會(huì)議簡(jiǎn)報(bào)｜“區(qū)域性銀行大模型應(yīng)用路徑與發(fā)展”論壇及同業(yè)交流活動(dòng)近日在成都舉辦
2025年7月24日，由成都市天府新區(qū)立言金融與發(fā)展研究院、中國(guó)人民大學(xué)金融科技研究所聯(lián)合主辦，成都農(nóng)商銀行與浦江銀行業(yè)論壇共同協(xié)辦，金融科技50人論壇承辦的“區(qū)域性銀行大模型應(yīng)用路徑與發(fā)展”論壇及同業(yè)交流活動(dòng)，在盛夏時(shí)節(jié)的成都天府新區(qū)圓滿舉辦。
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展的背景下，商業(yè)銀行正積極擁抱大模型技術(shù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新與效率提升。2025年政府工作報(bào)告明確提出“支持大模型廣泛應(yīng)用”，中國(guó)人民銀行科技工作會(huì)議也強(qiáng)調(diào)要“安全穩(wěn)妥有序推進(jìn)人工智能大模型等在金融領(lǐng)域應(yīng)用”。區(qū)域性銀行作為服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)的重要力量，亟需把握這一技術(shù)變革機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。來自全國(guó)性行業(yè)協(xié)會(huì)、國(guó)有大型銀行、頂尖高校、前沿科技公司的重磅專家與四川轄區(qū)的金融管理部門、銀行業(yè)等金融機(jī)構(gòu)圍繞“銀行大模型”展開深入探討與交流。
會(huì)議第一部分，由成都市金融局相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)，中國(guó)人民大學(xué)社會(huì)科學(xué)高等研究院（深圳）執(zhí)行院長(zhǎng)、金融科技研究所執(zhí)行所長(zhǎng)宋科作開場(chǎng)致辭，會(huì)議由上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任、招聯(lián)首席研究員董希淼主持。
主持人 董希淼 上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任、招聯(lián)首席研究員
宋科 中國(guó)人民大學(xué)社會(huì)科學(xué)高等研究院（深圳）執(zhí)行院長(zhǎng)、金融科技研究所執(zhí)行所長(zhǎng)
中國(guó)人民大學(xué)社會(huì)科學(xué)高等研究院（深圳）執(zhí)行院長(zhǎng)、金融科技研究所執(zhí)行所長(zhǎng)宋科提出區(qū)域性銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需重點(diǎn)把握三重關(guān)系。首先，區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)銀行業(yè)態(tài)具有決定性影響，成都依托交子等歷史創(chuàng)新基因及當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)集聚優(yōu)勢(shì)，具備數(shù)字化轉(zhuǎn)型先發(fā)條件。其次，不同規(guī)模銀行面臨差異化挑戰(zhàn)，過去十年中小銀行并未實(shí)現(xiàn)借助于數(shù)字化轉(zhuǎn)型彎道超車，反而出行了強(qiáng)者恒強(qiáng)的馬太效應(yīng)，新一輪大模型技術(shù)能否重構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)格局，仍有待驗(yàn)證。再者，數(shù)智化轉(zhuǎn)型需系統(tǒng)協(xié)同、戰(zhàn)略規(guī)劃、組織變革、技術(shù)適配等多維要素，區(qū)域性銀行應(yīng)立足稟賦制定差異實(shí)施路徑。
會(huì)議第二部分，邀請(qǐng)到交通銀行原執(zhí)行董事、副行長(zhǎng)侯維棟，成都市天府新區(qū)立言金融與發(fā)展研究院理事長(zhǎng)，上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室首席專家、主任曾剛，科大訊飛副總裁、星火企業(yè)軍團(tuán)常務(wù)副總裁、金融業(yè)務(wù)群總經(jīng)理沈海波作主旨發(fā)言。
侯維棟 交通銀行原執(zhí)行董事、副行長(zhǎng)
交通銀行原執(zhí)行董事、副行長(zhǎng)侯維棟探討了區(qū)域性銀行數(shù)智化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇、挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)。
首先，侯維棟強(qiáng)調(diào)，區(qū)域性銀行數(shù)智化轉(zhuǎn)型勢(shì)在必行，核心驅(qū)動(dòng)力來自三個(gè)方面。一是客戶需求變革推動(dòng)金融服務(wù)向場(chǎng)景化、個(gè)性化升級(jí)。二是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)加速金融版圖擴(kuò)張，市場(chǎng)存量競(jìng)爭(zhēng)加劇。三是商業(yè)銀行降本增效與風(fēng)險(xiǎn)管控的剛需。
其次，他指出區(qū)域銀行數(shù)智化轉(zhuǎn)型面臨多重挑戰(zhàn)，例如國(guó)有大行業(yè)務(wù)下沉擠壓發(fā)展空間、規(guī)模小導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)成本高企、風(fēng)控能力弱于大行、技術(shù)基礎(chǔ)薄弱、復(fù)合型人才短缺等。2024年行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，區(qū)域性銀行平均科技投入僅占營(yíng)收2.1%，顯著低于國(guó)有大行4.3%的水平。
關(guān)于創(chuàng)新路徑，他強(qiáng)調(diào)需把握群體性全員參與、目的性解決痛點(diǎn)、跨界性突破壁壘這三個(gè)特征。具體提出技術(shù)創(chuàng)新引進(jìn)消化再創(chuàng)新、整合創(chuàng)新破除部門壁壘、業(yè)務(wù)創(chuàng)新聚焦存量時(shí)代“深耕·融合·降本”策略。并重點(diǎn)分析AI應(yīng)用三大方向，包括融合大模型與數(shù)據(jù)分析能大幅減輕客戶經(jīng)理的案頭工作，發(fā)展輕量級(jí)模型降低資源消耗，以及運(yùn)用人工智能提升IT的應(yīng)用適配效率。
最后，他提出，在實(shí)施方面，區(qū)域性銀行可優(yōu)先梳理經(jīng)營(yíng)痛點(diǎn)，結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)明確服務(wù)重點(diǎn)，堅(jiān)守風(fēng)險(xiǎn)管理核心，并在安全前提下借力外部技術(shù)資源，強(qiáng)化項(xiàng)目管理與資源保障機(jī)制。
曾剛 成都市天府新區(qū)立言金融與發(fā)展研究院理事長(zhǎng)，上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室首席專家、主任
成都市天府新區(qū)立言金融與發(fā)展研究院理事長(zhǎng)，上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室首席專家、主任曾剛強(qiáng)調(diào)，銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型須堅(jiān)守“以客戶為中心”核心，避免過度追求技術(shù)而脫離實(shí)際需求，尤其區(qū)域性銀行應(yīng)聚焦資源解決客戶痛點(diǎn)。當(dāng)前銀行業(yè)面臨深度競(jìng)爭(zhēng)壓力，如部分銀行出現(xiàn)存款過剩、貸款萎縮現(xiàn)象，亟需通過提升服務(wù)黏性與質(zhì)量構(gòu)建可持續(xù)模式。
同時(shí)，曾剛提出，技術(shù)變革正深刻重塑行業(yè)格局：大數(shù)據(jù)技術(shù)是洞察客戶需求的基礎(chǔ)，但銀行數(shù)據(jù)獲取能力受場(chǎng)景限制；生成式大模型已具備替代中高級(jí)知識(shí)工作的能力，銀行業(yè)將加速應(yīng)用；區(qū)塊鏈技術(shù)催生的穩(wěn)定幣可能形成獨(dú)立于傳統(tǒng)銀行體系的支付生態(tài)，需警惕其對(duì)金融體系的潛在沖擊。在銀行轉(zhuǎn)型的過程中，呈現(xiàn)出“四新”特征：持續(xù)應(yīng)用新技術(shù)催生新平臺(tái)，推動(dòng)內(nèi)部產(chǎn)品服務(wù)整合；構(gòu)建新生態(tài)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化服務(wù)嵌入，如對(duì)公業(yè)務(wù)通過數(shù)字化解決方案切入企業(yè)場(chǎng)景；實(shí)施新管理架構(gòu)優(yōu)化組織效能，典型案例為寧波銀行專設(shè)大模型一級(jí)部門及平臺(tái)運(yùn)營(yíng)部，以靈活機(jī)制適應(yīng)數(shù)字化需求。
最后，曾剛建議銀行業(yè)建立長(zhǎng)效交流機(jī)制，通過同業(yè)實(shí)踐碰撞探索轉(zhuǎn)型路徑，尤其關(guān)注技術(shù)變革中的客戶行為變遷與生態(tài)化服務(wù)模式創(chuàng)新，防范技術(shù)迭代引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。
沈海波 科大訊飛副總裁、星火企業(yè)軍團(tuán)常務(wù)副總裁、金融業(yè)務(wù)群總經(jīng)理
科大訊飛副總裁、星火企業(yè)軍團(tuán)常務(wù)副總裁、金融業(yè)務(wù)群總經(jīng)理沈海波特別介紹了，科大訊飛長(zhǎng)期深耕源頭技術(shù)，突破國(guó)產(chǎn)大模型算力底座關(guān)鍵技術(shù)，發(fā)布首個(gè)基于全國(guó)產(chǎn)化算力平臺(tái)訓(xùn)練的全民開放大模型訊飛星火。在四川加速人工智能產(chǎn)業(yè)落地，助力培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，打造金融科技應(yīng)用標(biāo)桿，深度參與本地"十五五"數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)。
金融實(shí)踐方面，在國(guó)有大行，科大訊飛攜手工行、交行推進(jìn)大模型底座及場(chǎng)景應(yīng)用項(xiàng)目，工行知識(shí)問答、智能會(huì)議等四類場(chǎng)景即將投產(chǎn)，交行在客服、展業(yè)環(huán)節(jié)取得突破；針對(duì)區(qū)域銀行，助力長(zhǎng)沙銀行通過六年分步實(shí)施建成城商行第一梯隊(duì)智能化能力，與徽商銀行共建私有化大模型平臺(tái)并在遠(yuǎn)程銀行、風(fēng)控等場(chǎng)景落地。通過實(shí)踐沉淀了AI+金融落地架構(gòu)，提出客服、營(yíng)銷、風(fēng)控、辦公、研發(fā)五大場(chǎng)景解決方案，助力金融機(jī)構(gòu)減負(fù)增效、服務(wù)升級(jí)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
最后，針對(duì)區(qū)域銀行AI建設(shè)中存在的效果瓶頸、落地困難、人才短缺等難點(diǎn)，他建議金融機(jī)構(gòu)以高質(zhì)量數(shù)據(jù)集為核心資產(chǎn)，通過AI減負(fù)釋放客戶經(jīng)理服務(wù)潛能，選擇持續(xù)技術(shù)伙伴開展"共創(chuàng)共享"式能力共建，重點(diǎn)構(gòu)建數(shù)據(jù)與知識(shí)雙平臺(tái)支撐場(chǎng)景創(chuàng)新。
會(huì)議第三部分，四川銀行副行長(zhǎng)潘蔚，成都農(nóng)商銀行副行長(zhǎng)蔡兵，新網(wǎng)銀行副行長(zhǎng)李秀生作為四川銀行業(yè)的代表機(jī)構(gòu)先后發(fā)言。
潘蔚 四川銀行副行長(zhǎng)
四川銀行副行長(zhǎng)潘蔚表示，四川銀行始終堅(jiān)持“科技興行”基本戰(zhàn)略，系統(tǒng)推進(jìn)頂層設(shè)計(jì)、底座重構(gòu)與數(shù)據(jù)治理，探索出一條新設(shè)城商行高質(zhì)量、跨越式發(fā)展的數(shù)智化轉(zhuǎn)型路徑。
四川銀行于2020年11月采取新設(shè)合并方式設(shè)立。面對(duì)科技治理體系缺失等挑戰(zhàn)，全行將新一代信息科技工程作為“一號(hào)工程”重點(diǎn)推進(jìn)，耗資超11億元，初步建成架構(gòu)先進(jìn)、數(shù)字智慧、生態(tài)開放、自主可控的科技體系。四年來，資產(chǎn)規(guī)模超過4800億，營(yíng)收和利潤(rùn)年均增速分別超30%和50%。
在推進(jìn)過程中，四川銀行始終注重統(tǒng)籌“四對(duì)關(guān)系”。一是堅(jiān)持“整體規(guī)劃、局部先行”，引入企業(yè)級(jí)架構(gòu)方法論，構(gòu)建覆蓋業(yè)務(wù)、應(yīng)用、技術(shù)、數(shù)據(jù)、安全的五大架構(gòu)體系，實(shí)現(xiàn)前中后臺(tái)貫通與快速產(chǎn)品迭代。二是“長(zhǎng)遠(yuǎn)根基與短期突破”，直接部署分布式云架構(gòu)，搭建起高集成、高韌性的數(shù)字化底座，大幅提升并發(fā)處理能力，并大力推動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量攻堅(jiān)優(yōu)化。三是“自主可控與外部引進(jìn)”，堅(jiān)持“主體信創(chuàng)”路線，建設(shè)交易、流程、渠道、數(shù)據(jù)四大自主開發(fā)平臺(tái)，與頭部供應(yīng)商構(gòu)建全鏈條合作生態(tài)。四是“創(chuàng)新發(fā)展與安全保障”，大力推動(dòng)存量業(yè)務(wù)連續(xù)性風(fēng)險(xiǎn)有效化解，深化網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)安全管理能力建設(shè)。
未來，四川銀行將著力推動(dòng)前沿技術(shù)價(jià)值轉(zhuǎn)化，系統(tǒng)謀劃大模型場(chǎng)景化應(yīng)用路徑，深化產(chǎn)學(xué)研融合，助力金融強(qiáng)省和成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)邁上新臺(tái)階。
蔡兵 成都農(nóng)商銀行副行長(zhǎng)
成都農(nóng)商銀行副行長(zhǎng)蔡兵表示，將堅(jiān)定推進(jìn)以大模型為代表的人工智能應(yīng)用，積極探索區(qū)域性銀行的智能化轉(zhuǎn)型路徑。
第一，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的頂層設(shè)計(jì)與技術(shù)底座。成都農(nóng)商銀行堅(jiān)持“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”理念，設(shè)立了數(shù)字化管理委員會(huì)和五大專項(xiàng)小組，不斷完善數(shù)據(jù)治理機(jī)制、管理體系與技術(shù)架構(gòu)，系統(tǒng)升級(jí)智能風(fēng)控、客戶營(yíng)銷、財(cái)富管理、電子渠道等核心平臺(tái)，探索深度學(xué)習(xí)、隱私計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)，加快金融服務(wù)數(shù)字化、平臺(tái)化、智能化轉(zhuǎn)型。
第二，推進(jìn)大模型本地化部署與核心場(chǎng)景落地。遵循“場(chǎng)景與技術(shù)匹配”原則，分步推進(jìn)“人智并行、共同作業(yè)”應(yīng)用路徑，推動(dòng)AI由輔助工具向“數(shù)智員工”演進(jìn)。聚焦客戶運(yùn)營(yíng)、客服與風(fēng)控等領(lǐng)域試點(diǎn)，加快AI深度嵌入業(yè)務(wù)流程。
第三，強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理與知識(shí)工程建設(shè)。面對(duì)大模型對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)的新要求，將持續(xù)推進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量提升，將知識(shí)工程作為全行重點(diǎn)工作，構(gòu)建知識(shí)抽取與管理體系，支撐模型深度理解業(yè)務(wù)流程。
第四，堅(jiān)持以人為本、協(xié)同推進(jìn)大模型落地。明確大模型與小模型分工配合，以知識(shí)工程為抓手，強(qiáng)化多部門協(xié)同與知識(shí)管理機(jī)制，確保模型貼合業(yè)務(wù)場(chǎng)景。建立人機(jī)協(xié)作機(jī)制與審查流程，確保關(guān)鍵決策始終由人主導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與管理的有機(jī)融合。
李秀生 新網(wǎng)銀行副行長(zhǎng)
新網(wǎng)銀行副行長(zhǎng)李秀生指出，大模型應(yīng)用對(duì)中小銀行既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇，新網(wǎng)銀行在資源有限的條件下堅(jiān)持技術(shù)驅(qū)動(dòng)、業(yè)技融合，探索適合自身的發(fā)展路徑。
首先，新網(wǎng)銀行從創(chuàng)立之初就以數(shù)字化為發(fā)展戰(zhàn)略，小模型在風(fēng)控、反欺詐等方面發(fā)揮了重要作用。自2023年起開始部署大模型，2025年將其正式納入全行戰(zhàn)略，由分管副行長(zhǎng)牽頭，成立跨部門項(xiàng)目組，推動(dòng)大模型在多個(gè)業(yè)務(wù)鏈條落地，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全員智能助手、人機(jī)協(xié)同作業(yè)的工作模式。
其次，大模型進(jìn)一步加深了業(yè)務(wù)與科技的融合。部分具備技術(shù)基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)部門主動(dòng)探索智能體應(yīng)用，技術(shù)能力較弱的部門也積極尋求科技賦能。在客服、電銷、貸后管理等對(duì)客場(chǎng)景中，通過大小模型融合、語氣風(fēng)格模擬等手段，提升服務(wù)效率、客戶體驗(yàn)以及個(gè)性化能力，同時(shí)強(qiáng)化全過程合規(guī)機(jī)制，確保應(yīng)用可控、風(fēng)險(xiǎn)可管。
最后，大模型應(yīng)用的根基在于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)治理和知識(shí)沉淀。中小銀行在數(shù)據(jù)體系完整性上具備一定優(yōu)勢(shì)，但管理與業(yè)務(wù)、線上與線下數(shù)據(jù)仍存在隔離，需依托知識(shí)工程進(jìn)一步打通。未來銀行運(yùn)營(yíng)將呈現(xiàn)“人機(jī)協(xié)同+數(shù)字員工”新形態(tài)，大模型不再是“可選題”，而是每家銀行必須正面回應(yīng)的“必答題”。
在會(huì)議總結(jié)環(huán)節(jié)，中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)原首席信息官高峰首先點(diǎn)評(píng)和肯定了嘉賓們的精彩發(fā)言。
高峰 中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)原首席信息官
首先，他強(qiáng)調(diào)區(qū)域性銀行推進(jìn)AI落地應(yīng)遵循四大核心原則。一是價(jià)值優(yōu)先原則。在價(jià)值導(dǎo)向上聚焦智能客服與反欺詐等關(guān)鍵領(lǐng)域，嚴(yán)格評(píng)估投入產(chǎn)出效益避免盲目投入。二是數(shù)據(jù)為本原則。以數(shù)據(jù)筑基破解大模型“幻覺”問題，通過強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理補(bǔ)足轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)短板，重點(diǎn)探索公共數(shù)據(jù)融合多場(chǎng)景智能化應(yīng)用。三是漸進(jìn)迭代原則。聚焦高價(jià)值場(chǎng)景，逐步擴(kuò)展應(yīng)用范圍至關(guān)鍵業(yè)務(wù)，建立反饋機(jī)制并及時(shí)調(diào)整策略，形成良性循環(huán)。四是生態(tài)合作原則。依托生態(tài)協(xié)同借力領(lǐng)先科技企業(yè)能力，規(guī)避自研風(fēng)險(xiǎn)。
其次，他指出，應(yīng)用路徑需分階段遞進(jìn)，從基礎(chǔ)場(chǎng)景試點(diǎn)切入，逐步攻堅(jiān)信貸與財(cái)富管理等核心業(yè)務(wù)，最終探索動(dòng)態(tài)定價(jià)模型與虛擬數(shù)字人等前沿應(yīng)用。在落地過程中，一是要構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)庫，形成獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)。二是分階段融合公有云通用大模型、金融領(lǐng)域微調(diào)大模型、本地知識(shí)增強(qiáng)模型。三是平衡成本與性能，優(yōu)先選用開源模型再將核心模型私有化，并定期評(píng)估投入產(chǎn)出比。四是要做好風(fēng)險(xiǎn)防控，嚴(yán)格執(zhí)行人工干預(yù)機(jī)制以滿足監(jiān)管要求，如面客場(chǎng)景禁用生成式AI、采用SAAS模式控制成本等。
最后，在組織保障與人才策略方面，他建議，須設(shè)立專項(xiàng)委員會(huì)加強(qiáng)組織保障，重點(diǎn)培養(yǎng)AI產(chǎn)品經(jīng)理人才。同時(shí)，一定要避免盲目自研、警惕過度承諾、禁止未經(jīng)測(cè)試上線與脫離業(yè)務(wù)價(jià)值閉環(huán)的場(chǎng)景設(shè)計(jì)。
來源：上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室
http://www.qinyier.com/huiyi/detail/10095.html