金融行业作为大模型应用的重点领域，正从试点探索阶段迈向工程化部署，金融大模型在客服、知识管理、流程辅助等环节高效赋能。同时，不同类型金融机构正走出差异化的大模型路径，例如，银行在合规与监管要求下以私有化项目为主，头部银行正自研或与大模型厂商共建行业标杆；保险行业具备高度结构化的业务流程，天然适配大模型能力，倾向于聚焦标准流程规模化落地；券商则在业务侧对技术创新的包容度更高，尤其在研究辅助、内容摘要、舆情摘要生成等领域有实际需求；互联网金融则凭借云原生架构积极推动标准化金融大模型原生产品的部署。
基于对2024全年中国金融大模型的调研与分析，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，以下简称“沙利文”）联合头豹研究院发布《中国金融大模型市场追踪报告，2024年》。本报告深入分析中国金融大模型的市场份额和竞争格局，阐述私有化部署和MaaS部署形态下的商业模式、产品交付及主要参与者，同时深度分析不同金融机构的部署特点和场景需求，并对大模型在金融行业的未来发展趋势进行研判。
PART.01
2024年中国金融大模型市场规模达28.66亿元，但源于传统金融机构对SLA与交付稳定性要求提升，2024年H2市场增速不及预期
2024年金融机构在客服、营销、合规等传统场景中的AI需求持续上升，市场整体呈现同比增长趋势，下半年市场规模未显著超越上半年，背后反映出金融行业在AI落地中的高门槛与技术严苛性。一方面，金融客户对模型响应速度、SLA达成率和交付质量提出更高标准；另一方面，部分原基于公有云部署的项目因无法满足金融级安全与合规要求，被迫迁移至本地硬件部署，导致交付周期延长、项目进展放缓。
PART.02
2024年金融大模型MaaS市场竞争焦点从模型性能转向平台能力，平台型云厂商加速构建“金融AI操作系统”抢占战略高地
2024年，MaaS市场已从模型比拼迈向平台构建力竞争。云厂商通过集成多个开源/闭源与自研模型、统一SDK封装、模型商店分发等手段，打造模型能力调度中台，帮助金融机构以低门槛调用不同模型应对客服、营销、风控等场景，显著降低迁移与整合成本。相比之下，第三方推理云及单一模型厂商受限于生态构建与标准化能力，难以承载金融机构对“大模型中台”的长期期待。
PART.03
2024年金融大模型标准化产品（71%）占据主导地位，2025年后软硬一体机有望在私有化部署中打开新一轮增长空间
2024年，标准化产品因交付效率高、部署门槛低、覆盖场景广，成为金融机构建设大模型能力的首选路径。进入2025年，随着DeepSeek、通义等优质开源模型推动大模型轻量化、推理成本下降，软硬一体机将在本地化与合规需求突出的场景中进一步释放潜力。其可复制性强、支持灵活交付与快速迭代，有望在私有化部署中加速扩展，成为金融机构“降本、安全、闭环”目标下的重要选型方向。
PART.04
2024年金融大模型在客服场景落地最广，2025年办公效率类场景（尤其代码）的部署意愿上升最显著
2024年，客户服务类场景因落地成本低、响应效益明显等成为大模型在金融机构中覆盖最广的场景。进入2025年，办公效率类场景（如代码助手）被多数金融机构列为重点推进方向。同时，目前金融机构在不同场景（客服、风控、运营、合规、投研）中部署多个模型，面临数据孤岛、算力浪费、推理能力碎片化等问题。行业普遍对“统一智能中台”的需求逐步增强。未来具备通用推理能力与行业专精能力的大模型，将成为支撑多业务横向融合与纵向任务协同的底座。
PART.05
2025年预计成为AI Agent在金融行业大规模落地的元年，MOA架构将成为技术标准化与协同能力突破的关键支撑形态
金融行业正率先在客服、代码等任务明确、规则清晰的场景中落地AI Agent，当前的技术路径也正由单点工具调用，逐步迈向多智能体协同。随着ReAct提示词、Planner调度器与外部API调用能力成熟，Agent已具备完成分析、生成与合规检测等闭环任务的潜力。在此过程中，以MOA（Mixture of Agents）混合智能体架构为代表的多Agent协同执行模式正逐步取代单体模型，成为金融AI系统主流工程形态。MOA架构强调模块化、可控性与任务解耦，适配金融行业高流程复杂度与强合规要求。进入2025年，随着Anthropic等厂商推出MCP等通用协议，AI Agent正加速向跨系统协同演进，为“多Agent分布式协作 + 金融AI操作系统”打下基础。
在金融机构数智化转型的浪潮中，阿里云、百度智能云、商汤科技、华为云等企业凭借深厚的技术积累、对行业的精准把握以及丰富的项目落地经验，主导了金融大模型市场。这些领先的金融大模型企业不仅深耕自身技术领域，更以强大的技术优势为驱动，精准满足市场需求，为整个行业的智能化和数字化进程注入了强大动力。
