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　　2025年，中国金融行业大模型商业化进程全面提速。据智能超参数发布的《中国大模型中标项目监测与洞察报告（2025）》显示，全年共统计到587个金融大模型中标项目，披露总金额达15.06亿元，项目数量同比增长341%，金额增幅高达527%。银行、证券、保险等机构加速采购，大模型正从技术验证迈入规模化交付阶段。

　　在这场高门槛、强监管、重交付的竞赛中，市场格局已开始收敛。百度、科大讯飞、火山引擎、中关村科金与阿里云凭借差异化策略跻身前五。值得注意的是，中关村科金作为其中唯一的垂直领域大模型技术与应用厂商，其入围前五意味着市场对“行业深度”的价值认可，正开始与“技术广度”同台较量。

　　金融是全社会数字化程度高、合规要求严、数据资产密集的行业，也因此成为大模型落地的“试金石”。中国人民银行科技司司长李伟在参加中国财富管理50人论坛2025年会时表示，人工智能金融应用的创新发展和落地实践也离不开产业体系的有力支撑。一方面，大模型应用门槛和成本大幅降低，逻辑推理能力显著提升，多模态能力跨越式提高，有力推动金融等行业大模型应用迈入高速发展的快车道。另一方面，智能算力芯片不断进步，为金融数智化转型提供了自主可控、安全高效的算力底座。

　　2025年金融机构对大模型的采购不再停留于POC（概念验证），而是直接切入核心业务流程。智能超参数数据显示，587个项目覆盖银行、证券、保险、基金、信托、消费金融、支付、金租、征信、金控等12类机构，其中银行以290个项目、11.32亿元金额占据绝对主导，贡献了全行业75.2%的采购额。

　　这一增长背后，是金融行业需求侧结构的深刻演变。报告数据显示，应用类项目的数量在2025年首次全面超越算力类项目，成为市场的主导力量。这一拐点极具象征意义：这意味着金融机构初期对算力、芯片等“硬投入”的焦虑性采购高峰已过，战略重心正全面转向如何将大模型能力转化为具体的业务价值。银行、证券、保险等机构的技术决策者，问题已从“要不要建大模型能力”，转变为“在哪个场景用、能带来多少ROI（投资回报率）”。

　　中金公司党委委员、管委会成员、中金财富党委书记、总裁王建力在2025深圳香蜜湖金融年会上表示，人工智能正逐步从技术概念走向行业应用实践，日益成为推动产业变革的核心驱动力。目前，人工智能发展已跨越以技术突破为核心的第一阶段拐点，进入以产业化应用落地为关键特征的第二阶段。

　　从采购主体看，银行业依然是无可争议的“头号买家”。在全部项目中，银行类机构发起290个，占比49.4%；其披露的采购金额占比更高达75.2%。这种“金额占比远高于数量占比”的现象，主要源于国有大行及股份制银行仍在持续进行大规模、高投入的AI算力集群和私有云平台建设。然而，一个细微变化是，在银行内部，服务于精准营销、智能风控、运营自动化的应用项目比例正在快速上升。

　　证券与保险行业紧随其后，分别贡献96个和82个项目。这两个行业对成本更敏感、业务场景更垂直，因此它们更倾向于采购“开箱即用”或能快速集成的场景化解决方案，如智能投顾、理赔自动化、合规质检等，成为垂直专业厂商的核心客户池。

　　市场的爆发清晰地体现在落地场景的聚焦上。报告将应用类项目进一步细分，智能客服与数字人（81个）、知识问答与知识平台（35个）、智能审核与分析决策（28个） 位列前三。这直观反映了金融业当前最迫切的痛点：降本、提效、合规。

　　智能客服与数字人作为最成熟的场景，已从简单的问答机器人，演进为集成了语音识别、情感分析、多轮对话和业务办理能力的“虚拟员工”，承担了信用卡营销、客户回访、业务咨询等大量标准化工作，直接替代人力成本。根据智能超参数的报告显示，全行业公开披露480个智能客服与数字人中标项目，其中科大讯飞、百度、中关村科金是中标项目数量排名前三的厂商。知识平台建设则旨在破解金融机构内部知识分散、更新滞后、查询低效的顽疾，将散落在各类文档、系统、专家头脑中的知识体系化、资产化，服务于客户经理、核保人员、研究员等专业岗位。

　　然而，更具前瞻性的竞争已悄然延伸至“深水区”。例如，智能编程（阿里云主攻）以提升金融科技部门的研发效能；智能投研与研报生成（在部分券商案例中出现）试图重塑研究生产力；远程视频银行（中关村科金在银行案例中实现）则通过多模态技术重构高风险业务流程。这些场景技术复杂度更高、与核心业务耦合更紧、价值衡量也更直接，它们将是下一阶段厂商确立差异化优势的关键战场。

　　王建力认为，AI大模型已广泛应用于银行、证券等金融行业，聚焦非决策类环节，在三类业务流程发挥价值：营销运营领域优化客户交互、赋能销售投顾；分析决策领域助力信息收集与洞察生成，专业决策环节可靠性待验证；中后台支持领域推动运营降本增效。财富与资管领域因信息不对称高、决策复杂等特征，与大模型核心能力高度互补，可赋能需求端、渠道端、供给端多环节，成为金融机构构建差异化竞争优势的关键赛道。

　　激烈的市场竞争如大浪淘沙，迅速筛选出具备不同竞争优势的领先者，形成了当前“五强争霸”的稳定格局。

　　百度以38个项目、6021万元中标金额蝉联数量与金额双第一。其“千帆慧金”金融大模型依托文心大模型、昆仑芯AI芯片、百舸异构计算平台及千帆大模型开发平台，构建全栈能力。2025年，百度中标项目几乎全部为应用类，集中在智能客服、数字员工、AI中台等领域，并已服务包括全部系统重要性银行在内的800余家金融机构。昆仑芯更获得招商银行、兴业银行等头部客户的国产化替代订单。

　　紧随其后的是科大讯飞，以37个项目、5881万元位居第二。讯飞延续其在语音交互领域的优势，将星火大模型深度融入外呼、坐席辅助、语音质检等场景。其知识平台解决方案亦获多家保险与证券公司采纳，实现内部知识库的自动构建与精准问答。

　　火山引擎自2025年5月起发力金融赛道，全年拿下31个项目、5300万元金额，增速最快。其策略是以高性价比报价推广HiAgent智能体开发平台，虽尚未形成统一主场景，但在中小银行、消金公司中快速铺开。有招标文件显示，其部分项目报价仅为头部厂商的60%，以“轻量、快部署”打开市场。

　　阿里云则保持其一贯的标准化路径，17个项目、3080万元的体量看似保守，但客户质量极高，包括工商银行、建设银行、民生银行、浙商银行等大型机构。其主打“智能编程”场景，通过通义灵码提升金融机构研发效率，减少重复代码工作量30%以上。阿里云暂未大规模参与定制化交付，但其百炼平台正成为部分银行自建模型的底座。

　　在这一由互联网巨头主导的生态中，中关村科金的崛起尤为引人注目。作为唯一没有云或流量背景的独立企业级大模型厂商，其以20个中标项目排名第四，全部为应用类。其核心武器是“得助大模型平台+得助金融智能体平台”产品组合与行业know-how，强调将大模型能力与行业场景深度融合，解决业务流程中最为复杂和个性化的“最后一公里”问题，这正是大厂标准化方案难以触及的关键。

　　据智能超参数监测的公开招投标信息，中关村科金在2025年金融行业的大模型业务拓展成效显著。其业务已深入覆盖银行、保险、信托等多个关键子行业，项目范围涵盖智能体应用开发平台、大模型能力建设、智能客服、智能外呼、音视频服务等核心应用场景，展现了全面的解决方案能力与深厚的行业积淀。

　　在银行领域，中关村科金为中原银行打造智能体应用开发平台，参与烟台银行大模型应用建设项目，中标北部湾银行“问数助手”项目；同时，还深度参与了中国银行、湖南银行等多家头部银行的全行级智能化能力建设项目。在非银领域，其技术方案也获得了华润保险经纪、湖南财信信托等机构的认可，实现了在客服、外呼等场景的规模化应用。

　　这些连续中标与深度服务并非偶然。据公开信息显示，中关村科金目前已合作500多家头部金融机构，覆盖50%的百强银行、70%的信托机构以及众多头部券商和保险机构。广泛的客户基础与持续的项目落地，共同印证了中关村科金“平台+应用+服务”三级引擎战略的有效性，也使跻身企业级大模型与智能体领导者，并稳步成长为推动金融业智能化转型的关键力量。

　　除前五强外，蚂蚁数科、腾讯云、中电金信、京东科技、先进数通等厂商各获6—10个项目，处于第二梯队。值得关注的是，越来越多金融机构开始尝试RaaS（Result as a Service，按效果付费） 模式。例如，某股份制银行在智能催收项目中约定：厂商仅在回款提升超过阈值后才收取费用。这种模式倒逼厂商从“卖模型”转向“卖结果”。

　　对于金融机构而言，行业格局正呈现“马太效应”与“乘数效应”并存：头部机构凭借资金与技术优势加速集中，而新竞争维度下，数字能力与金融专长的深度融合释放乘数效应，使资产规模不再决定胜负。这不仅可能重构头部机构与大型金融科技公司的竞争序列，也为中小机构通过差异化能力实现弯道超车、跨越式发展打开窗口。

　　2025年的金融大模型中标激战，表面是厂商之间的份额争夺，实质是一场关于“AI如何真正创造业务价值”的集体验证。当技术从实验室走向营业厅、从演示PPT嵌入信贷审批流，金融机构不再为“大模型”本身买单，而是为可衡量的效率提升、风险控制与客户体验付费。在这一转向中，通用能力的边际效益正在递减，而对金融业务本质的理解，对合规边界的敬畏、对流程细节的把握、对结果交付的承诺正成为新的护城河。

　　中关村科金的崛起并非偶然，它代表了一种可能：在巨头林立的生态夹缝中，专注垂类、深耕场景、拒绝泛化，依然能赢得顶级客户的信任。未来，金融大模型的竞争将不再是发布会上的参数比拼，而是深夜运维日志里的稳定性、季度财报中的成本节约、客户投诉率下降的百分点。真正的赢家，或许不是算力更强的那一个，而是更懂金融、更敢交付、更能共担结果的那一家。这场激战，才刚刚进入深水区。