中國互聯網行業發展水平和監管水平均居世界領先水平，可以把互聯網領域成熟有效的監管經驗借鑒到人工智能領域，構建人工智能算法治理體系，彌補監管體系空白。 金融機構對于最前沿的人工智能大語言模型技術“既愛又怕”，既希望通過科技賦能實現商業模式上的迭代進化，又擔心技術失控給金融機構帶來新的風險隱患。 人工智能也給金融消費者權益保護帶來新的課題。金融機構一旦發生被不法分子利用高科技手段攻擊，諸如利用人臉識別或人工智能技術冒領儲戶存款，損失誰來承擔？誰有舉證義務？這些問題現實且棘手。

進入2023年以來，無論金融科技從業人員數量還是金融科技投入金額，各金融機構的投入有所放緩。 對于“大模型”各項投入進入審慎期。投入的冷靜與表象的火熱形成了反差。 隨著各金融機構數字化轉型進入深水區，金融機構系統問題時有發生，甚至成為熱搜新聞。第三方支付公司數據安全成為雷區。

進入2023年下半年，國內金融機構加快布局大模型。除銀行外，保險公司和頭部券商漸次加入“百模大戰”。值得注意的是，消費金融公司也開始逐鹿大模型之戰。 從開發模式看，與第三方合作仍是金融機構開發大模型的主流方式。相比于自主研發，合作研發性價比相對較高。 即使在大模型應用最廣的客服業務，仍面臨諸多問題。此外，金融機構App存在利用智能客服過度營銷的現象，如，利用機器人電話頻繁騷擾。 在合作模式下，金融機構關注的問題主要有三個：一是效率；二是安全；三是合規。

一位英國的“80后”創業者與一位大學教授聯手，通過對推特（Twitter）上每天超過3億條推文進行抽樣，對網民的情緒評分并做成金融模型，以預測證券市場趨勢。盡管兩個合作者后來分道揚鑣，盡管這種預測被一些市場人士批評為“不太靠譜”，但這個年輕人依然在堅持夢想。