面临的现状及痛点
大模型加速金融智能化升级
金融行业经历信息化、移动化、开放化之后，正在进入智能化阶段，大模型成为推动业务体验、组织流程和服务模式重构的重要引擎
技术发展快，规划需求更紧迫
大模型技术迭代快，金融机构需要尽快判断哪些技术值得引入、如何应用、如何管理，避免盲目建设
业务与科技融合难
业务条线关注应用效果，科技条线关注平台和技术实现，双方在需求优先级、建设边界和投入责任上容易出现分歧
场景落地缺少清晰路径
大模型可应用场景很多，但金融机构需要结合业务价值、数据基础、技术可行性和风险等级，明确先做什么、后做什么
AI 治理和合规要求更高
大模型应用带来内容安全、幻觉、数据泄露、提示词注入、知识产权等新风险，需要建立适配 LLM 的治理体系
方案架构
方案优势
自上而下规划，方向更清晰
从战略目标出发，结合行业趋势、内部现状和业务需求，系统梳理金融大模型建设蓝图
覆盖业务、平台、治理全链路
不仅规划应用场景，还同步设计平台能力、数据架构、技术架构、组织机制和治理体系
聚焦可落地场景
围绕金融业务链路筛选速赢场景，以 MVP 方式验证应用效果，再逐步推广到更多业务场景
融合百度大模型与金融经验
依托千帆大模型平台、私有化部署能力、AI 工具链和金融行业实践，支撑大模型在金融场景中的安全落地
重视风险与合规治理
帮助客户建立大模型场景分级、模型准入、开发测试、运行监控、模型评测和安全围栏等 LLMOps 治理能力
BOT模式保障能力沉淀
通过“建设-实施-移交”模式，百度专家参与规划和试点落地，同时帮助客户沉淀自主建设和运营能力
应用场景
金融大模型应用规划
梳理大模型在营销、风控、运营、客服、办公、投研、合规等业务中的应用机会，形成应用蓝图和实施路径
智能营销与用户运营
支持对话式营销、营销策略建议、运营策略建议、数字理专、客户画像增强、精准推荐等场景
风控与合规管理
支持风控策略建议、风控策略自迭代、内控合规、智能信审、动态信用评级、合规质检等场景
客户服务与数字理专
通过大模型助手、智能客服、私人金融助手等能力，提升金融服务的智能化、个性化和连续陪伴能力
智能办公与知识管理
支持智能办公、知识管理、代码生成、文案生成、尽调报告、素材生成等内部提效场景
智能投研与决策辅助
面向投研、资管、证券等业务，支持智能投研决策、报告生成、多源信息分析和辅助决策
客户案例
某金融机构人工智能专题规划项目
百度为某金融机构开展人工智能专题规划咨询，围绕外部环境、技术趋势、内部现状、发展蓝图、组织机制和实施路径，帮助客户明确未来五年的智能化转型方向
某金融机构 AI 应用蓝图规划
项目中对客户智能化场景成熟度进行梳理，形成“五域两支撑”AI 应用蓝图，并规划智能运维、智能信审、智能外呼等重点建设场景