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②创新能力的场景泛化 - 旧场景的升级
2 破除虚妄：大模型在金融业的场景边界
客户维系：基于大模型所具有人类思维，同时依靠其知识补全能力和多
模态信息解析能力，对企业的客户管理行为进行整合分析，并给出客户
维系的建议性举措，提升客户管理能力，增强客户粘性。
场景举例：自动挖掘潜在客户，存量客户拜访提示等
智能合约：引入规则信息和利益导向，基于大模型起草或审查合同条款
审查合同，快速甄别潜在的利益冲突条款，并加快合同流程，有助于规
避潜在风险、提升合同撰写的均质化水平。
场景举例：自动生成金融服务合同、交易合同自动审查
行业研究：基于大模型的知识推理能力，让原先的行业研究模型具备理
解分析图表、舆情、往年数据等更广范围信息的能力，得出更加可靠的
行业研究结论，提升行研报告的均质化水平。
场景举例：投资、基金、券商行业研究报告智能化撰写
投资决策：依托于大模型的数学推理能力，赋予原先以计算为核心的投
决模型更加丰富的多维参考信息和更加动态的衡量标准，全面提升模型
的决策能力，让模型能够输出更加详尽的决策过程而不只是答案。
场景举例：交易决策建议，固定资产投资建议等
数字人：“大模型+数字人”的服务用户形态极大概率成为金融服务的
主流方式，以期通过其提供的7×24小时智能自助服务拓展营销与服务
渠道，使得用户获取金融服务入口发生潜在迁移和变化。
场景举例：金融企业内部服务的“数字员工”，服务客户的“数字客服”
智能外呼：基于大模型打造智能聊天机器人，可在线上渠道通过文字交
流辅助客户咨询或办理业务，大模型的引用使得文字与语音更加“人性
化”，增强共情能力与理解能力，进一步链接客户。
场景举例：在信贷流程中，依托AI信贷员和用户交谈以收集高效材料
以开/闭卷问答能力为核心
以数学推理能力为核心
以文本生成能力为核心
以知识推理能力为核心
风险管理：基于大模型多模态解析能力，全面释放金融结构化和非结构
化数据资产价值，在以往“经验规则+统计/机器学习模型”的基础上
引入多模态计算能力，更好的识别风险、预警风险与控制风险。
场景举例：审查客户风险时，基于客户的结构化数据、可利用的图片数
据、相关舆论信息进行综合解析与建模判断
知识管理：基于当前知识引擎，利用大模型的能力实现识别、特征提取、
聚合与重组，变革企业知识管理与知识获取方式，推动高效率与全覆盖
进程。
场景举例：企业项目经验查询，标签关联分析等
金融行业的数字化程度在全行业中相对领先，拥有高价值的领域数据资产，是大模型率先落地的垂直领域之一。大模型将依托其多种能力为金融行业带来原有
业务场景的升级，持续丰富业务内涵，提升现有数字化基础的效能与形式体验：
