自ChatGPT在2022年底掀起人工智能创新热潮以来，中国市场的AI大模型竞争愈发激烈。据《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国已发布的AI大模型数量已达到79个。然而，随着ChatGPT月度流量的首次下降，AI大模型领域的竞争风向似乎正在发生变化。

　　面对高昂的运营成本和计算资源消耗，AI大模型如何创造商业效益成为各行各业关注的焦点。在此背景下，AI大模型在垂直产业的应用成为新的竞争焦点，特别是在金融领域，安全可控和隐私保护等关键问题亟待解决。

　　知名数据公司IDC发布的《AI大模型技术能力评估报告》指出，除了产品和服务外，行业覆盖也成为评估AI大模型能力的重要维度。然而，对于金融等垂直产业来说，仅仅覆盖行业并不足以解决实际应用中的问题。关键在于，AI大模型能否真正解决行业痛点，提供高效、安全、个性化的服务。

　　马上消费CTO蒋宁表示，金融行业具有数据密集型和技术密集型的属性，一直在探索数据资产化并挖掘数据价值。对于金融行业来说，AI大模型的关键不在于速度，而在于深度。只有深入挖掘行业本质，解决关键问题，才能真正实现AI大模型在金融领域的落地应用。

　　蒋宁指出，金融行业AI大模型应用面临的关键挑战包括关键任务和动态适应性、个性化要求和隐私保护、群体智能与安全可控以及基础设施能力等。针对这些挑战，马上消费提出了自己的解决方案，即聚焦“经济、安全、可控”的大模型一体化解决方案，并强化大模型私域数据的领域微调、精调训练能力。

　　在此基础上，马上消费已经研发了实时人机决策模型、多模态大模型、数据智能模型等，并在内部正式上线测试。这些模型旨在解决金融行业的通用问题，如个性化服务、高效价值传递和合规安全的决策智能等。

　　为了推动AI大模型在金融领域的落地应用，马上消费还提出了“三纵三横”的AI战略。其中，“三纵”包括实时人机决策、多模态大模型和数据智能；“三横”则是指持续学习、模型控制和组合式AI。通过这一战略的实施，马上消费力求实现算力、算法、数据以及场景的闭环，打造具备鲁棒性、合规安全的AI体系。

　　目前，马上消费的人工智能技术已经应用于金融智能对话、金融数字人和金融服务的AI核心引擎等场景。这些应用不仅提升了金融服务的效率和体验，还为AI大模型在金融领域的落地应用提供了有力支持。

　　随着AI技术的不断发展和金融行业的数字化转型加速推进，AI大模型在金融领域的应用前景将更加广阔。未来，哪家企业能够率先解决AI大模型在金融领域的落地应用难题，谁就将领跑这一领域的竞争。

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