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在数字化浪潮席卷全球的背景下，人工智能技术正深刻重塑银行业的发展格局。AI大模型作为人工智能领域的重要突破，以其强大的语言理解、生成和推理能力，为银行业带来了前所未有的机遇与挑战。随着技术的快速迭代和资本的密集涌入，叠加政策的大力支持，金融大模型应用落地取得了显著进展。据不完全统计，2024年公开披露的大模型中标项目多达1010个，中标金额约为36.4亿元，一年间中标数量增长近19倍，中标金额增长9.3倍，显示出大模型应用已呈爆发态势。银行业因具有大规模、高质量的数据资源和多维度、多元化的应用场景，一直以来被视为大模型应用最早也是最广泛的领域之一。当前，AI大模型正推进我国银行业服务、营销、产品、风控等领域的全面革新，催化“未来银行”加速到来。

AI大模型的发展演进与理论基石

至今，经过70余年发展，人工智能技术历经三大核心发展阶段，并逐步迈入大模型时代。第一阶段为20世纪50年代至20世纪末：1956年达特茅斯会议定名“人工智能”，接着符号主义、联结主义及机器学习等理论相继出现，专家系统应用于医疗、金融等领域，但这类“白盒”模型无法自主学习，需人工编译知识规则。第二阶段为21世纪初至2017年：2006年杰弗里·辛顿提出深度学习理论，突破神经网络层数难题，相关算法在图像、语音、自然语言处理领域见效。2016年AlphaGo引发全球关注，不过此阶段模型参数小，仅能处理特定任务，缺乏生成与泛化能力。第三阶段为2017年至今：2017年谷歌提出Transformer架构，2020年GPT-3（千亿量级模型参数）展现强语言理解与生成能力。后续大模型持续进阶，GPT-4o实现跨模态贯通、GPT-o1擅长复杂推理，DeepSeek系列则以低成本优势打破“高算力依赖”固有观念，开拓技术新方向。

作为AI的新业态，大模型已经成为产业数字化和智能化的重要支撑。大模型区别于传统模型的核心能力在于其涌现性（Emergent Ability）和通用性（Generalization）。大模型的涌现性本质是“能力从无到有”的质变，即模型规模（参数、数据量）突破某个阈值后，突然具备小模型无论如何优化都无法实现的复杂能力；而通用性是“能力举一反三”的迁移，指模型无需针对特定任务单独训练，就能将预训练学到的通用知识适配到多个领域的新任务中。二者共同构成了大模型区别于传统模型的核心竞争力。通过海量数据预训练和指令微调，大模型不仅掌握了语言规律，更重要的是获得了类比推理、情境理解和知识迁移的能力。这种能力结构与银行业的多维度需求形成了高度契合。从信息经济学的视角看，银行业本质上是信息处理的中介机构——收集分散信息进行信用风险评估、资金定价和资源配置。大模型的核心价值在于其能够大幅降低信息不对称和交易成本。根据诺贝尔经济学奖获得者斯蒂格利茨的理论，金融市场的核心问题在于信息不对称导致的逆向选择和道德风险。大模型通过深度挖掘非结构化数据（如企业财报、新闻情绪、供应链关系），创造了更加透明的信息环境。认知科学中的“双过程理论”也为大模型在银行业的应用提供了理论基础。传统银行系统主要依赖于缓慢、分析性的系统2思维（如人工信审），而大模型能够同时模拟快速、直觉的系统1思维（如实时欺诈检测）和深度分析的系统2思维，实现双重认知过程的融合，大幅提升决策效率与质量。

AI大模型在银行业的应用

随着大模型技术在金融领域的技术适配性、数据安全性与业务融合度持续提升，其正从“技术探索”迈向“规模化落地”阶段。其中，智能客服、风险评估、个性化营销、智能投研与运营优化五大场景，凭借需求刚性强、落地成本可控、价值见效快的特点，将成为率先普及的核心领域，重塑金融服务的效率与体验。

智能客服与客户服务。智能客服是大模型在金融场景中最成熟的“应用入口”，已从早期的“关键词匹配式应答”升级为“全场景业务服务中枢”。基于大模型的语义理解、上下文记忆与多模态交互能力，系统不仅能规范化响应客户的泛业务问题（如账户余额查询、转账手续费计算、理财产品规则解读），更能深度参与复杂业务流程。例如，引导客户完成信用卡挂失后的补卡申请、逐步协助小微企业主填写经营性贷款的预审资料、通过语音交互为老年客户讲解养老金到账明细，甚至能识别客户咨询中的情绪倾向（如对手续费的不满、对投资亏损的焦虑），自动转接人工座席并同步前置沟通记录，大幅减少客户重复表述成本。

风险评估与反欺诈。银行业的核心痛点之一是“风险与效率的平衡”，而大模型凭借多源数据融合分析与动态风险建模能力，正在重构风险防控体系。与传统风控模型依赖“结构化数据”不同，大模型可整合“结构化+非结构化+另类数据”——包括客户的交易行为数据、行为偏好数据，甚至外部舆情数据，构建更立体的“客户风险画像”。在具体场景中，大模型的价值体现在“实时性”与“精准性”两大维度。在信贷审批环节，可快速解析企业客户的财报文本、增值税发票影像、供应链合同条款，自动识别隐藏风险；在反欺诈领域，能实时捕捉“异常交易模式”，通过动态计算风险评分触发预警，甚至能识别“团伙欺诈特征”，帮助银行提升电信诈骗拦截率，减少客户资金损失。

个性化营销与产品推荐。金融产品“同质化竞争”推高客户决策成本，而大模型通过深度挖掘客户需求，正推动营销从“被动推荐”转向“主动预判”。其核心是基于客户全生命周期数据（年龄、收入、资产配置、业务行为等）与金融业务逻辑（风险承受力、投资周期等），生成“千人千面”方案，而非仅推高收益产品。比如，对刚入职年轻客户，结合其“收入稳、储蓄少、有购房规划”特征，推荐“基金定投+零存整取组合”及预算建议；对企业主，依据“现金流波动大、需周转”特点，推荐“灵活结构性存款+经营贷预审额度”，提示手续费优惠；还能预判人生节点需求，如客户查子女教育金规划，便主动推送相关保险与基金组合方案。

智能投研与投资决策。投研是金融机构的“核心生产力”，但传统投研存在“数据过载、分析低效”痛点。分析师超60%时间用于数据收集整理，真正投入逻辑分析与策略构建的时间有限。大模型凭借“海量数据自动化处理+知识图谱构建”，成为投研人员的“高效协作伙伴”。数据处理环节，大模型可快速解析非结构化数据，通过NLP技术提取上市公司年报关键信息并生成指标对比表，同时实时追踪行业政策、大宗商品价格、产业链动态，标注对相关行业的影响方向。策略辅助环节，大模型能构建产业知识图谱，某环节变化时自动推演盈利传导路径，还可辅助生成投研报告初稿，分析师补充核心观点，大幅缩短报告撰写时间。

运营优化与流程自动化。银行业后台运营（账户开户、贷款审批等）长期依赖人工，存在流程长、差错率高、成本高的问题。大模型与RPA技术结合，正推动运营从“局部自动化”升级为“端到端智能自动化”，在“非结构化数据+复杂规则判断”场景优势显著。零售银行业务中，个人开户实现全自动化，大模型解析身份信息并校验一致性。对公业务里，企业贷款抵押物评估环节，大模型自动分析文档、提取参数并对接估值模型，减少人工偏差。合规与审计领域，大模型可全面扫描信贷合同识别违规条款与风险表述。此外，大模型能分析运营数据生成优化建议，推动效率迭代。

大模型技术在银行业应用的风险与挑战

大模型本质是依托海量参数构建的深度学习算法，但其应用仍受限于当前技术瓶颈，模型存在“黑盒”特性、计算过程复杂且推理结果具备不可预知性，这些因素相互叠加，导致银行业在AI大模型的落地应用中，面临多维度的潜在风险。

算法模型问题。算法模型是银行业AI大模型应用的核心载体，但其固有缺陷正带来多维度业务隐患。模型幻觉源于训练数据的偏差与模型泛化能力不足，会导致生成与事实不符的金融信息，如错误的理财产品规则解读、失真的客户信用评估依据，直接影响业务决策的准确性。模型共振则因多金融机构采用相似模型架构与训练数据，易引发市场行为趋同，加剧金融市场的波动性，尤其在资金调度、资产配置等关键场景中，可能放大系统性风险。算法黑箱则因模型复杂的神经网络结构，使得决策逻辑难以追溯与解释，既无法满足监管对金融决策可溯源的要求，也难以在出现业务纠纷时明确责任归属，制约模型在信贷审批、风险防控等核心场景的深度应用。

数据安全风险。银行业AI大模型的运行依赖海量敏感数据，数据安全风险贯穿模型全生命周期。一方面，银行数据涵盖客户身份信息、交易流水、资产状况等高度私密内容，在数据采集、存储、训练及推理过程中，易因权限管理漏洞、数据传输加密不足等问题引发信息泄露，损害客户权益与银行信誉；另一方面，外部恶意攻击对数据安全构成直接威胁，如通过对抗样本注入篡改训练数据，或利用模型漏洞窃取核心数据，可能导致模型输出错误决策，如误判交易风险、误识客户身份，影响业务正常运转。此外，数据跨境流转中的合规性缺失，以及模型迭代过程中旧数据的安全处置不当，也会进一步放大数据安全隐患，削弱银行数据资产的安全性与完整性。

合规与伦理挑战。银行业强监管属性与AI大模型的快速发展，使得合规与伦理挑战愈发凸显。在合规层面，各国及地区对AI应用的监管政策持续迭代，如对高风险AI场景的备案要求、模型可解释性标准等，银行需不断调整大模型应用方案以适配新规，增加合规成本。同时，跨境业务中不同地区的监管规则差异，可能导致模型应用陷入合规冲突，制约全球化业务布局。在伦理层面，算法歧视是核心痛点，若训练数据中隐含性别、地域、职业等歧视性特征，模型可能在信贷额度审批、服务优先级划分等场景中产生不公平结果，违背金融服务的普惠性原则。此外，AI大模型自主决策对客户知情权的影响、模型生成内容的真实性边界等伦理争议，也可能引发社会舆论质疑，损害银行品牌形象。

复合型人才缺口瓶颈。银行业AI大模型的应用落地，面临严重的复合型人才短缺问题。该领域所需人才不仅需掌握深度学习、自然语言处理等AI核心技术，还需深入理解银行业务逻辑，如信贷风控流程、理财产品设计规则、客户服务标准等，而当前市场中同时具备“AI技术能力+金融业务认知”的人才供给不足，导致银行在模型需求拆解、场景化训练、业务适配优化等环节缺乏专业支撑。同时，AI技术迭代速度快，大模型相关技术更新周期短，现有技术团队需持续学习新知识、新工具，否则难以跟上技术发展节奏。而业务团队对AI技术的理解有限，也难以与技术团队高效协作，导致大模型应用方案与实际业务需求脱节，延缓技术落地进程，甚至因需求误判造成资源浪费。

未来银行业AI大模型展望

未来银行业AI大模型将从“技术试点”迈向“深度融合”，通过多维度协同构建可持续发展格局，成为驱动银行业高质量转型的核心力量，为银行业开辟增长新空间，创造更大的商业价值与社会价值。

在技术支撑上，银行将聚焦做深大模型技术支撑能力，重点突破可解释AI（XAI）、小样本学习、模型轻量化等关键技术，破解“黑盒”困境与计算复杂难题，同时探索银行业专用大模型的架构优化，提升模型在信贷风控、财富管理等核心场景的适配性与推理效率，让技术真正贴合业务需求。

在数据层面，将同步推进大数据资产建设与数据安全防范，一方面通过精细化数据治理整合客户、交易、风控等多维度数据，构建覆盖全业务链的行业特色数据集，为大模型提供高质量“燃料”；另一方面强化数据安全技术应用，依托联邦学习、全生命周期数据加密、动态权限管控等手段，筑牢数据安全防线，实现“数据可用不可见”的安全价值挖掘。

在人才保障上，银行将着力做强大模型人才队伍建设，通过“内部培养+外部引进”双轨模式，打造兼具AI技术能力与金融业务认知的复合型团队，同时建立常态化技术培训与知识迭代机制，帮助团队紧跟大模型技术演进节奏，确保人才能力与技术应用需求同频共振。

在生态协同上，银行还将加强与科技企业、科研机构、监管部门的生态协同，共建银行业专用大模型开源社区与数据集，打破技术研发的“孤岛效应”，有效降低银行的技术应用门槛与成本，推动AI大模型在合规、安全、高效的框架下形成行业合力。

作者：付英俊，中国建设银行湖北省分行