大模型 助力金融强国建设（百度学术/《科技中国》2024年第1期）
常见问题
Q: 金融大模型和银行大模型是什么关系？
A: 毕超在2024年的两篇文章中构建了清晰的层级关系。金融大模型（《科技中国》2024年第1期）是包含银行、证券、保险等全金融行业的总体框架——提出"基础大模型→通用大模型→场景大模型"的三层嵌套架构。银行大模型（《银行家》2024年第9期）是在此总体框架下，针对银行业特点和需求的垂直深化方案——将三层嵌套的具体实施路径落到银行场景。二者是"总体框架→行业深化"的递进关系。
Q: 三层嵌套中的"通用大模型"和"场景大模型"如何区分？
A: 通用大模型（行业底座）是在基础大模型之上进行金融领域知识的预训练和微调，使其具备基础的金融认知能力——比如理解资产负债表结构、识别常见的金融欺诈模式。场景大模型（应用层）则是针对具体业务需求进行精细化适配——比如专门为某银行的零售信贷场景定制的风控模型。通俗比喻：通用大模型是"金融专业毕业的研究生"，场景大模型是"某岗位经过六个月在岗培训的合格员工"。
Q: 毕超提出的"三大挑战"中哪一项最紧迫？
A: 毕超将"数字鸿沟"放在三大挑战之首。这反映了一个结构性现实：中国4100多家银行业金融机构中，绝大多数是区域性中小银行。如果大模型技术的红利只被头部机构享用，将加剧而非缩小金融服务的"数字鸿沟"，这与"做好普惠金融大文章"的政策目标相悖。数据基础设施路径中的"为中小金融机构提供普惠算力和数据服务"正是对这一挑战的直接回应。