AI正改变着千行百业的生态。在金融领域，大模型的应用并不罕见。过去几年，金融行业正在加速拥抱大模型浪潮。据咨询机构麦肯锡统计，大模型有望给全球金融行业带来每年2500亿美元至4100亿美元的增量价值。大模型在金融行业的应用也逐渐从智能问答等场景渗透到风控、营销、财富管理等核心业务场景。
与此同时，问题随之而来，“一本正经说胡话”的AI“幻觉”已经让不少金融从业者感到头痛。所谓AI“幻觉”，是指AI生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。简而言之，就是AI在胡说八道。以市面上常见的AI智能客服为例，AI智能客服的“已读乱回”经常令用户陷入沟通困局。
有业内人士感慨，当前，通用基础大模型缺乏对金融专业知识的系统掌握，未经过金融业务的实战训练，距离金融应用存在“知识鸿沟”，直接应用于专业性强的复杂金融场景往往“幻觉”率较高、难以满足业务需要。
对此，一位行业观察人士表示，随着生成式AI从技术爆发期步入规模化应用阶段，一个清晰的产业趋势正在形成：通用大模型的“参数竞赛”红利见顶，资本与产业的注意力加速转向垂直行业大模型。从金融风控到医疗诊断，从法律文书到财税审计，专业服务（884257）领域正成为AI深度落地的核心战场。据IDC数据，2024年中国AI支出中，专业服务（884257）、政府与金融三大领域合计占比超过50%，且银行与地方政府的AI支出年复合增长率均超23%。行业普遍认为，能够真正理解业务逻辑、嵌入生产流程的垂直模型，才是AI商业化的“下一站”。
“行业迫切需要一种既懂业务、又精准高效的专用工具。”一位中小银行机构人士告诉记者。
当通用大模型还在为“读懂金融行话”发愁时，一批更垂直的金融大模型已悄然在信贷审批、宏观分析、客户服务等核心场景实现突破，从细分环节切入，用“懂金融”的智能体重构金融服务流程。例如，华东师范大学上海人工智能（885728）金融学院（SAIFS）推出的金融分析师智能体“思睿”，只需短短30秒，就能生成长达2万字的信贷报告，相当于眨两次眼的工夫完成过去分析师一周的工作，且报告中“幻觉”信息的错误率被严格控制在0.3%以内。
而在软件成本度量赛道，垂直领域AI大模型“启成工衡”正应运而生。该模型依托数十亿规模行业语料进行专项训练与微调，实现了对软件开发（881272）需求的深层语义理解。该模型严格遵循国际NESMA方法和国标GB/T 36964，能够全量提取功能点，科学度量工作量、成本与工期，为无形软件项目建立透明账本。记者了解到，“启成工衡”由中安启成科技有限公司研发。根据6月2日网信北京的公开披露，该模型已通过网信办“生成式人工智能（885728）大模型备案”。
有机构人士表示，从“拍脑袋”定价到标准化度量，从依赖外部第三方到自主可控的数字化管控，垂直AI大模型正在为银行软件成本度量建立一把科学、透明、可信的“标尺”。随着大模型从通用走向垂直，专业服务（884257）领域的每个细分赛道都有望被重新定义，而软件造价，也是垂直领域AI赋能金融行业的一个开始。
