近日，视频生成模型Sora的出现引发市场广泛关注。Sora可以根据用户的文本提示快速制作长达一分钟的逼真视频，并呈现出具有多个角色、特定类型的动作、主题和背景等准确细节的复杂场景。这让人们相信大语言模型科技的发展会在更大范围内解决市场痛点。困扰金融业的效率、体验和数据三大痛点也将随着大语言模型的突飞猛进而逐步被破解。

解决效率痛点

大模型应用产品通过提高数据处理和分析能力、自动化执行重复性任务、协助复杂决策，以及优化智能风控系统架构等方式，有效解决了金融机构在效率方面的多个痛点。

金融决策的智能化方面，在金融决策的各个环节中，AI Agent(智能体)系统的引入成为提升决策智能化水平的关键一环，其可以分析市场趋势，自动执行交易策略，提高交易的速度和效率。

代替人执行重复性任务方面，生成式AI可以替代人工执行重复性较高、简单基础的任务，如提取文本要素、识别异常项、生成基础数据分析等。这不仅能够释放人力资源，还能够实现降本增效。

协助人提高复杂决策的效率方面，大模型可以成为助手，有效放大关键岗位员工的产能，如投资顾问、产品经理、开发人员、信贷审批经理等。在关键的业务流程中，大模型可以有效整合关键信息及素材，助力相关专业岗位的人员更快做出精准有效判断，更快速地产出高质量代码或文案等交付物。

智能风控系统架构的应用方面，在数据层和应用层利用大模型的NLP、图像语义识别等能力，可以进行非结构化数据要素提取、风险指标提炼和基础数据分析等低难度、重复性、基础性工作。同时，利用大模型的信息挖掘、文本生成等能力，可以生成信贷调查基础版报告，协助信贷审批人员进行贷款审查。

解决服务痛点

大模型应用产品通过提供个性化体验、高效问题解决、增强交互体验、实时反馈和动态调整、风险管理与合规性，以及便捷的访问和操作，有效解决了金融机构服务方面的多个痛点:

在个性化体验上，大模型能够处理和分析大量数据，包括客户的行为、偏好和反馈，从而为每位客户提供个性化的服务和建议。

在高效问题解决上，大模型能够理解复杂的查询和问题，提供快速、准确的答案。

在增强交互体验上，大模型可以被集成到各种交互平台中，如语音助手、聊天机器人和虚拟现实应用，以提供更加自然和流畅的用户交互体验。

在实时反馈和动态调整上，大模型能够实时收集和分析客户反馈，动态调整服务内容和方式，以更好地满足客户需求。

在风险管理与合规性上，大模型可以帮助金融机构识别和预防潜在风险，确保服务的安全性和合规性，从而提升客户对金融机构的信任。

在便捷的访问和操作上，通过大模型技术，金融机构可以提供更加便捷的数字服务，如移动应用、在线平台等，使客户能够随时随地进行操作和访问。

解决数据处理痛点

大模型技术在金融行业的应用标志着信息处理和决策智能化的新纪元。这些先进的模型凭借其强大的数据处理能力和复杂的算法结构，在理解和生成语义内容方面具有独特的优势，能够更高效地梳理和分析海量数据。具体表现如下:

大模型可以帮助非结构化数据处理能力提升，支持非结构化数据集训，能够从海量非结构化数据中学习，快速构建模型、处理数据及生成结果，显著提升冷启动效率。

大模型可以增强数据理解能力，大模型具备更强的自然语言理解能力，能够根据上下文拆解复杂任务，更精准地理解需求。

大模型可以拓宽数据处理维度，金融业的数据处理领域可以覆盖从前台到后台的各个环节，大模型可以帮助企业更高效地梳理和分析海量数据，带来显著的成本降低和效率提升。

如今，越来越多的金融机构积极投入大模型技术的研发和应用，提高生产效率，更好地满足客户需求，以及提供更优质的服务，从而使企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。