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单就银行业来说，目前还处在探索阶段，一是探索如何搭建自己的大模型，二是在哪些场景使用，其中一属于二的前提。场景探索方面，各家几乎都首选智能客服，因为这是最容易切入的场景，客服领域有比较成型的问答库。其他的员工助手，投研报告什么的，无论你要他生成什么，你都需要先把要喂给大模型的数据准备好，而完成这件事也需要时间。
收起在金融业中，大语言模型已经在多个应用场景中取得了实际的落地案例。以下是一些适合大语言模型的金融应用场景的示例：
- 金融客服和智能助理：大语言模型可以用于构建智能客服系统，回答用户的常见问题，提供个性化的服务和建议。这种应用场景可以提高客户服务的效率和质量，并减少人工客服的负担。
- 智能合约和合规审核：大语言模型可以用于自动审核合同和法律文件的合规性，发现潜在的风险和合规问题。模型可以帮助自动解析和理解合同条款，并与相关法律法规进行对比，提供快速且准确的审核结果。
- 投资和交易策略分析：大语言模型可以分析大量的金融新闻、公告、研究报告等信息，识别关键信息和趋势，并为投资和交易策略提供智能化的分析和建议。模型可以帮助投资者快速评估市场情绪、公司业绩和风险因素，辅助决策制定。
- 风险评估和信用评级：大语言模型可以分析大量的企业数据、财务报表和市场信息，用于风险评估和信用评级。模型可以帮助金融机构识别潜在的信用风险，预测违约概率，并提供个性化的信用评级和风险建议。
- 金融文档生成和摘要：大语言模型可以用于自动生成金融报告、投资摘要、风险披露等文档。模型可以根据给定的数据和要求，自动生成符合规范和风格的文档，提高效率和准确性。
这些是仅举例的一些金融应用场景，大语言模型在金融业中的应用潜力还有很大的发展空间。不过，需要注意的是，在金融领域使用大语言模型时，要确保模型的解释性、合规性和安全性，并与监管机构保持密切合作，以确保模型的有效应用和风险控制。
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在金融行业中，大语言模型可以应用于以下场景：
- 金融文本分析：大语言模型可以用于金融文本分析，例如对新闻报道、公司公告、社交媒体等进行情感分析、主题分类、实体识别等，从而帮助投资者更好地了解市场动态和公司情况。
- 风险评估：大语言模型可以用于风险评估，例如对贷款申请人的信用报告、社交媒体等进行分析，从而更准确地评估其信用风险。
- 投资决策：大语言模型可以用于投资决策，例如对公司财报、新闻报道等进行分析，从而更准确地预测公司未来的业绩和股价走势。
- 金融客服：大语言模型可以用于金融客服，例如对客户的问题进行自动回复和解答，从而提高客户满意度和服务效率。
目前，已经有一些金融公司开始尝试使用大语言模型来解决上述问题。例如，中国平安保险公司利用大语言模型对客户的投诉进行情感分析，从而更好地了解客户需求和提高服务质量；中国建设银行利用大语言模型对客户的信用报告进行分析，从而更准确地评估其信用风险。