继LLM在数据解读中暴露变量名偏见等认知偏差后，金融行业对其落地应用的讨论逐渐从技术可能性转向业务可行性。金融业务的核心是风险与收益的平衡，LLM的价值不在于替代传统模型，而在于以分层定位、人机协作的方式，成为现有体系的补充。
一、落地现状
LLM的应用存在明显分化：一端是将LLM视为大量应用的工具——直接对价值用户批量跑零样本LLM，提示词让模型判断风险、给出Offer建议，传统小模型打分做子分，是替代决策的做法；另一端是因LLM在零样本场景下表现不佳如部分识别预测Lift<1、特征解释与小模型差异达50%-60%（AlMarri et al., 2025），便保留原有策略。
这两种方式的核心问题，本质是对LLM的定位与落地逻辑不同：金融业务的风险属性（信贷涉及本金损失、保险涉及赔付刚性等），决定了其无法接受黑箱决策与低精度试错；但LLM的文本理解、模糊场景推断能力，又确实能弥补小模型在非结构化数据处理、边缘客群识别中的短板。
二、现有做法的优劣拆解：哪些值得坚持，哪些修正？
（一）值得肯定的务实探索
准确识别LLM的边界：明确零样本LLM不能直接用于信贷核心预测——其分类性能（平均ROC-AUC 0.526-0.637）远不及小模型，且解释性薄弱（自解释与SHAP值一致性最高仅57.2%），盲目落地会导致风险失控（AlMarri et al., 2025）。
分层框架：小模型覆盖高KS场景，LLM处理模糊客群的思路——小模型在欺诈识别、赔付预测中KS值高、识别精准，应优先保留；仅将小模型无法判别的边缘客群交给LLM，避免资源错配。
人机协作的核心逻辑：确立LLM做易事，人工兜底难事的边界——LLM可前置筛选显性风险点（如用药记录），高模糊度场景（如推断职业风险）移交人工审核，平衡效率与风险。
场景差异化：区分信贷与营销的风险差异——信贷是本金敏感型场景，不可批量试错；营销是低成本试错型场景，二者不能套用同一套LLM落地逻辑。
（二）修正的地方
LLM定位偏差：独立决策工具还是辅助工具，应该结合金融业务对可解释性、稳健性的要求，符合Basel III、GDPR等监管框架（AlMarri et al., 2025）。
成本与ROI：核算LLM调用、人工审核的人力/算力成本，在追求落地前，把握投入与收益平衡。
三、落地思考：分层、协作、ROI导向
1. 第一步：先做分层，明确适用边界
落地LLM前，需完成业务维度、模型维度的分层：
业务分层：按客群生命周期（贷前/贷中/贷后、投保前/理赔中）、风险等级（A/B/C评级）、余额规模拆分，识别高风险核心场景与低风险试点场景。
模型分层：评估小模型在各场景的KS值、召回率——KS值高（如>0.3）、识别精准的场景，继续用小模型；KS值低（如<0.1）、模糊度高的边缘场景，纳入LLM试点范围。
2. 第二步：LLM的准确定位，辅助工具而非替代者
角色定位：将LLM视为数据补充、前置筛选工具，而非独立决策工具。
核心用法：用于投保前边缘客群初筛（如通过消费记录推断职业风险），筛出低风险客群直接准入，打开高模糊客群，剩余还是不能判断的移交人工。
关键前提：需经过少样本微调，避免零样本应用（论文与讨论均验证零样本效果差）。
4. 第三步：人机协作，明确边界与分工
| 角色 | 核心职责 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 小模型 | 核心风险判断、高KS值场景覆盖、可解释性输出 | 保险核保、高风险识别 |
| LLM | 前置筛选、模糊客群初判、非结构化数据解读 | 边缘客群准入、隐性风险点识别 |
| 人工 | 高模糊度场景兜底、复杂案例研判、规则优化 | 异常理赔审核、高风险客群复核 |
四、案例
（二）保险业务：分层试点，人机协同
用小模型覆盖高KS场景（如年龄>60岁、有慢性病用药记录的客群直接拒保）。
边缘客群（如年龄30-40岁、无明确病史但有高危消费记录）交给LLM，通过少样本微调后的提示词，推断职业风险与健康状况。
LLM判断为“低风险”的客群直接准入，“高模糊”客群移交人工审核，最终以ROI为目标动态优化分层阈值。
五、结语
LLM在金融领域的价值，不在于颠覆传统模型，而在于补位传统模型。零样本LLM可直接落地金融核心场景比较难，分层、协作、ROI导向，这与此前Bluffbench研究揭示的LLM易受数据暗示影响相关（Couch & Altman, 2025）：金融业务的本质是风险控制，任何技术落地都需先明确边界，再追求效果。
参考文献
AlMarri, S., Ravaut, M., Juhasz, K., Marti, G., Al Ahbabi, H., & Elfadel, I. (2025). Measuring What LLMs Think They Do: SHAP Faithfulness and Deployability on Financial Tabular Classification. arXiv preprint arXiv:2512.00163. https://arxiv.org/abs/2512.00163v1
Couch, S., & Altman, S. (2025, November 13). Introducing Bluffbench. Posit. https://posit.co/blog/introducing-bluffbench/