Deepseek的橫空出世，迅速完成了一次深刻的AI全民普教育及�？梢苑浅？隙ǖ卣f，2025年，注定是中國AI大模型的應(yīng)用落地爆發(fā)的元年。對于企業(yè)來說，現(xiàn)在的問題不再是“要不要引入大模型？”，而是“怎樣如何有效引入大模型？”。

　　中投顧問推出的《2025-2029年中國未來產(chǎn)業(yè)之人工智能大模型行業(yè)應(yīng)用場景剖析及投資機會研究報告》，就是回答各行業(yè)“如何有效引入大模型”的問題。報告詳細介紹了金融、醫(yī)療、制造、教育、交通和零售等行業(yè)如何引入大模型的方法，并附有深度案例分析，是國內(nèi)首份關(guān)于大模型行業(yè)落地的深度報告。

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在風(fēng)云變幻的金融市場中，市場風(fēng)險猶如隱藏在暗處的礁石，時刻威脅著金融機構(gòu)的穩(wěn)健運營。傳統(tǒng)的市場風(fēng)險評估方法在面對復(fù)雜多變的市場環(huán)境時，往往顯得力不從心。而人工智能大模型的興起，為金融行業(yè)

場風(fēng)險評估的實時動態(tài)監(jiān)測帶來了革命性的突破，成為金融機構(gòu)防范風(fēng)險、穩(wěn)健發(fā)展的有力武器。

一、傳統(tǒng)市場風(fēng)險評估模式的局限性

傳統(tǒng)金融市場風(fēng)險評估多依賴于歷史數(shù)據(jù)與靜態(tài)模型。例如，廣泛應(yīng)用的風(fēng)險價值模型（VaR），基于過去一段時間內(nèi)資產(chǎn)價格的波動情況，通過統(tǒng)計分析來估算在一定置信水平下，未來特定時間段內(nèi)可能的最大損失。但這種方法存在明顯缺陷，它假設(shè)市場環(huán)境相對穩(wěn)定，資產(chǎn)價格波動符合特定的概率分布，而現(xiàn)實中金融市場充滿了不確定性與突變。

以 2008 年全球金融危機為例，在危機爆發(fā)前，基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建的 VaR 模型嚴重低估了市場風(fēng)險，未能預(yù)測到房地產(chǎn)市場泡沫破裂引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險，導(dǎo)致眾多金融機構(gòu)遭受重創(chuàng)。此外，傳統(tǒng)評估模式對實時數(shù)據(jù)的捕捉和處理能力不足，難以應(yīng)對高頻交易、瞬息萬變的市場行情。在股票市場，股價可能在幾分鐘甚至幾秒鐘內(nèi)大幅波動，傳統(tǒng)模型無法及時根據(jù)最新市場信息調(diào)整風(fēng)險評估，使得投資者和金融機構(gòu)錯失風(fēng)險預(yù)警，承受巨大損失。

同時，傳統(tǒng)風(fēng)險評估往往孤立地看待各類風(fēng)險因素，如利率風(fēng)險、匯率風(fēng)險、股票價格風(fēng)險等，未能充分考慮到不同風(fēng)險之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性。實際上，宏觀經(jīng)濟形勢的變化可能同時引發(fā)利率、匯率以及股票市場的連鎖反應(yīng)，傳統(tǒng)模型難以準確度量這種綜合風(fēng)險。

二、人工智能大模型實現(xiàn)實時動態(tài)監(jiān)測的原理與優(yōu)勢

海量數(shù)據(jù)整合與深度挖掘

人工智能大模型具備強大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠整合金融市場的多元數(shù)據(jù)。它不僅涵蓋金融機構(gòu)內(nèi)部的交易數(shù)據(jù)、客戶信息，還廣泛接入外部數(shù)據(jù)源，如全球宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)動態(tài)資訊、社交媒體輿情等。以摩根大通運用的大模型為例，通過匯聚全球各地證券交易所的實時交易數(shù)據(jù)、各國央行發(fā)布的經(jīng)濟指標、社交媒體上對上市公司的討論熱度等海量信息，大模型能夠?qū)κ袌鲲L(fēng)險進行全方位分析。借助自然語言處理技術(shù)，大模型可從新聞報道、研究報告中提取關(guān)鍵信息，從社交媒體的用戶討論中捕捉市場情緒變化，挖掘潛在風(fēng)險因素，為風(fēng)險評估提供更豐富、全面的數(shù)據(jù)支撐。市

實時跟蹤與快速響應(yīng)

大模型能夠?qū)崟r跟蹤金融市場的動態(tài)變化，一旦市場出現(xiàn)異常波動，可迅速做出反應(yīng)。在外匯市場，當某國央行突然調(diào)整貨幣政策，引發(fā)匯率劇烈波動時，大模型能夠在毫秒級時間內(nèi)捕捉到這一變化，并通過預(yù)先訓(xùn)練好的算法模型，快速分析其對各類外匯資產(chǎn)、跨境投資組合的影響，及時發(fā)出風(fēng)險預(yù)警。相比傳統(tǒng)評估方式，大模型極大地縮短了風(fēng)險響應(yīng)時間，為金融機構(gòu)采取風(fēng)險對沖措施爭取寶貴時間。據(jù)高盛內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示，引入大模型進行市場風(fēng)險實時監(jiān)測后，風(fēng)險預(yù)警時間從過去的平均 30 分鐘縮短至 1 分鐘以內(nèi)，顯著提升了風(fēng)險管理效率。

捕捉復(fù)雜風(fēng)險關(guān)聯(lián)與精準評估

市場風(fēng)險因素之間存在著錯綜復(fù)雜的非線性關(guān)系，大模型通過深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠有效捕捉這些復(fù)雜關(guān)聯(lián)。在分析股票市場風(fēng)險時，大模型可綜合考慮宏觀經(jīng)濟指標（如 GDP 增速、通貨膨脹率）、行業(yè)競爭格局、公司財務(wù)狀況、技術(shù)創(chuàng)新能力以及市場投資者情緒等多維度因素，精準評估股票價格波動風(fēng)險。例如，當行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)重大技術(shù)突破時，大模型能快速分析該技術(shù)對不同企業(yè)競爭力的影響，進而預(yù)測相關(guān)股票價格走勢，準確評估投資組合面臨的風(fēng)險。這種對復(fù)雜風(fēng)險的精準度量，使金融機構(gòu)能夠更科學(xué)地制定風(fēng)險管理策略，優(yōu)化資產(chǎn)配置。

三、大模型在金融市場風(fēng)險實時監(jiān)測中的應(yīng)用實例

量化投資領(lǐng)域的風(fēng)險監(jiān)控

在量化投資中，對沖基金公司利用大模型實時監(jiān)測投資組合風(fēng)險。例如，文藝復(fù)興科技公司的量化投資策略借助大模型對全球各類資產(chǎn)價格數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)進行實時分析。大模型能夠根據(jù)市場變化動態(tài)調(diào)整投資組合權(quán)重，當發(fā)現(xiàn)某類資產(chǎn)價格出現(xiàn)異常波動，且與其他資產(chǎn)的相關(guān)性發(fā)生改變，可能導(dǎo)致投資組合風(fēng)險增加時，模型會迅速發(fā)出預(yù)警，并自動調(diào)整交易策略，減少該資產(chǎn)持倉，增加避險資產(chǎn)配置，有效降低投資組合的市場風(fēng)險。據(jù)統(tǒng)計，在市場波動加劇的時期，采用大模型風(fēng)險監(jiān)控的量化投資組合收益率相比未采用的同類組合高出 15% - 20%，同時風(fēng)險敞口降低了約 30%。

銀行資產(chǎn)負債管理中的風(fēng)險評估

商業(yè)銀行運用大模型對資產(chǎn)負債業(yè)務(wù)進行實時風(fēng)險監(jiān)測。以美國銀行為例，通過大模型實時分析利率走勢、客戶存款取款行為、貸款違約率等數(shù)據(jù)，評估銀行資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)的市場風(fēng)險。當市場利率波動時，大模型能夠快速計算出利率變化對銀行存貸款業(yè)務(wù)利差的影響，以及對不同期限資產(chǎn)負債的市值變動影響，幫助銀行及時調(diào)整資產(chǎn)負債配置策略。如在利率上升周期，大模型預(yù)測到銀行長期固定利率貸款面臨較大利率風(fēng)險，銀行據(jù)此增加短期浮動利率貸款投放，優(yōu)化資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)，有效抵御了市場利率風(fēng)險沖擊，保障了銀行盈利能力的穩(wěn)定。

保險公司投資業(yè)務(wù)的風(fēng)險管控

保險公司的投資業(yè)務(wù)涉及股票、債券、房地產(chǎn)等多種資產(chǎn)，市場風(fēng)險復(fù)雜。平安保險利用大模型實時監(jiān)測投資資產(chǎn)風(fēng)險，通過對股票市場、債券市場、房地產(chǎn)市場等多市場數(shù)據(jù)的實時分析，評估各類投資資產(chǎn)的風(fēng)險狀況。當房地產(chǎn)市場出現(xiàn)過熱跡象，大模型通過分析房價走勢、政策調(diào)控信號、開發(fā)商資金鏈狀況等信息，預(yù)測房地產(chǎn)投資風(fēng)險上升，及時提醒保險公司調(diào)整投資組合，減少房地產(chǎn)相關(guān)資產(chǎn)配置，增加債券等穩(wěn)健資產(chǎn)比例，降低投資組合的整體風(fēng)險。近年來，平安保險借助大模型風(fēng)險監(jiān)測，投資業(yè)務(wù)的風(fēng)險調(diào)整后收益率提升了 10% 左右，投資損失率顯著下降。

四、實時動態(tài)監(jiān)測帶來的行業(yè)變革與效益

風(fēng)險管理模式革新

人工智能大模型驅(qū)動的實時動態(tài)監(jiān)測促使金融機構(gòu)風(fēng)險管理模式從傳統(tǒng)的事后分析、靜態(tài)評估向?qū)崟r預(yù)警、動態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)變。金融機構(gòu)能夠在風(fēng)險萌芽階段及時察覺并采取措施，實現(xiàn)風(fēng)險管理的前置化、智能化。例如，高盛集團在大模型支持下，構(gòu)建了實時風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)，對全球業(yè)務(wù)進行 24 小時不間斷監(jiān)控，一旦風(fēng)險指標觸及預(yù)設(shè)閾值，系統(tǒng)自動發(fā)出警報，相關(guān)業(yè)務(wù)部門迅速響應(yīng)，調(diào)整交易策略或風(fēng)險敞口，極大增強了風(fēng)險應(yīng)對的及時性與主動性。

提升市場競爭力

精準的市場風(fēng)險實時動態(tài)監(jiān)測助力金融機構(gòu)優(yōu)化投資決策、降低風(fēng)險損失，從而提升市場競爭力。在投資領(lǐng)域，金融機構(gòu)憑借大模型提供的精準風(fēng)險評估，能夠挖掘更多低風(fēng)險高收益的投資機會，吸引客戶資金流入。如貝萊德等大型資產(chǎn)管理公司，利用大模型篩選優(yōu)質(zhì)投資標的，優(yōu)化投資組合，在市場波動中為客戶實現(xiàn)了更穩(wěn)定的資產(chǎn)增值，資產(chǎn)管理規(guī)模持續(xù)增長，進一步鞏固了行業(yè)領(lǐng)先地位。

維護金融市場穩(wěn)定

從宏觀層面看，金融機構(gòu)廣泛應(yīng)用大模型進行市場風(fēng)險實時監(jiān)測，有助于維護金融市場穩(wěn)定。當市場出現(xiàn)異常波動時，各金融機構(gòu)能夠基于準確的風(fēng)險評估及時調(diào)整業(yè)務(wù)策略，避免風(fēng)險過度積累與擴散，防止系統(tǒng)性金融風(fēng)險的爆發(fā)。例如，在 2020 年新冠疫情引發(fā)全球金融市場劇烈動蕩期間，部分提前布局大模型風(fēng)險監(jiān)測的金融機構(gòu)，通過及時調(diào)整資產(chǎn)配置、加強流動性管理，有效緩解了市場恐慌情緒，為穩(wěn)定金融市場秩序發(fā)揮了積極作用。

五、挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全挑戰(zhàn)

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型準確評估風(fēng)險的基礎(chǔ)，但金融數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)缺失、錯誤、不一致等質(zhì)量問題，影響模型訓(xùn)練效果。同時，金融數(shù)據(jù)包含大量敏感信息，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險高。金融機構(gòu)需建立嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，對數(shù)據(jù)進行清洗、校驗、整合，確保數(shù)據(jù)準確性與完整性。在數(shù)據(jù)安全方面，采用加密技術(shù)、訪問控制、數(shù)據(jù)脫敏等手段，保障數(shù)據(jù)在存儲、傳輸、使用過程中的安全，防止數(shù)據(jù)泄露事件發(fā)生。例如，花旗銀行投入大量資源建立數(shù)據(jù)治理中心，運用先進技術(shù)對海量金融數(shù)據(jù)進行質(zhì)量優(yōu)化，同時構(gòu)建多層級數(shù)據(jù)安全防護體系，有效提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全性。

模型可解釋性難題

大模型的決策過程復(fù)雜，如同 “黑箱”，難以直觀解釋風(fēng)險評估結(jié)果的依據(jù)，這在金融監(jiān)管與投資者溝通方面存在障礙。金融機構(gòu)與科研團隊合作，研發(fā)可視化工具與可解釋性技術(shù)，將大模型的風(fēng)險評估邏輯以通俗易懂的方式呈現(xiàn)出來。如通過展示影響風(fēng)險評估的關(guān)鍵因素及其權(quán)重，讓監(jiān)管部門與投資者了解風(fēng)險評估過程，增強對模型結(jié)果的信任。例如，巴克萊銀行與高校合作開發(fā)了一套針對大模型風(fēng)險評估的可視化解釋系統(tǒng)，有效解決了模型可解釋性問題，提升了監(jiān)管合規(guī)性與投資者滿意度。

人才短缺困境

大模型在金融市場風(fēng)險實時監(jiān)測中的應(yīng)用需要既懂金融業(yè)務(wù)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。金融機構(gòu)通過內(nèi)部培訓(xùn)、與高校聯(lián)合培養(yǎng)、外部人才引進等方式，打造專業(yè)人才隊伍。內(nèi)部培訓(xùn)為員工提供人工智能、大數(shù)據(jù)分析等課程，提升員工技術(shù)能力；與高校合作開設(shè)金融科技相關(guān)專業(yè)，定向培養(yǎng)復(fù)合型人才；從科技企業(yè)、科研機構(gòu)引進優(yōu)秀人才，充實團隊實力。例如，摩根士丹利建立了完善的人才培養(yǎng)體系，與多所知名高校合作開展金融科技人才培養(yǎng)項目，同時高薪聘請行業(yè)頂尖技術(shù)人才，為大模型技術(shù)在金融風(fēng)險監(jiān)測中的應(yīng)用提供了堅實的人才保障。

六、未來展望

展望未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，大模型在金融行業(yè)市場風(fēng)險評估的實時動態(tài)監(jiān)測領(lǐng)域?qū)�發(fā)揮更為重要的作用。一方面，大模型將更加智能化，能夠自適應(yīng)市場變化，不斷優(yōu)化風(fēng)險評估算法，提高風(fēng)險預(yù)測的準確性與前瞻性。例如，通過對海量歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)的持續(xù)學(xué)習(xí)，模型能夠精準預(yù)測市場周期變化，提前為金融機構(gòu)預(yù)警潛在風(fēng)險。

另一方面，大模型將與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)深度融合。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可實現(xiàn)金融市場數(shù)據(jù)的實時、全面采集，區(qū)塊鏈技術(shù)則能保障數(shù)據(jù)的真實性與不可篡改，為大模型提供更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進一步提升風(fēng)險監(jiān)測的效能。例如，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實時采集企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)、物流信息等，結(jié)合區(qū)塊鏈上的交易數(shù)據(jù)，大模型能夠更全面、準確地評估企業(yè)信用風(fēng)險與市場風(fēng)險。

此外，全球金融監(jiān)管機構(gòu)也將更加重視大模型在金融風(fēng)險監(jiān)測中的應(yīng)用，制定更加完善的監(jiān)管規(guī)則與標準，在鼓勵創(chuàng)新的同時，確保金融市場的穩(wěn)定與安全。金融機構(gòu)將在監(jiān)管框架內(nèi)，充分發(fā)揮大模型的技術(shù)優(yōu)勢，不斷創(chuàng)新風(fēng)險管理模式，為金融行業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展保駕護航，共同迎接智能金融時代的到來。