孙昌勋谈金融大模型应用，场景化应用的重要性超越技术先进性

孙昌勋指出金融大模型应用的重要性在于场景化的实际应用，而非单纯的技术先进性，他认为，金融大模型的应用需要根据具体的金融场景和业务需求进行定制化开发，以确保模型能够真正解决现实问题并带来实际效果，场景化应用的重要性在于能够紧密结合金融业务的实际需求，提高模型的实用性和可靠性，进而推动金融行业的数字化转型和创新发展。

容联云创始人孙昌勋在接受第一财经《金融方法论》栏目的专访时，深入探讨了金融大模型技术的崛起及其在金融行业中的应用，孙昌勋强调，尽管技术的先进性在金融大模型应用中至关重要，但更重要的是将先进技术与具体场景相结合，实现金融业务的智能化和高效化。

他进一步指出,企业在研发金融大模型时，需要紧密关注市场需求和业务场景，确保技术能够真正服务于业务需求，大模型技术主要应用在智能客服、反欺诈的质检、大模型知识库、会话洞察和数据挖掘等方面，智能客服与反欺诈的质检是金融机构最为重视的两个应用场景。

金融机构正在积极构建自己的知识库,并利用大模型技术快速、完整地构建金融机构自己的知识库，以更好地辅助员工开展业务，金融机构也利用积累的沟通数据进行深度挖掘，寻找新的商机进行二次营销。

谈到DeepSeek的应用,孙昌勋强调，相比技术的先进性，找到适合金融行业的场景、做出场景化的应用并形成经济可行性更为重要，DeepSeek降低了大模型对算力的消耗，提高了投产比，使金融行业能够在特定场景中找到有价值的应用，他认为，接下来垂类大模型的核心工作在于场景化应用的能力和工程化体系的对接。

在金融机构数智化方面,孙昌勋指出了两大难点：一是各部门的数据孤岛现象，二是风险管控的滞后性，针对这些难点，他提出了全链路赋能的解决方法，即通过打通数据、对上下游系统进行智能化改造。

关于如何打造垂类大模型的竞争力,孙昌勋表示，容联云凭借深厚的产品积累和对客户场景的深入理解，核心能力在于找到场景化应用并将工程化工作做到完备，容联云也在积极适配各种芯片和技术底座，以支持金融大模型的广泛应用。

大模型技术为金融行业带来了新的机遇和挑战,金融机构若想要紧跟时代步伐、提高竞争力和生产力，就必须积极拥抱大模型技术，金融机构需要紧跟技术发展趋势，不断学习和探索大模型技术的应用，以适应日益变化的市场环境。