2025年，或迎来爆发拐点。
· 来源：轻金融 作者：李静瑕
“第一批破解超级人工智能的企业，将最终决定我们人类的未来。”——硅谷创业教父史蒂芬·霍夫曼《原动力》
这是人工智能最好的时代，也是人工智能最不确定的时代。
为什么是“最好的时代”？“超级人工智能”这样的颠覆之作，有望推动全人类的经济效益实现质的提升。为什么是“最不确定的时代”？自从2022年ChatGPT发布至今两年，市场仍旧没有等到期待中的“超级应用”，全球科技巨头迎来一场竞赛。
可以确定的是，“超级人工智能”离我们越来越近。近期，百度创始人李彦宏在世界大会上提出的，百度要为更多人、更多企业打造出数百万的“超级有用”的应用的言论被刷屏，AI正推动大模型加速走向应用时代。
作为人工智能应用最为集中的领域之一，当前金融行业对大模型应用要借助AI技术快速演进，更加注重监管与合规中谨慎推进。在AI技术上，百度率先做到了“消除幻觉”、推进“低代码”、甚至“无代码”的技术进程。
这一好消息，无疑也在推动金融大模型往前一步，带来更多可能。
01
AI应用时代加速
“AI应用，怎么就叫成了？”
从2024年3月日均调用2亿次，6月末达到6亿次，到11月超过15亿，半年增长7.5倍，在2024百度世界大会上，李彦宏展示的文心大模型的日均调用数据，增长可谓迅猛。而在李彦宏的概念里，大模型API日均调用量一年之内如果涨10倍，就意味着“这事成了”。
在李彦宏眼里，文心大模型日均调用量这一条非常陡峭的增长曲线，是中国的大模型应用大爆发的代表。他认为，AI应用有两个大的方向，一是智能体，二是产业应用。“智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来它的爆发点。”
事实上，毕马威此前的一份报告中就提到，“AI智能体”Agent已成为大模型银行场景侧落地的主要策略。另据凯捷（Capgemini）的研究，在年收入超过10亿美元的组织中，82%的高管计划在1到3年内整合AI智能体。
“对内应用落地超过对业务场景的赋能。”对于智能体应用，金融机构表现出的热忱并不少。
今年7月，百度智能云发布大模型在金融行业的智能体应用“百度智能云智金”，利用AI大模型等技术，与与金融行业财富管理、资产评估、业务合规、场外交易等核心业务场景深度融合，帮助越来越多金融机构加快AI重塑。
百度智能云金融业务部总经理徐旭告诉轻金融，百度智能云协助某银行搭建智能体开发平台上，一个月时间在平台上就积累了上千个应用，这些大模型应用都来自于银行自己的员工开发。同时，也有银行在构建信息生活类的服务智能体的能力。对于银行等金融机构而言，探索智能体应用无疑还处于积累实践经验的过程，随着经验的不断深入积累，量变可以引起质变。
例如，泰康人寿在销售端、管理端、服务端的几大App已经开始全面面向智能体，面向统一入口服务进行全力升级跃迁。
AI大模型的产业应用，则是不断去拓展场景。百度智能云正是百度构建智能产业生态的主要依托。根据百度的数据，百度智能云的千帆大模型平台上，已经累计帮助用户精调了3.3万个大模型，开发出了77万个企业级应用，其已经拥有中国最大的大模型产业落地规模。
落脚到金融行业，金融大模型对场景的探索也在“由内向外”不断拓展。
农行相关行业研究显示，以生成式AI应用场景为例，目前国内同业对生成式AI大模型的应用整体相对谨慎，直接体现为，截至目前国内同业无论是已投产上线还是正在研发测试的生成式AI应用场景几乎都是对内场景，如智能办公、研发、投研等。而国外银行对外应用场景在智能客服、智能营销、智能投顾三大领域应用已经较为成熟。
AI大模型真正的价值体现，必然是走到场景中去创造真实的增长与客户体验，创造价值。
没有等到“超级应用”，AI大模型打造应用之路已经开启了加速模式，如百度一样，打造“超级有用”的应用，未必不是金融大模型的未来。
02
进入Agent阶段，金融机构如何破局？
“做大模型痛苦三年，不做痛苦不知道多少年。”这句话在金融机构流传甚广。可以说，人工智能要发展成为负责任的技术，还有很长的路要走。
在李彦宏看来，当前AI大模型的发展已经走过了需要人工辅助、把关才能交付的Copilot阶段，当前已经进入到Agent智能体发展阶段。终极阶段则是Al Worker，像人一样独立完成各种脑力和体力劳动。
根据定义，AI Agent是以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。这意味着，它具有自主使用工具、独立思考、自我进化的能力。
面对AI大模型新的发展阶段，金融机构要如何破局？
在泰康保险集团人工智能研究院院长刘岩看来，在应用层面，一是要快速进入到AI+应用、AI原生的开发模式上来，二是启动流程智能体为核心的智能化系统建设，三是进入到OpenAI O1的模式。
在2024百度世界大会上，百度智能云千帆大模型平台发布了“工作流Agent”功能，帮助企业快速开发出面向复杂对话场景的AI应用。以保险行业为例，百度智能云基于工作流Agent探索、落地车险续保售前数字员工。
过去，车险续保的工作指导包含大量流程、子流程、文档等内容，优秀销售人员稀缺，且培养周期往往长达一到两年。基于工作流Agent开发金牌销售数字员工，则最快可以在1小时内完成、上线，能够大幅提升企业车险业务的核心生产力。
算力是金融机构布局大模型较为关注的底层能力建设。
“GPU的算力集群跟传统的CPU的云有不同的点，GPU是算力更密集，对网络带宽的要求、卡间互联，或者对信息传输的效率有更高的要求，甚至对用电的要求也会更高。这对传统的银行数据中心云这些方向上已有的基础设施带来新的挑战。”徐旭称。
面对这些挑战，某头部银行为了加速大模型应用落地，为集团内多个核心业务系统、几十家分行的金融业务提供AI赋能，在2023年新增大量来自不同厂商的GPU资源。面对不同厂商、不同型号的GPU资源，如何能够完成全部的部署。
这个时候该银行选择了与百度智能云合作。在百度·百舸AI异构算力平台的支持下，顺利完成了不同型号GPU资源的部署、上线，实现了GPU、CPU算力的规划重组，有力保障了几百个大小模型、数千次模型训练任务。模型迭代时间也从过去的一个半月大幅缩短至半天。
百舸AI异构计算平台是百度智能云为满足企业落地大模型从集群创建、开发实验，到模型训练、模型推理的全旅程算力需求而推出的，目前4.0版本已经具备了成熟的10万卡集群部署和管理能力。
金融机构在金融大模型的布局中，如何少走弯路？
徐旭认为，首先要做好ROI，所谓好钢要用在刀刃上。其次是要真正实现大模型场景之下数据飞轮和敏捷迭代，需要有一套适合大模型应用特点的运营方法论。第三则是保证安全性。
在AI投入产出上，百度智能云能够更加精准地帮助金融机构节约成本，提升价值；百度智能云根据以往的经验总结了一套基于意图理解工程、知识管理工程和用户研究工程这三个主要工程集成在一起的一个产品运营的方法，同时有一套完整的评测机制和安全控制的手段。
从小模型到大模型，从底层能力到应用，从端到端，百度花了接近10年时间，构建起来AI大模型在IaaS、PaaS、SaaS三层的全栈产品服务，能够有效支撑金融行业的科技和业务发展。
03
金融大模型冲向核心业务还远吗？
AI应用的未来空间，是无限的。
“最终大模型在金融行业要真正发挥比较大的业务价值，还是得在直接面客的核心领域和场景里面。”徐旭表示。
智能风控、营销、客服、投顾等是金融机构有望率先落地金融大模型的核心业务领域，金融机构也在不断探索AI赋能核心业务。
这方面，以泛华控股集团2024年打造的一款名为“度晓保”的保险业AI智能体为例，已经实现了为保险销售业务提供专业的产品解读、产品对比、产品脑图等能力，条款收录、问答准确度能够达到90%以上，帮助保险销售人员更高效经营私域，销售人员产能增加20%以上。
技术的进步、监管的有力推进、行业规范不断深入，这些条件都在推动着金融大模型深入到核心业务。2025年，或迎来爆发拐点。
“我们期望是说明年就能够真正看到刚刚提到的一些比较核心的面客的场景，能够更大范围的产生价值。”徐旭表示，明年应该是一个行业价值兑现的时期。
技术一直在攻克难题。
2024百度世界大会带来了新的技术突破。李彦宏表示，过去24个月，AI行业发生的最大变化是是大模型基本消除了幻觉。新发布的无代码工具“秒哒”也备受市场关注。
“秒哒”被称为“迄今为止人类历史上最复杂的多智能体协作工具”，是一个不需要写代码就能实现想法的软件，无代码编程、多智能体协作、多工具调用。一个发布会的邀请系统，只需要花3分钟就可以完成，并且不需要写任何代码，实现了软件使用的“无门槛”。
金融大模型能够真正深入到金融机构的核心业务创造价值，需要这些一直走在技术前沿的厂商们共同推进。
从Copilot到Agent，百度智能云一直在补充金融行业AI大模型落地方案的矩阵。面向金融场景已经构建起了全产品链，底层包含百度文心大模型在内千帆大模型平台，ModelBuilder是训推模型，AppBuilder做行业应用。在服务金融行业应用时候会有一个金融大模型增强包，其集成了很多业务场景的能力。
金融的场景是复杂且多元的，百度智能云会进行生态联创，基于大模型增强包跟底座，帮助金融机构构建自己的应用。对于一些算力、技术、人才都相对薄弱的中小金融机构，推进大金融大模型赋能，百度智能云还会提供轻型化、定制化的解决方案。
“过去这24个月，这种全球性的大模型狂热，究竟是一场新的技术革命，还是新一轮泡沫？”李彦宏的发省一问，其答案已经在行动中。
我们期待，2025年能够成为AI应用在金融行业的爆发年，迎来金融大模型“最好的时代”。
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