12月4日，“2025中关村论坛系列活动——数字金融与科技金融大会”在北京举行。会上，国内26家机构联合发布国内首个金融领域大模型团体标准——《大模型金融领域可信应用参考框架》。
该标准首次以系统化、工程化方式提出了金融领域大模型可信治理的参考路径，为行业解决了落地过程中大模型金融应用“如何建、如何管、如何评”的关键难题，推动AI从技术可行走向规模化可信，也标志着大模型金融应用进入标准化治理的新阶段。
该团体标准由来自科技企业、金融机构、科研院所及行业协会等领域的26家单位联合制定，由中关村金融科技产业发展联盟牵头，参与方涵盖蚂蚁密算、公安部第三研究所（网络安全等级保护评估中心）、北京前沿金融监管科技研究院、浙江省网络空间安全协会、兴业银行、光大银行、网商银行、国投证券、华福证券等。
在同期举行的研讨会上，多位专家指出，大模型的“可信”并非一成不变的结果，而是一个需持续迭代、系统保障的动态过程。唯有以动态治理思维推动工程化落地，并通过共建开放生态，才能实现金融AI的安全、可靠与可持续发展。金融机构需正视大模型在金融专业领域应用时的事实准确性、复杂任务可控性及合规安全三大核心挑战，推动大模型金融应用从“能用”走向“专业可靠”。
针对落地路径，与会代表普遍支持以“工程化”和“智能化”紧密结合，建立可验证、可复用的大模型金融应用实践体系。高阶程序（HOP）和高阶智能体（HOP Agent)框架被认为是有效路径，通过任务拆解、强化核验、残差迭代等机制显著提升执行可靠性。同时，构建领域知识库、完善输入输出安全防护、建立内部评测体系，被视为形成行业最佳实践的关键环节。
此外，专家呼吁加快标准细化与生态协同，建议围绕智能风控、合规审查、数据治理等场景，制定更具操作性的实践指南、检查清单与评测数据集。同时，建设可共享的最佳实践案例库与开源工具生态，降低机构落地成本，促进行业协同发展。多位专家表示，将持续推动该团体标准的落地实施，形成分层、可量化的评测认证机制，并探索与行业准入、采购标准挂钩的激励模式，助力金融AI在可信、稳健的轨道上实现规模化应用。
大模型在专业领域应用中面临的最大壁垒是“可靠性”，蚂蚁密算董事长韦韬表示，当前业内模型在专业场景中的可靠性普遍处于70%至85%区间，表现较优的可达到80%至95%，但在金融等高风险和高精度行业，99%的可靠性仅仅是及格线。
韦韬表示，大模型的可靠性问题并非单纯依赖算法提升，而关键在于“工程化与智能化的深度融合”。他介绍，《大模型金融领域可信应用参考框架》在这方面进行了突破性探索，从模型的专业性、可控性、真实性与安全性等核心属性出发，为行业提供了系统的应用范式，获得了专家广泛认可。
“这一思路已在数据治理、金融风控等多个场景落地实践，不仅显著提升了模型的可靠性与业务适配度，也在能效优化方面取得突出成效。”他表示，发布团标是金融业AI标准化建设的起点，从共识形成到应用落地需要产业生态的联动与积累。
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