1. 度小满「轩辕大模型」
金融知识增强，基于百度文心大模型架构，注入超千亿级金融领域知识（如财报、研报、法规等），在金融术语理解、逻辑推理能力上表现突出。就合规风控能力而言，针对信贷风险管理、反欺诈等场景优化，支持对复杂金融文本（如合同条款）的高精度解析。关于应用场景，已落地智能投顾、自动化报告生成、金融客服等场景，与多家银行合作。
2. 恒生电子「LightGPT」
具金融数据壁垒，依托恒生在证券、基金行业的长期积累，训练数据涵盖非公开的金融交易数据、机构研报等稀缺资源。实时性方面，针对金融市场高频交易、实时新闻解读优化，支持低延迟响应。就B端服务能力而言，深度集成恒生投资交易系统，可为机构客户提供投研辅助、合规检查等工具。
3. 蚂蚁集团「支小宝2.0」
C端场景落地，集成在支付宝生态中，面向个人用户的理财咨询、保险产品解读等场景，语言通俗化能力强。多模态交互，支持图表、视频生成，直观解释金融概念（如年化收益率、风险等级）。具合规严谨性，严格限制生成内容的合规边界，避免误导性建议。
4. 招商银行「招财AI」
银行私有化部署，完全自主训练的模型，数据不对外输出，满足金融机构对数据安全的高要求。财富管理专项优化，在基金推荐、资产配置建议等场景的A/B测试中表现优于通用模型。客户画像联动，结合招行超1亿用户的行为数据，可提供比较优秀的个性化服务。
5. 同花顺「i问财大模型」
量化投资导向，擅长处理股票、期货等市场结构化数据，支持自然语言查询（如“近五年ROE大于15%的医药股”）。散户友好，可将专业金融数据（如财报指标、技术指标）转化为通俗解读，大大降低了普通投资者门槛。
中国的金融大模型近来发展迅速，多家科技公司和金融机构推出了针对金融场景优化的垂直大模型，分具核心优势。
（文/论据）
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