随着前沿技术的迭代升级与金融机构数字化转型进程的逐步推进，国内金融机构对于金融科技的投入规模逐年递增，2019年增幅一度高达21%，整体规模突破2200亿元，后续受到全球新冠疫情、中美贸易冲突、国际地缘等多方面影响，国内金融机构对于科技成本的使用愈加审慎；与此同时，国家倡导的信创建设推动了金融机构软、硬件产品的国产替代化浪潮，以国产软、硬件设备为基础的科技应用时代提升了金融机构传统IT系统的建设投入。
此外，银行、保险等多领域纷纷颁布了2023-2025年科技投入发展规划，就未来3年金融科技投入提供量化指导，明确了科技团队的建设规模与投入的资金比例。综合来看，在发展规划的指导下，伴随着信创投入的提升与前沿科技应用的逐步成熟，未来国内金融科技市场将以约12%的复合增长率于2027年超过5800亿元。
金融大模型作为将专业知识与大模型能力相结合的行业大模型应用体系，是通用大模型在垂直行业的有效实践，金融行业对于大模型的广泛应用将改变金融科技范式，重塑金融机构工作方式与金融服务生态，就当前行业近况来看，金融大模型已在金融资讯、产品介绍、内容及图片文本生成、虚拟客服在线交互等方面得到实际应用，随着业务的融合与技术能力的提升，基于“大数据+大算力+强算法”的金融大模型将在更多细分的金融场景带来新技术的变革。
以文本输入的形式进行语言理解的文本对话式机器人目前已被广泛应用于金融行业客服领域，通过智能系统自动读取、解析、识别外界输入的信息，在咨询服务、用户问答等环节，以拟人化、规范化、专业化的语句完成与用户间的初步交互。此外，可以实现简单语言交互功能的AI数字人也被金融机构应用于线下网点的客户接待与线上直播间的带货服务，在解放人力的同时也降低了金融机构的运营成本，随着AI技术的提升与多模态技术的应用，虚拟数字人在思想决策、语言输出等方面将更加接近真人，覆盖的应用场景与可搭载的设备种类将更加丰富，整体的交互能力与应用场景将得到进一步提升，逐步步入多模态输入模式下的AI数智人时代。
随着AICG、金融大模型等前沿技术在金融领域应用的逐步成熟，大模型加持下的低代码开发平台将实现更全面的业务场景覆盖，自然语言交互能力在低代码模式下的智能搭建与应用将进一步降低产品的使用门槛，通过需求描述自动生成简单应用的产品模式将成为可能。此外，金融大模型对于金融行业内数据、算法、场景模式的积累将为低代码平台的模块、组件、框架的优化提供有力支持，生成式AI对于需求代码的自动式生成将极大提高低代码平台的使用体验，助力业务向金融科技产品应用的达成。
④ RPA与大模型、流程挖掘等多技术融合应用，以企业级集成平台的模式为金融机构提供复杂业务流程的自动化解决方案
伴随着金融机构数字化转型的逐步推进，金融业务自动化的复杂程度与日俱增，针对复杂流程应用的RPA规划将产生高额费用，为了应对该情况的发生，RPA将从单一的技术模块转变为企业级集成平台，不断集成、融合更多的技术与组件应用，通过吸收其他板块的技术优势，提升RPA集成平台自身的自动化能力，助力金融机构有能力解决更多、更复杂的流程自动化与关键环节拆解的业务
随着金融机构数字化转型浪潮的日益推进，金融上云成为行业发展的必然选择，在面对愈加复杂的应用部署、系统架构与资源规模时，如何保障金融机构上云后的云原生建设安全成为云原生时代应关注的核心问题，与传统“防火墙式”系统安全保护模式不同，云原生安全系统的建设需要从传统的边界防护转为纵深防御，应用安全左移、安全内生的原则，从软件开发阶段开始保障功能的可预期性、降低“可被利用”漏洞的安全事件发生，通过在软件开发、分发、部署、运营全阶段的安全体系保护，建设云原生时代金融机构的全新安全范式。
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蓝凌信创系列产品已在众多知名金融机构中成功应用，包括中信证券、国信证券、海通证券、招商证券、中国民生银行、山东农信、四川农信、福建农信、广西农信、中国人寿、南方基金、博时基金、易方达基金等。
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