【摘要】本文为“‘大模型 · 大未来’——银行业智能化转型新航向”系列文章第二篇。全文聚焦行业探索，采用案例阐述了大模型技术在银行业务流程再造和服务模式创新中的现实应用价值，就大模型技术的创新应用方向提出了洞见，重点从“数据、算法、系统”三要素出发，提出了一套切实可行的大模型能力体系建设路线图，涵盖顶层设计、场景路径选择、组织机制保障、人才培养等多个维度，为业界实践提供行动参考。

　　引言：银行业对大模型技术的需求与应用前景

当前，银行业正处于数字化转型的关键时期。传统银行面临来自各界的竞争压力，同质化、低效率、高成本等问题日益凸显，亟需通过数字化手段实现降本增效、优化体验。大模型技术的出现为银行业带来了新的机遇，其强大的语言理解、知识表示、多模态感知、逻辑推理等能力，可在客户洞察、风险防控、精准营销、智能服务等场景发挥重要作用。随着大模型技术的持续发展，将催生出更多创新应用，成为塑造银行核心竞争力的利器。

然而，大模型在银行业的应用也面临诸多挑战。一是大模型的建设成本高昂，对算力、存储、网络等基础设施要求极高，银行需要投入大量资源开展技术攻关。二是大模型的商业化应用尚处探索期，银行缺乏成熟的技术参考架构和实践。三是大模型应用涉及海量敏感数据，对安全合规提出更高要求，银行需完善全流程风险管控机制。此外，复合型人才匮乏、场景碎片化、算法模型管理不善等问题也制约着大模型在银行业的规模化应用。

未来，大模型很有可能会成为引领银行业智能化变革的关键驱动力。银行业须以前瞻性思维、开放性姿态积极布局这一前沿技术，在战略高度统筹规划，持续加大投入，加速关键技术突破，完善应用生态，力争在新一轮技术革命浪潮中抢占先机。

本文将重点剖析银行业大模型应用的关键路径，探讨如何完善顶层设计，明确发展方向，突破核心技术，打造场景化解决方案，推动行业智能化变革，为全面建设数字银行、智慧银行夯实基础。

　　一、大模型在银行业的应用案例：成功经验与挑战应对

　　（一）智能客服：重塑客户服务体验

智能客服是大模型在银行业最先落地的场景之一。传统的人工坐席模式难以应对不断攀升的客户咨询量，而规则化的问答机器人又难以处理复杂的金融知识问询。大模型凭借其强大的语言理解和任务完成能力，可实现7x24小时、全渠道无缝的智能客服。

以A银行为例，该行与国内第一梯队某大模型厂商联合打造了“ZS君”智能客服机器人，基于百亿级金融行业语料训练而成。“ZS君”能够进行自然流畅的多轮对话，理解客户意图，检索知识库给出专业解答。针对开户、理财、信用卡等高频咨询，准确率超过95%。针对投诉等情感问题，还能给出得体安抚，客户满意度显著提升。“ZS君”日均对话量超过100万次，极大降低了运营成本。

然而，大模型赋能智能客服也面临诸多挑战：一是垂直领域定制难度大，需要持续优化语料、知识库，平衡通用性、专业性。二是缺乏有效的人机协作机制，无法应对复杂个性化需求。三是安全合规风险难以管控，需强化敏感数据脱敏、输出内容审核等。对此，A银行一方面加强业务人员参与数据标注、知识积累，提升垂直领域微调质量。另一方面引入人机协同机制，对疑难问题进行工单流转。此外，该行还建立了涵盖数据、算法、应用的AI全流程治理体系，确保智能客服合规稳健运行。

　　（二）智能营销：提升服务精准度

银行传统的营销方式往往较为粗放，产品同质化严重，难以匹配客户的个性化需求。大模型可通过学习海量客户数据，刻画多维用户画像，实现精准触达和个性化服务。

B银行与国内头部科技大厂合作，基于百亿级对话语料和知识图谱，研发了智能营销引擎。该引擎可从客户的金融行为、浏览轨迹中提炼关键特征，深入洞察客户喜好。针对高净值客户，自动匹配相应的理财产品推荐；针对年轻客群，则重点营销消费信贷、手机银行等。此外，大模型还能自动生成个性化邀约短信、对话式营销文案，并根据客户反馈实时优化策略。实践表明，这一智能化营销新模式使客户转化率及产品交叉销售率获得可观提升。

但智能营销也面临诸多挑战：一是算法歧视风险，可能放大数据中的偏见，需加强模型的公平性优化。二是个性化推荐的解释性不足，存在侵犯隐私之嫌，需加强推荐可解释性研究。三是创意文案的生成仍不够灵活，需进一步提升模型的常识理解和推理能力。对此，B银行一方面引入隐私保护技术，规避数据滥用风险。另一方面持续优化算法，提升模型生成内容的合规性、相关性、多样性。

　　（三）智能风控：筑牢风险防控屏障

风险管理是银行的生命线。传统以规则为基础的风控模式，难以应对日益复杂的外部风险。大模型可从海量异构数据中自主学习风险特征，精准刻画多维风险画像，极大提升风控预警能力。

C银行将大模型技术应用于反洗钱领域，研发了“反洗钱智能平台”。该平台采用图神经网络、时空序列等算法，从资金流水、行为序列等海量数据中自主学习洗钱交易模式，并结合行内外风险事件知识库，实时甄别可疑交易。引入大模型后，大幅提升可疑交易捕获率,显著降低误报率。此外，平台还可以溯源犯罪团伙关系网络，大幅提高反洗钱调查效率。

但大模型应用于风控领域也存在诸多挑战：一是风控知识的获取难度大，需持续学习积累行业经验。二是业务复杂多变，大模型泛化能力不足，需开展持续的增量学习。三是风控任务的决策可解释性要求高，需兼顾模型性能和透明度。对此，C银行一方面加强与公安、海关等机构的数据整合，并引入业内反洗钱专家知识。另一方面采用主动学习机制，对大额可疑交易生成的解释进行人工审核反馈，持续优化模型。

　　二、大模型建设的战略规划：先行者的布局与后行者的策略

　　（一）顶层设计：将大模型纳入数字化转型战略

银行须充分认识大模型技术的变革性影响，将其纳入数字化转型的顶层战略。这需要从认知、组织、资源、制度等方面进行系统性规划布局。

认知层面，高层须树立数字化思维，加强前瞻性研判，及时捕捉大模型领域最新发展动向，形成对大模型的科学理解。要充分认识到大模型并非单一技术，而是以智能化为导向的系统性变革，需要对业务流程、管理机制、组织架构进行全面重塑。

组织层面，要成立专门的大模型创新团队，整合全行数据、算力、人才等资源，统筹规划大模型能力建设。创新团队要负责顶层架构设计、核心技术攻关、通用中间件沉淀，为场景应用赋能。要完善创新团队的治理机制，理顺与总分行相关条线的职责边界，打造“统分结合、条块联动”的新型组织形态。

资源层面，要加大资金、人力投入，为大模型发展提供持续动力。项目立项要突出场景价值导向，聚焦2-3个战略级应用场景形成标杆示范。要系统规划软硬件基础设施，探索软硬一体、云边端协同的技术架构，实现算力按需调度、弹性服务。

制度层面，要构建适应大模型创新特点的全生命周期管理机制，重塑模型开发、测试、审核、发布、监控、迭代等环节的质量标准和流程规范。要针对大模型应用出台管理办法和操作细则，强化数据安全、隐私保护、伦理审查等风险防控要求。

大模型战略规划要坚持需求牵引、循序渐进。要面向业务条线广泛收集需求，聚焦主航道场景。要本着成熟一个，应用一个，复制一个的思路，快速迭代，稳步推进。

　　（二）应用路径：聚焦重点场景，分步突破

大模型应用要立足自身禀赋，聚焦主赛道、主战场。结合前文案例分析，这里重点推荐四大类场景：

1.智能客服。大模型智能客服是普惠性最强、见效最快的应用场景。建议重点攻克高频事务咨询类场景。前期应聚焦少数业务，构建垂直领域知识库，在小范围试点应用，积累数据和经验。后期再扩展场景广度和服务深度，力争实现全业务、全渠道、全流程智能化服务。

2.智能营销。可聚焦高净值客群、高价值场景，通过个性化推荐和精准营销，做到以客户为中心。可从积分兑换、产品推荐等相对成熟的细分场景切入，逐步实现跨产品、跨渠道的协同营销。要加强算法可解释性，提升用户信任。要强化人机协作，增强互动体验。

3.智能风控。要重点聚焦反欺诈、反洗钱等外部风险高发领域，打造“AI反欺诈大脑”。应充分利用行内外异构数据，利用图神经网络、时空序列等算法，精准刻画风险画像。同时，要加强人机结合，将大模型嵌入传统风控流程，辅助人工审核决策。

4.智能投研。可利用大模型技术，开发“智能投研助手”，服务投资研究、资产配置等场景。应基于海量金融数据和资讯，训练投资领域知识增强模型，自动生成个性化投研报告。未来，还可结合因果推理、强化学习算法，让大模型具备投资决策能力，为投资顾问赋能。

不同场景在技术架构、资源配置、实施难度上差异显著，银行须因地制宜，有的放矢。场景越专业，数据积累越充分的领域，可优先突破。要通过试点探索形成可复制的方法论，以点带面推动规模应用。

　　（三）能力建设：数据、算法、系统三驾马车协同驱动

顺利开展场景应用离不开底层能力的夯实。银行须在数据、算法、系统等维度系统发力。

数据方面，高质量数据是大模型的核心生产资料。要强化数据治理顶层设计，制定统一的数据标准规范。要打通业务条线间的数据孤岛，推动数据共享开放。要提升数据全生命周期管理能力，保障数据“采得准、传得快、存得好、用得好”。要加强专业数据标注，开展语义数据治理，夯实大模型底座。

算法方面，要坚持自研为主、联合创新。鼓励全行技术骨干参与开源社区，吸纳前沿算法创新成果。针对垂直场景，组建跨界联合攻关团队，探索预训练、微调、压缩等核心算法突破。要建设行业特色的算法模型库，加强模型全生命周期管理。

系统方面，要完善大模型开发全流程工具链。实现数据处理、特征工程、分布式训练、云原生推理、模型管理等端到端打通。要推动人工智能平台从单一技术栈向全栈服务延伸，赋能大模型应用开发。建立统一数据湖和算力资源池，优化云边端协同架构，实现弹性供给。

　　（四）生态构建：内外协同，打造良性发展环境

大模型建设离不开产学研用各方的通力合作。银行要成为产业生态的积极参与者和塑造者，加强内外部协同。

内部层面，要坚持技术与业务融合。建立数字化转型领导小组，完善跨部门协同机制，实现业务、IT、数据、风控等部门的一体化运作。要打造面向全行的AI能力输出平台，赋能业务创新。要加大复合型人才培养，通过轮岗锻炼等方式打通技术、业务壁垒。

外部层面，要积极融入开源社区，学习借鉴行业实践。针对通用基础模型，可选择与科技巨头合作，节省研发成本。针对垂直场景，要加强与高校、研究机构在算法创新、联合攻关方面合作。要与监管部门加强沟通，推动出台行业标准，营造有利于大模型创新的制度环境。

银行在推进大模型落地过程中要审时度势，借力而为。要以开放心态拥抱变革，积极吸纳前沿创新成果。要发挥自身数据、场景、客户等要素禀赋，探索差异化发展路径。通过内外协同，产学研用一体，打造大模型应用的良性生态。

　三、大模型推广的挑战与应对：技术、伦理和人才并举

大模型技术方兴未艾，推广普及尚需时日。银行须直面挑战，多管齐下予以应对。

（一）技术挑战：加强针对性研究，提升适配度

大模型在金融场景应用中还面临诸多技术瓶颈：一是模型泛化能力不足，对垂直领域数据和知识的学习迁移能力有限。二是模型可解释性不强，难以支撑高风险决策场景。三是推理效率偏低，难以应对复杂任务的实时响应。

对此，银行要加强面向行业特点的针对性研究。在垂直领域数据积累方面，要拓展数据采集渠道，加强专业文本数据建设。在迁移学习方面，探索更高效的微调范式，实现模型性能和通用性平衡。在模型可解释性方面，要加强因果推理、归因分析等研究，提升模型输出可溯因、可信任。在推理加速方面，要优化硬件协同机制，探索实现云边端一体的分布式推理。

（二）伦理挑战：加强全流程治理，确保负责任应用

大模型应用涉及海量敏感数据，对隐私保护、公平性、数据安全提出了更高要求。不当使用大模型可能带来算法歧视、信息泄露等伦理风险。

对此，银行须将“负责任的AI”理念融入顶层设计，加强全流程伦理风险治理：一是构建覆盖数据采集、模型开发、应用部署的端到端风控体系。二是强化隐私保护技术应用，防范敏感信息泄露。要加强群体公平性研究，消除算法歧视。三是完善可解释性机制，增强系统透明度。四是与外部利益相关方加强沟通，广泛吸纳社会各界声音，构建AI伦理共识。

（三）人才挑战：加强复合型人才培养，推动跨界协同

大模型是一项复杂的系统工程，对人才的跨学科融合能力提出极高要求。传统的“技术+业务”型人才已不能满足需求，亟需一批懂AI又懂金融的复合型人才。

对此，银行须重塑人才培养体系。针对在职人员，要通过轮岗交流、项目实践等方式，打破技术与业务壁垒。要加强AI通识教育，提升全员数字化素养。针对潜力人才，可采取“AI+业务”双导师制，促进交叉融合，培养复合型人才。要广纳英才，探索柔性引才机制。要鼓励成立跨界创新小组，孵化大模型应用新场景、新方案。

　　结语：乘风而上，推动银行业变革性发展

大模型正逐渐成为引领未来金融变革的新引擎。站在新一轮科技革命的风口，银行业要以开放创新、融合发展的姿态，积极拥抱大模型新浪潮。一方面要立足行业实际，分阶段推进：一是近期聚焦关键场景先行先试，快速突破形成标杆；二是中期全面构建行业大模型能力体系，打造差异化竞争优势；三是远期建立健全大模型治理机制，实现可持续、可信赖的创新发展。另一方面要坚持“技术+生态”双轮驱动。技术上加强自主研发，掌握大模型核心底座。生态上广泛开展产学研用合作，共建开放共享的创新网络。内外协同，多措并举，共同营造有利于大模型健康发展的良性环境。

总体来说，大模型是一项具有“杠杆效应”的革命性技术。它将对银行的技术路线、业务形态、组织架构产生全方位、深层次的影响。惟有审时度势，守正出新，以变革引领变革，方能在大模型时代乘风破浪，行稳致远，推动银行业实现向智能化的变革性发展。

“大模型 · 大未来”

——银行业智能化转型新航向

伴随着人工智能新浪潮的汹涌而来， 大模型技术正以星火燎原之势，重塑全球产业发展格局。作为国民经济的核心支柱，银行业首当其冲地面临着前所未有的变革机遇与挑战。面对这场时代大考，银行业必须以变革引领变革， 以创新驱动发展金盛配资， 加速构建场景化、 智能化、生态化的全新业务形态， 针对大模型技术的运用无疑将成为引领银行数字化转型的关键举措。