在2025年，大型语言模型（LLMs，参数≥30B，通常通过API访问）与小型语言模型（SLMs，约1–15B，通常为开源或专有模型）之间，并不存在“一统天下”的解决方案。银行、保险公司以及资产管理机构在选择语言模型时，需综合考量监管风险、数据敏感性、延迟与成本要求以及使用场景的复杂性。
在结构化信息提取、客户服务、代码辅助及内部知识任务中（特别是结合RAG技术和强防护机制时），推荐优先采用SLM。
若面对复杂的信息综合、多步骤推理，或SLM无法满足性能标准而成本和延迟可接受时，再考虑升级使用LLM。
无论模型大小如何，金融机构都必须将LLM和SLM纳入模型风险管理（MRM）框架，遵循NIST AI风险管理框架（AI RMF），并确保如信用评分等高风险应用与欧盟AI法案的合规义务相对应。
1. 监管与风险态势
金融服务业受到成熟的模型治理标准约束。在美国，联邦储备委员会、货币监理署（OCC）及联邦存款保险公司（FDIC）联合发布的SR 11-7适用于所有用于商业决策的模型，包括LLM和SLM。这意味着无论模型大小，都必须进行验证、监控和文档记录。NIST发布的AI RMF 1.0已成为AI风险控制的黄金标准，并广泛应用于传统与生成式AI的管理。
在欧盟，AI法案已正式生效，并设定了分阶段的合规时间表：2025年8月起针对通用模型，2026年8月起针对高风险系统（例如附录III所列的信用评分）。高风险模型需符合上市前一致性评估、风险管理、日志记录与人工监督等要求。计划进军欧盟市场的金融机构需相应调整整改时间表。
核心行业数据规定同样适用：
- GLBA保障规则：要求对消费者金融数据进行安全控制及供应商监督。
- PCI DSS v4.0：对持卡人数据的控制提出新要求，自2025年3月31日起强制执行，包括身份验证、数据保留与加密。
- 金融监管机构（FSB、BIS、ECB）与标准制定组织：警示集中风险、供应商依赖与模型风险，强调这些问题与模型规模无关。
**重点：**高风险应用（如信贷、承保）必须实施严格控制，无论模型参数数量如何。所有模型都应进行可追溯的验证、隐私保障及合规管理。
2. 能力、成本、延迟与部署足迹权衡
SLMs（3–15B）在经过微调与RAG增强后，已能在金融领域工作负载中提供高准确率。例如Phi-3、FinBERT、COiN等模型在信息提取、分类与流程增强方面表现出色，同时延迟控制在50毫秒以下，且适合自托管，满足数据本地化部署需求，甚至可在边缘设备上运行。
LLMs则擅长跨文档信息整合、异构数据推理及长上下文处理（>100K tokens）。像BloombergGPT（50B）这类领域专用LLM，在金融基准测试和多步骤推理任务中远超通用模型。
从计算经济学看，Transformer模型的自注意力机制在序列长度增加时呈二次增长，虽然FlashAttention和SlimAttention等优化技术可降低计算成本，但无法打破理论下限。长上下文的LLM推理成本可能远高于短上下文的SLM。
**重点：**短文本、结构化、对延迟敏感的任务（如呼叫中心、理赔处理、KYC信息提取、知识搜索）适合SLM。如果任务需要处理10万以上的tokens或进行复杂信息整合，应预算使用LLM，并通过缓存和选择性“升级”策略控制成本。
3. 安全性与合规性权衡
两类模型都面临常见风险：提示注入、输出处理不安全、数据泄露及供应链风险。
- **SLM优势：**适合自托管，满足GLBA、PCI及数据主权要求，降低跨境传输带来的法律风险。
- **LLM劣势：**API调用带来集中风险与供应商锁定问题，监管机构要求制定退出机制、备选方案及多供应商策略。
在解释性方面，所有高风险应用必须具备透明特征、挑战模型、完整决策日志和人工监督。LLM的推理路径记录不能代替SR 11-7或欧盟AI法案所要求的正式验证。
4. 部署模式
金融机构已成功采用三种部署策略：
- SLM优先，LLM备用：将80%以上查询请求通过RAG技术路由至调优后的SLM；仅将低置信度或长上下文请求升级至LLM。此方案具备可预测的成本和延迟，适合呼叫中心、运营与表单解析。
- LLM主导结合工具使用：以LLM为信息整合的核心，结合确定性工具获取数据、执行计算，并通过数据防泄漏（DLP）保护。适用于复杂研究、政策或监管工作。
- 领域专用LLM：大型模型适应金融语料，尽管MRM要求更高，但在特定任务中效果明显。
无论采用哪种模式，均须配套实施内容过滤、PII信息去识别、最小权限连接器、输出验证、红队测试与持续监控，参考NIST AI RMF与OWASP标准。
5. 决策矩阵（快速参考）
| 评估标准 | 推荐使用SLM | 推荐使用LLM |
|---|---|---|
| 监管风险 | 内部支持类、非决策类应用 | 高风险场景（如信用评分），需完整验证 |
| 数据敏感性 | 本地部署、虚拟私有云、符合PCI/GLBA | 外部API，需DLP、加密与数据处理协议支持 |
| 成本与延迟 | 毫秒级响应、高请求频率、成本敏感型应用 | 可接受秒级延迟、批处理、低请求频率 |
| 任务复杂性 | 信息提取、内容路由、RAG草稿生成辅助 | 信息整合、模糊输入、长篇文本处理 |
| 工程部署 | 自托管、支持CUDA集成 | 托管API、管理供应商风险、快速上线 |
6. 典型应用场景
- 客户服务：以SLM结合RAG与工具优先处理常见问题；复杂多保单查询则升级至LLM。
- KYC/AML与负面信息监测：SLM适用于基础提取与标准化；疑似欺诈或多语言综合任务可交由LLM处理。
- 信用审核：属于欧盟AI法案附录III所列高风险场景；建议以SLM或传统机器学习作出决策，LLM用于生成说明性文本，并始终需人工审核。
- 研究与投资报告：LLM支持初稿生成与跨来源信息整合；建议采用只读访问、引文记录与工具验证机制。
- 开发者支持：企业内部署SLM以提高效率并保护知识产权；遇到代码重构或复杂问题时可升级至LLM。
7. 在“扩模”前优化性能与成本的策略
- RAG优化：多数失败源于检索不足，而非模型“智商”不够。应先优化切片、时效性与相关性排序。
- 输入/输出控制：设置输入/输出格式规范与防提示注入机制，遵循OWASP标准。
- 推理阶段优化：可对SLM进行量化、使用KV缓存分页、采用批处理/流式传输、缓存高频答案。注意：不加筛选地处理长文本会迅速推高成本。
- 选择性升级机制：根据置信度路由请求；可节约超过70%的成本。
- 领域适配调优：对SLM进行轻量微调或应用LoRA技术，往往能弥合大部分性能差距；仅在确有明显收益时才考虑使用LLM。
案例分析
案例一：摩根大通的合同智能系统（COiN）
摩根大通银行部署了一款名为COiN的定制小型语言模型（SLM），用于自动审查商业贷款协议。此前，该任务完全依赖法律团队手动执行。通过让COiN学习数千份法律文件和监管申报材料，合同审查时间由数周缩短至数小时，同时保持高准确率与可追踪合规记录。此举大幅降低运营成本，使法律团队得以聚焦复杂、需判断力的事务，同时确保对不断变化的法律标准保持一致性。
案例二：FinBERT模型
FinBERT是一种基于Transformer架构的语言模型，专门训练于多样化的金融数据来源，如财报电话会议记录、财经新闻与市场报告。该模型能够精准识别文本中的情感倾向（如正面、负面或中性），捕捉推动投资者行为和市场波动的细微情绪变化。金融分析师利用FinBERT评估公司动态、盈利预期与市场事件情绪，其高精度输出对市场预测、资产配置及决策制定提供了强有力支持。凭借对金融术语与上下文的深入理解，FinBERT比通用模型在金融情绪分析中更具权威性与实用价值。