本书内容包括三部分：第一部分阐述大模型与金融行业的融合逻辑，解析Transformer架构优化、隐私计算等核心技术，揭示其在金融场景的适配性与工程实践路径；第二部分聚焦智能客服、财富管理、风控合规等核心场景，结合案例详解大模型在客户需求洞察、决策效率提升及风险防控中的落地价值；第三部分围绕数据治理、模型训练、系统集成等实践痛点，提出混合算力平台与知识蒸馏工具链解决方案，并解读监管沙盒政策与前沿技术趋势。