TL;DR：
在金融业对精准性、可解释性和合规性有极高要求的背景下，通用大模型难以满足其复杂业务场景，使得深度垂直化的“Agentic Model”成为唯一解。以阿里云通义点金为代表的垂直大模型，正通过技术创新和数据飞轮实现行业知识内化，显著提升金融机构的运营效率和风险控制能力，开启人机协同的智能金融新范式。
金融行业，历来是技术变革的慢行者，而非急先锋。其核心业务关乎国计民生，对准确性、可解释性及合规性的刚性约束，使得任何新技术的应用都必须经过层层审慎评估。然而，当生成式AI浪潮席卷全球，大模型以其惊人的能力加速渗透各行各业时，金融业的这种谨慎性与对效率、创新的渴求之间，形成了一种独特的张力。在此背景下，一个清晰的洞见浮出水面：大模型若想在金融领域生根发芽，并真正创造价值，“垂直化”是其唯一的出路。这一趋势不仅代表了技术的演进方向，更深层地重塑着金融服务的底层逻辑与产业生态。
当前产业格局与垂直化必然性
金融业务的复杂性、数据密集型特征以及对低容错率的极端要求，使通用大模型在“裸泳”中显露其短板。面对千丝万缕的业务逻辑，通用模型难以提供金融领域所需的确定性解法。传统的两种尝试——要么耗资巨大从零预训练行业模型，要么为基座模型外挂知识库进行检索增强生成（RAG）——均被证明效果欠佳或投入产出比严重失衡。前者成本高昂且周期漫长，后者智能化程度有限，对后续迭代优化要求极高。
正是在这种对高精度、强可解释性、严格合规性的内生需求下，垂直大模型被推到了舞台中央。它们并非简单地在通用模型之上叠加金融数据，而是将行业核心知识、能力与经验深度内化到模型本身，从而为复杂的领域场景提供确定性解决方案。这标志着AI技术开始真正“尊重”金融行业的专业性和复杂性，专注于业务核心痛点的解决。
市场数据已经印证了这一趋势的正确性。过去一年，中国金融大模型市场规模突破28亿元，同比增长高达80%，并且这种增长势头还在持续1。头部云服务商，特别是阿里云，凭借其在金融云市场的长期领先地位2，正成为推动金融AI垂直化落地的核心力量。九成国有大行、政策性银行以及全部12家股份制银行已使用通义大模型，排名前十的财险公司也普遍以其作为主力模型，支撑着70%以上的AI场景1。这种广泛而深度的采纳，是行业对垂直模型价值达成的共识。
技术突破： Agentic Model与数据飞轮的构建
垂直化的核心在于技术如何实现行业知识的深度内化。这不仅仅是数据量的堆砌，更是训练策略和架构创新的体现。当前，AI正处于从理解意图到自主行动的Agentic Model（智能体模型）阶段，这为金融行业的应用带来了更多想象空间，使其成为实现大模型在金融行业落地最佳价值的最优实现路径。Agentic Model能够像人类专家一样，自主规划任务、分解问题、调用工具、执行行动，并在反馈中持续优化。
以阿里云的通义点金为例，其核心创新在于构建了“模型与业务双向持续螺旋上升”的双飞轮方法论1：
- 冷启动数据飞轮：通过结合原有系统日志、已有智能体数据及第三方数据，模拟真实业务环境进行仿真和拟合，帮助业务专家在初期难以清晰定义复杂业务场景和预期结果时，实现模型能力与业务需求的快速对齐。
- 系统评测与迭代飞轮：引入大模型进行交叉评测，从对抗或监管视角检验逻辑合理性，并将业务中固有的专业校验工具集成到平台层，实现更高效、更定向的能力优化。
这种“后训练”方案，通过模型蒸馏快速对齐通用模型与业务数据，并通过强化学习技术将业务规则和逻辑反馈给模型，实现持续自我优化。它将基础模型训练中的“SFT（监督微调）-RL（强化学习）-新一轮SFT”多轮循环拆解为企业可灵活运用的工具，以更小的算力代价、更简单的工程流程，获得更准确、更智能的解决方案。
可解释性是金融行业AI落地的“生命线”。通义点金利用阿里云可观测链路OpenTelemetry，以堆栈形式呈现Agent调用过程，增强模型决策透明度。此外，通过与行业领先企业深度共创，开发基于真实业务环境的Agent实战评测数据集，如与盈米基金联合发布的理财智能体评测集，确保模型在模拟实践中迭代，并将反馈信号精准关联至具体决策环节。
通义点金本次升级一口气发布了五大开箱即用的垂直模型（Qwen-dianjin-fin-R1、Qwen-dianjin-fin-OCR、Qwen-dianjin-fin-Persona、Qwen-dianjin-fin-TIR、Qwen-dianjin-fin-PRM），构建了“合成-训练-评测-应用-迭代”的一站式金融垂直模型生产工场，这标志着技术从通用走向专精的成熟。
商业价值与产业生态重塑
垂直大模型的落地，正在金融行业的营销、服务、运营、风控等核心业务环节带来变革性的商业价值：
- 提升效率与降低成本：平安集团部署超5万个智能体，覆盖11万员工，实现业务“三提两降”——提升效果、效率、用户体验，降低风险、降低成本1。例如，车险智能化出单覆盖1.2亿单，超80%业务由AI端到端完成，单均耗时从5.7分钟降至1.2分钟，效率提升近80%1。
- 优化客户体验：AI驱动的数字人、数字员工广泛应用于远程面审、培训陪练、客户服务，AI辅助工具月活跃使用率近50%，显著提升代理人触访率。全集团每年超20亿人次客服由AI完成，占比80%以上，并已向30家外部金融机构输出智能客服能力1。
- 强化风险控制：通过AI挖掘多维度数据，构建数据图谱，形成从宏观、中观到微观的全维度金融风险管理体系。国通星驿联合发布的商户经营场景识别模型，能秒级识别支付环节问题，等待时长减少90%，并减少50%人工审核量1。
- 加速产品创新与专业服务：众安信科的AI保险代理人助理、中华财险的保险产品智能开发助手、中再寿险的智能理赔助手、大智慧的金融数据AI助手等，都证明了AI在解决信息不对称、需求匹配难、效率瓶颈方面的巨大潜力。与盈米基金联合发布的投顾智能体模型，服务达成率大幅提升至90%以上，有效降低“转人工”比例1。
这种深度垂直化能力也形成了新的竞争壁垒，即更深的行业know-how、更精的数据能力、更敏捷的迭代机制。云服务商的规模效应，结合对金融行业复杂且封闭软件研发环境的深度适配，正加速垂直模型在金融行业的规模化落地。例如，通义灵码已服务八成大型金融企业，成为国内最受欢迎的辅助编程工具，在平安集团等头部机构部分新项目代码AI生成占比超70%1，大幅提升了研发效率。
未来发展路径与哲学思辨
金融行业的AI之旅正迈入深水区，未来将呈现出更深度垂直化、更强自主智能体和更紧密人机协同的趋势。
- 深度垂直与多模态融合：当前的垂直化已初见成效，但未来将进一步深化。这意味着模型不仅能理解文本数据，还能整合并分析图片、语音、视频等多模态金融数据（例如OCR识别、人脸识别、语音情绪分析），在合规审核、欺诈识别、客户身份验证等方面发挥更大作用。Qwen-dianjin-fin-OCR等模型的发布已暗示了这一方向。
- Agentic AI的自主决策与执行：Agentic Model将从辅助工具逐步发展为具备自主决策和复杂任务执行能力的“数字员工”。例如，一个金融Agent能够自主完成从市场分析、投资组合构建、风险评估到交易执行的全链条任务，甚至能在严格风控框架下进行风险敞口调整，而无需过多人工干预。这无疑将带来对传统金融业务流程的颠覆性重构，提高响应速度和市场适应性。
- 人机协同的边界重构：AI在金融领域的渗透并非取代人类，而是重塑人机协作的模式。通义灵码在代码生成中的高占比表明，AI将承担大量重复性、标准化任务，而人类专家则能专注于战略决策、创新设计和复杂问题的解决。这种“人机智能体”的混合模式，将重新定义金融专业人士的工作内容和技能需求，催生出“AI训练师”、“AI审计师”等新兴岗位。
- AI伦理、安全与合规的持续挑战：随着Agentic AI的自主性增强，其决策的透明度、公平性、可追溯性以及潜在的系统性风险将成为关注焦点。金融机构将面临更严格的监管审查和更复杂的伦理挑战。未来，技术提供方需要持续投入资源，加强模型的可解释性（Explainable AI, XAI）、鲁棒性（Robustness）和安全性（AI Safety），与监管机构、行业专家共同构建适应AI时代的金融治理框架。
垂直大模型在金融行业的成功落地，不仅是一次技术应用的胜利，更是一次对信任、效率与风险这三大金融基石的深刻再定义。它揭示了在复杂、高风险场景下，AI发展的核心逻辑：从追求通用普适性走向深耕垂直领域的专业化与智能化。无法垂直化的AI，在金融行业确实没有未来。而那些能够深度内化行业知识、拥抱智能体范式、并持续通过数据飞轮迭代优化的垂直模型，将成为重塑未来数字金融版图的关键力量。