在金融行业的数字化转型浪潮中，金科创新社精心编纂的案例集揭示了大型语言模型（大模型）在该领域的广泛应用与深远影响。该案例集囊括了银行、保险、证券等多个细分领域超过50个实践案例，为金融机构探索技术选型与场景落地提供了宝贵的参考。
智能客服与营销领域，大模型成为提升服务效率与营销精度的得力助手。例如，广西北部湾银行的虚拟数字人系统不仅支持多语言交互，还能提供7×24小时不间断服务，服务量占比已接近四成。苏商银行则通过大模型客服助手，显著提升了机器人自助解决问题的能力，自助解决率高达75%。太平洋保险基于AiGCP平台打造的智能客服系统，更是实现了保单查询、保险报价等服务的自动化处理。
在智能风控与合规管理方面，大模型与知识图谱等技术的融合应用，为金融机构筑起了一道坚实的防线。宁夏银行的“宁银小智”大模型在信贷风控中发挥了重要作用，通过企业信用问答与风险归因分析，有效提升了风控能力。重庆银行则利用数智尽调平台，结合大模型与知识图谱技术，显著提高了尽调效率与风险识别精度。中邮保险则构建了操作风险智能联防生态，实现了风险工具的联动管理。
知识管理与智能问答方面，大模型的应用同样成效显著。哈尔滨银行通过数智化知识管理系统，实现了技术文档处理效率的四倍提升。杭州银行则依托金融垂直大模型，提升了制度知识库检索平台的检索精度。恒丰银行的“恒运AI答”系统，通过轻量级RAG实践，使得问答满意度高达97%。
运维、安全与测试智能化方面，大模型同样发挥着不可替代的作用。哈尔滨银行的智能运维体系通过引入大模型技术，实现了监控告警与作业调度的智能化管理。青岛银行则基于安全大模型与零信任理念，构建了内网访问控制体系，进一步提升了安全性。中国邮政储蓄银行的智能测试平台，通过大模型的应用，显著提升了测试用例的生成与采纳率。
在投顾与业务管理方面，大模型同样展现出强大的赋能能力。中信建投证券利用多智能体技术，在投顾领域实现了智能诊股与策略推荐。中泰证券则通过AI赋能平台，助力投研与机构业务的拓展。中原银行的大模型信贷助手，则有效提升了信贷报告的撰写效率，初稿智能化撰写比例已超过七成。
金融机构还在积极探索大模型平台的建设与应用。山能财务公司基于DeepSeek构建了智慧金融大模型，贷前审核效率提升了60%。平安信托的DeepTrust大模型平台，则实现了多场景的智能化应用，如数字化服务与运营等。这些实践不仅显著提升了金融机构的运营效率，还降低了成本。例如，中信建投证券的自动化测试平台使得测试周期缩短了50%，中国大地保险的“数字审计员”则减少了30%-40%的审计人力投入。
