在数字经济时代，人工智能技术，特别是AI大模型，正以前所未有的力量重塑各行各业。银行业作为数据密集、场景多元的关键领域，既是大模型技术落地的天然沃土，也面临着市场竞争、客户需求升级与监管趋严的多重挑战。大模型的应用为银行业突破发展瓶颈、实现高质量转型提供了全新路径。当前，尽管银行业对大模型的关注度激增，但多数应用仍停留在基础辅助层面。随着技术的持续迭代，大模型有望从根本上改变银行业的经营逻辑，推动其数字化转型进入新阶段。

一、银行业大模型应用现状：分层推进的差异化格局

银行业因资产规模、技术实力和数据储备的差异，在大模型应用上形成了分层推进的鲜明格局。

1.头部银行：战略引领与全场景覆盖

国有大行及股份制银行凭借其资源优势，将大模型建设提升至战略高度，普遍采用“开源基础模型+金融场景二次训练”的自主研发模式，打造企业级专属大模型。例如，工商银行构建的“工银智涌”企业级金融大模型技术体系，实现了技术底座与业务场景的深度融合；建设银行打造的统一金融大模型，为零售、对公、风控等全业务领域提供标准化技术支撑。

在应用场景拓展上，头部银行已实现核心领域的全面覆盖。根据公开信息，这类银行的大模型应用场景数量普遍突破100个，且增长迅猛。建设银行的应用场景从2023年末的20余个快速增长至2025年初的200多个；工商银行在2024年上半年集中落地50余个场景后，目前总数也已突破200个，大模型对业务效率的提升效应日益凸显。

2.中小银行：轻量化切入与重点突破

受资源所限，中小银行采取了更为务实的“轻量化引入、重点场景突破”策略。它们大多通过API调用等方式，模块化接入成熟的第三方解决方案。例如，重庆农商银行通过API接入方式，在企业微信上线了基于开源大模型的智能助手“AI小渝”，快速实现了内部办公与客户服务的智能化升级。

部分技术实力较强的中小银行则开展轻量化定制。江苏银行本地化部署并微调多模态模型与轻量推理模型，分别应用于智能合同质检与自动化估值对账场景，有效提升了核心业务环节的处理效率。北京银行与科技企业深度合作，实现了开源大模型的全栈国产化金融应用，落地场景数量达90多个，涵盖智能客服、信贷风控等关键领域。

3.开源生态：打破壁垒与普惠赋能

以DeepSeek等为代表的开源大模型，显著降低了技术门槛。自2025年1月某开源模型发布以来，已有超过30家银行官宣接入该系列模型，其中以中小银行为主。实践表明，开源模型在降本增效方面成效显著：青岛农商行通过构建AI中台优化网点数字人服务，成本仅为传统方案的1/3；江苏银行借助智能编程协作平台，代码采纳率提升28%，核心系统迭代周期缩短30%。

4.当前应用的核心特征

功能定位：以“辅助性工具”为主。在文档处理场景，大模型能自动提取合同关键信息、生成财报摘要；在内部办公中，可辅助完成会议纪要生成等工作，核心价值在于提升效率。

推进路径：遵循“先内部，后外部”的审慎逻辑。大模型在内部办公、知识管理等场景已相对成熟，而在智能投顾等直接面向客户的外部场景，因“幻觉问题”和监管合规要求，仍处于小规模试点阶段。

业务覆盖：聚焦于数据录入、信息查询等标准化、非决策类环节。在信贷审批、风险定价等核心决策环节，应用深度有限，部分头部银行仅尝试基于大模型生成分析评估报告作为决策参考，最终拍板仍由业务专家负责。

二、未来发展方向：从工具赋能到模式重构

未来，大模型在银行业的应用将向更深层次演进，呈现四大趋势。

1.知识中枢化：重构银行经营逻辑

大模型将从一个工具演变为银行的“知识中枢”。它能够整合海量数据，例如从客户评论、社交媒体、企业财报等非结构化信息中提取价值，构建多维度知识图谱，推动经营从“标准化供给”向“个性化服务”转型。具体而言，在客户服务与营销领域，可实现“千人千面”的个性化服务；在风险管理领域，能整合多源数据强化前瞻预警。

2.模型协同化：大小模型互补赋能

为解决通用大模型“通而不专”的困境，“基础大模型+专业小模型”的协同模式将成为主流。银行可通过三方面推进：夯实开源基础模型基座；针对信贷风控、合规审计等专业领域研发专属垂类小模型；在边缘端部署轻量化模型处理高频次任务。

3.智能体普及化：构建人机协同新范式

AI智能体（Agent）具备自主感知、决策和执行能力。据行业预测，到2028年，超过三成的企业软件应用将包含代理人工智能。短期内，智能体可辅助员工处理客户咨询、报表生成等重复性工作；长期发展将形成多智能体协同作业与人类战略决策相结合的新型工作生态。

4.生态融合化：拓展金融服务边界

大模型助力银行从金融服务商向“数字生态组织者”转型。银行可与政府、企业等开展数据共享，构建更精准的信用评估体系；将金融服务无缝嵌入医疗、出行等非金融场景，打造“金融+非金融”的一站式平台。

三、大模型的能力边界与风险防控策略

大模型应用前景广阔，但其固有的能力边界和风险不容忽视。

1.核心能力边界与潜在风险

幻觉问题：可能生成虚假错误信息，与银行业对精准性的严苛要求相矛盾。

黑箱属性：决策过程不透明，影响信任并带来合规挑战。

技术依赖风险：过度依赖外部模型可能导致服务同质化，并存在数据安全隐患。

2.风险防控与优化策略

构建高质量知识支撑体系：银行需加强数据治理，打造金融专属知识库，并引入检索增强生成（RAG）框架与专业校验小模型确保输出准确。建立“数据采集模型训练业务反馈优化迭代”的闭环体系。

打造可解释化应用框架：构建“人类主导、技术赋能”的框架。由业务专家指定输入参数；在输出端结合规则引擎，并运用注意力机制可视化等技术揭示模型推理路径，提升透明度。

强化自主研发与风险管控能力：银行应加大技术研发投入，培育复合型人才，开展产学研合作。同时，构建多维度技术评估体系，定期从准确性、安全性、合规性等方面进行评估。

结论

AI大模型为银行业带来了历史性的发展机遇。当前，应用已呈现分层格局，但整体仍处于辅助工具阶段。未来，随着知识中枢化、模型协同化、智能体普及化、生态融合化等趋势的发展，大模型将深刻重塑行业模式。银行必须清醒认识并有效应对其潜在风险，通过构建高质量知识体系、可解释化框架和自主研发能力，方能在变革中抢占先机，实现高质量、可持续发展。

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责任编辑：方杰