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新兴市场国家金融大模型应用挑战与机遇分析1

新兴市场国家金融大模型应用挑战与机遇分析

摘要

本报告系统研究了新兴市场国家金融大模型应用的现状、挑战与机遇。通过对全球

金融科技发展趋势的分析，结合新兴市场国家的特殊经济环境，本报告深入探讨了金融

大模型在风险控制、客户服务、投资决策等领域的应用潜力。研究采用定量分析与定性

研究相结合的方法，基于对20个新兴市场国家的金融科技发展数据年）的

分析，发现金融大模型应用可使金融机构运营效率提升3045%，但同时面临数据质量、

技术人才、监管合规等三大核心挑战。报告提出了分阶段实施的技术路线图，包括基础

设施建设期（12年）、试点应用期（23年）和全面推广期（35年），并详细阐述了各阶

段的实施策略与保障措施。研究结果表明，新兴市场国家若能克服当前挑战，金融大模

型有望带来年均2.53.5个百分点的GDP增长潜力，同时显著提升金融包容性水平。

引言与背景

全球金融科技发展态势

全球金融科技产业正经历前所未有的变革浪潮。根据国际金融稳定理事会（FSB）

2023年报告，全球金融科技投资规模已从2018年的1200亿美元增长至2022年的2100

亿美元，年均复合增长率达15%。其中，人工智能技术在金融领域的应用占比从2018

年的18%提升至2022年的35%，成为推动金融创新的核心驱动力。发达国家凭借技术

积累和资本优势，在金融大模型研发与应用方面处于领先地位，而新兴市场国家则呈现

出追赶态势。这种技术扩散现象符合技术采纳生命周期理论，即创新技术从早期采用者

向主流市场扩散的过程。

新兴市场国家金融体系特征

新兴市场国家金融体系具有鲜明的结构性特征。世界银行数据显示，新兴市场国家

银行资产占GDP比重平均为120%，高于发达国家的90%，表明银行主导型金融体系

仍是主流。同时，这些国家普遍面临金融包容性不足的问题，约15亿成年人无法获得

基础金融服务。数字基础设施方面，新兴市场国家互联网普及率平均为65%，移动支付

渗透率差异显著，从东南亚的70%到非洲的30%不等。这种金融基础设施的不均衡发

展，为金融大模型的应用提供了差异化场景，同时也带来了实施挑战。

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金融大模型技术演进

金融大模型技术经历了从规则引擎到深度学习的演进过程。2017年Transformer架

构的提出标志着自然语言处理技术的突破，2020年GPT3的发布展示了大规模预训练

模型的潜力，而2022年以来的多模态大模型进一步拓展了应用边界。在金融领域，大

模型已从单一任务模型（如信贷评分）向综合决策支持系统发展。技术演进呈现三大趋

势：一是模型参数规模从亿级向万亿级扩展；二是训练数据从结构化向多模态融合；三

是应用场景从辅助决策向自主决策演进。这种技术演进为新兴市场国家提供了跨越式

发展的可能。

研究意义与价值

本研究具有多重理论与实践价值。在理论层面，它丰富了技术采纳模型在金融领域

的应用，特别是针对新兴市场国家的特殊情境进行了理论拓展。在实践层面，研究提出

的分阶段实施路径可为政策制定者和金融机构提供决策参考。从社会价值看，金融大模

型的合理应用有望缓解新兴市场国家长期存在的金融服务不平等问题。经济价值方面，

据麦肯锡测算，金融大模型在新兴市场的全面应用可创造1.21.8万亿美元的经济价值，

相当于这些国家GDP的35%。本研究正是在这一背景下，系统分析金融大模型在新兴

市场国家的应用前景与现实挑战。

研究概述

研究目标与范围

本研究旨在全面分析新兴市场国家金融大模型应用的挑战与机遇，提出系统性解

决方案。具体目标包括：识别金融大模型在新兴市场的核心应用场景；评估技术实施的

关键障碍；设计分阶段实施路径；提出政策与监管建议。研究范围涵盖20个典型新兴

市场国家，包括金砖五国、东南亚主要经济体、非洲领先国家等。时间跨度

年，既包含历史数据分析，也包含未来趋势预测。研究聚焦银行业、保险业和投资管理

三大领域，兼顾普惠金融和绿色金融等新兴议题。

核心研究问题

研究围绕五个核心问题展开：一是金融大模型在新兴市场国家的适用性条件是什

么？二是不同金融业务场景下的大模