大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用研究

摘要：在銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下，服務(wù)質(zhì)量已成為核心競(jìng)爭(zhēng)力。大模型技術(shù)作為當(dāng)前最先進(jìn)的數(shù)字化手段之一，其憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、預(yù)測(cè)分析和智能決策能力，正深刻變革商業(yè)銀行的服務(wù)模式。大模型技術(shù)在智能客服、信貸風(fēng)險(xiǎn)管理、智能辦公等場(chǎng)景中展現(xiàn)出的獨(dú)特價(jià)值，不僅助力銀行提升運(yùn)營(yíng)效率和客戶體驗(yàn)，更為其在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中提供了新優(yōu)勢(shì)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，銀行仍需面對(duì)不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)性偏見(jiàn)、隱私安全和算力不足等問(wèn)題，這些挑戰(zhàn)嚴(yán)重影響了大模型的實(shí)際應(yīng)用效果和銀行的服務(wù)能力。本文通過(guò)對(duì)大模型技術(shù)在銀行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀的系統(tǒng)分析，探討其在提升服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程中的作用，并針對(duì)當(dāng)前存在的問(wèn)題提出了切實(shí)可行的應(yīng)對(duì)策略。本文旨在為商業(yè)銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中更好地利用大模型技術(shù)提供理論指導(dǎo)和實(shí)踐建議。

關(guān)鍵詞：大模型技術(shù)；商業(yè)銀行；智能化服務(wù)；風(fēng)險(xiǎn)管理；數(shù)據(jù)安全

中圖分類號(hào) ：F832.33" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " " 文章編號(hào)：1007-0753（2024）11-0034-12

一、引言

近年來(lái)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，服務(wù)質(zhì)量已成為商業(yè)銀行提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。伴隨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深化，大模型技術(shù)憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理與智能決策能力，正在加速變革銀行的運(yùn)營(yíng)模式，為服務(wù)優(yōu)化和業(yè)務(wù)創(chuàng)新注入了新的動(dòng)力。2023年10月召開(kāi)的中央金融工作會(huì)議進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了金融行業(yè)在國(guó)家經(jīng)濟(jì)中的重要性，指出要加快推進(jìn)金融強(qiáng)國(guó)建設(shè)，提升金融機(jī)構(gòu)對(duì)科技創(chuàng)新的支持力度，特別是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和普惠金融等領(lǐng)域的應(yīng)用，推動(dòng)銀行業(yè)在新一輪競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。

商業(yè)銀行在當(dāng)前的數(shù)字化浪潮中，已開(kāi)始廣泛應(yīng)用大模型技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理（NLP）等技術(shù)手段，探索其在智能客服、智慧信貸、精準(zhǔn)營(yíng)銷等場(chǎng)景中的應(yīng)用，以提升服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率。這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)使大模型成為銀行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力，能夠有效提升銀行在服務(wù)創(chuàng)新中的競(jìng)爭(zhēng)能力。然而，盡管大模型在服務(wù)場(chǎng)景中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，銀行在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)性偏見(jiàn)、隱私安全和算力不足等問(wèn)題。這些挑戰(zhàn)不僅影響了大模型技術(shù)的應(yīng)用效果，也制約了商業(yè)銀行在智能化服務(wù)中的競(jìng)爭(zhēng)力提升。

基于此，如何充分發(fā)揮大模型在銀行服務(wù)場(chǎng)景中的潛力，解決其應(yīng)用中的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，成為提升銀行服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵課題。本文系統(tǒng)分析了大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用現(xiàn)狀及其對(duì)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的影響，探討大模型在提升服務(wù)質(zhì)量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力中的實(shí)際作用。同時(shí)，深入剖析大模型應(yīng)用中的技術(shù)挑戰(zhàn)和實(shí)施障礙，并提出具體的應(yīng)對(duì)策略和優(yōu)化建議，力圖為商業(yè)銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）大模型技術(shù)的理論基礎(chǔ)與發(fā)展

大模型技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析和生成式預(yù)訓(xùn)練模型（如GPT等）實(shí)現(xiàn)了對(duì)大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理和智能化分析，正在深刻改變包括金融業(yè)在內(nèi)的多個(gè)行業(yè)。理論方面，姜富偉等（2024）認(rèn)為，大模型技術(shù)的理論基礎(chǔ)源于深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和生成式預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)通過(guò)模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了模式識(shí)別和預(yù)測(cè)，成為金融科技中的核心技術(shù)。大模型技術(shù)的發(fā)展方面，郭小東（2024）指出，Transformer①架構(gòu)的廣泛應(yīng)用，使得大模型技術(shù)在文本理解、語(yǔ)義分析等任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其適用于銀行業(yè)中的復(fù)雜場(chǎng)景分析和決策。羅世杰（2024）提到，大模型技術(shù)不僅在情緒測(cè)度和資產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出色，還在市場(chǎng)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面具有巨大的應(yīng)用潛力。然而，大模型技術(shù)的局限性也非常明顯，包括其對(duì)高算力的需求、數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)以及“黑箱”特性，這些問(wèn)題在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)銀行提出了較高的技術(shù)要求。袁雨晴和陳昌鳳（2024）進(jìn)一步指出，大模型在實(shí)際應(yīng)用中，若不加以控制，可能引入性別、種族等系統(tǒng)性偏見(jiàn)，并提出必須采取有效的治理措施以減少這些風(fēng)險(xiǎn)。肖紅軍和張麗麗（2024）也強(qiáng)調(diào)，解決大模型的可解釋性問(wèn)題對(duì)其在金融行業(yè)的安全使用至關(guān)重要。

（二）大模型技術(shù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用研究

圖1展示了大模型技術(shù)在銀行業(yè)的五層級(jí)應(yīng)用模型，包括任務(wù)層、領(lǐng)域?qū)?、企業(yè)層、行業(yè)層和世界層。每個(gè)層級(jí)的模型聚焦于不同任務(wù)，形成從具體任務(wù)到行業(yè)知識(shí)再到全球知識(shí)的分層體系，為銀行在客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理和市場(chǎng)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域提供支持。施志暉和陸岷峰（2024）指出，生成式大模型在銀行的智能客服領(lǐng)域，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)提升了客戶服務(wù)的效率，例如自動(dòng)生成服務(wù)摘要和客戶對(duì)話記錄，減少人工干預(yù)，提升了客戶體驗(yàn)。龔新宇和江瀚（2023）認(rèn)為，大模型在信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用效果非常顯著，借助大數(shù)據(jù)和大模型的結(jié)合，銀行能夠更好地預(yù)測(cè)信貸風(fēng)險(xiǎn)并優(yōu)化風(fēng)控流程，從而降低信貸損失率。徐博（2023）提到，大模型在銀行業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷和智能辦公中發(fā)揮著重要作用。例如，平安銀行通過(guò)自主研發(fā)的大模型平臺(tái)，將其應(yīng)用于營(yíng)銷、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)和風(fēng)險(xiǎn)管控，顯著提升了業(yè)務(wù)智能化程度和運(yùn)營(yíng)效率。該分層模型的應(yīng)用，有助于銀行更有效地整合多層次知識(shí)，為智能化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

（三）大模型技術(shù)應(yīng)用的挑戰(zhàn)與述評(píng)

現(xiàn)有研究表明，大模型技術(shù)雖然在商業(yè)銀行的服務(wù)場(chǎng)景中展現(xiàn)了巨大的潛力，但仍存在諸多挑戰(zhàn)。劉志雄（2024）指出，大模型技術(shù)在處理銀行客戶的敏感信息時(shí)面臨數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題，數(shù)據(jù)的合規(guī)性與隱私保護(hù)成為大模型應(yīng)用的首要挑戰(zhàn)。袁雨晴和陳昌鳳（2024）強(qiáng)調(diào)，歷史數(shù)據(jù)中存在的性別偏見(jiàn)、種族偏見(jiàn)等問(wèn)題，在大模型的訓(xùn)練中可能被放大，進(jìn)而影響決策的公平性，特別是在金融行業(yè)中的信貸審批和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估環(huán)節(jié)，這種系統(tǒng)性偏見(jiàn)尤其需要警惕。肖紅軍和張麗麗（2024）進(jìn)一步討論了大模型的可解釋性問(wèn)題。由于大模型的復(fù)雜性及其“黑箱”特性，銀行難以解釋其決策依據(jù)，這給其在合規(guī)性和客戶信任度方面帶來(lái)較大風(fēng)險(xiǎn)。因此，如何提升模型的透明度，增加其可解釋性，成為銀行在大模型應(yīng)用中的核心難題。楊望等（2024）指出，對(duì)于中小銀行而言，算力資源和資金投入的不足是其應(yīng)用大模型技術(shù)的主要障礙。盡管大模型能夠?yàn)橹行°y行的智能化轉(zhuǎn)型提供潛在的優(yōu)勢(shì)，但其巨大的算力需求使得中小銀行在技術(shù)應(yīng)用方面步伐較慢。

盡管大模型技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，但現(xiàn)有研究指出其在數(shù)據(jù)安全、倫理風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管合規(guī)方面面臨挑戰(zhàn)，可能影響金融決策的公正性和服務(wù)的公平性。當(dāng)前研究主要集中于技術(shù)潛力和理論分析，缺乏對(duì)不同銀行規(guī)模和業(yè)務(wù)模式的實(shí)證研究，尤其在安全性、隱私性和可解釋性方面的具體策略較少。為填補(bǔ)這一研究空白，本文通過(guò)多案例分析，揭示不同類型銀行在應(yīng)用大模型中的特定困境，并提出理論與實(shí)踐結(jié)合的應(yīng)對(duì)策略。特別關(guān)注中小銀行在資源有限情況下的技術(shù)瓶頸，提供智能化轉(zhuǎn)型的針對(duì)性建議，為行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)管理之間尋求平衡提供了新的路徑。

三、大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用現(xiàn)狀與成效

（一）大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.大模型技術(shù)在商業(yè)銀行的引入與部署方式

大模型技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的前沿創(chuàng)新，通過(guò)深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和生成式預(yù)訓(xùn)練等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效處理與智能分析（陸岷峰，2024）。其核心優(yōu)勢(shì)在于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘和復(fù)雜任務(wù)處理能力，能夠快速學(xué)習(xí)和理解多種數(shù)據(jù)模式，為商業(yè)銀行提供高度智能化的解決方案。

如圖2所示，在引入大模型的過(guò)程中，商業(yè)銀行主要采用四種方式：直接應(yīng)用開(kāi)源大模型、聯(lián)合研發(fā)專屬大模型、采購(gòu)商用大模型以及通過(guò)公有云部署。具體來(lái)看，不同銀行依據(jù)其資源、業(yè)務(wù)需求和技術(shù)能力，選擇了適合的引入方式。一些銀行選擇直接應(yīng)用開(kāi)源大模型，其技術(shù)門檻較高且維護(hù)成本大，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)較高。例如，南京銀行在初期研究階段試用了開(kāi)源大模型，以便快速滿足部分金融任務(wù)需求，但因數(shù)據(jù)隱私限制，其應(yīng)用僅限于非核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景。聯(lián)合研發(fā)專屬大模型是多數(shù)大型銀行的主要選擇，通過(guò)與高校、科研機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)的合作，共同研發(fā)適配銀行業(yè)務(wù)的大模型。例如，中國(guó)工商銀行和招商銀行均與技術(shù)公司合作，研發(fā)符合業(yè)務(wù)需求的金融大模型，實(shí)現(xiàn)技術(shù)自主創(chuàng)新和優(yōu)化。采購(gòu)商用大模型為銀行提供了快速獲取成熟技術(shù)的途徑，交通銀行通過(guò)采購(gòu)成熟商用大模型，用于智能客服、營(yíng)銷支持等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并依賴服務(wù)供應(yīng)商的持續(xù)技術(shù)支持，保障其智能化水平。隨著云技術(shù)的發(fā)展，行業(yè)云、混合云、私有云和公有云②協(xié)同推動(dòng)大模型在商業(yè)銀行中的應(yīng)用，部分銀行將選擇的大模型部署在公有云上，以節(jié)省硬件資源投入。不同部署方式中，私有云模式以其高安全性成為大型銀行的優(yōu)先選擇，而行業(yè)云和混合云模式因性價(jià)比更高，受到了中小銀行的青睞。

2.大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用進(jìn)展與整體態(tài)勢(shì)

根據(jù)42家A股上市銀行已披露的2024年中期報(bào)告，19家銀行在報(bào)告中展示了大模型技術(shù)應(yīng)用的最新進(jìn)展，如表1所示，這是銀行業(yè)在人工智能領(lǐng)域的深入探索和實(shí)踐。具體來(lái)看，6家國(guó)有銀行應(yīng)用了大模型技術(shù)，8家股份制銀行提及了大模型的應(yīng)用，北京銀行等6家城商行正在進(jìn)行大模型技術(shù)的應(yīng)用，而在10家農(nóng)商行中，暫無(wú)銀行提及大模型的應(yīng)用。

根據(jù)公開(kāi)披露的中期報(bào)告，目前六大國(guó)有銀行已在智能營(yíng)銷、智能客服、智能運(yùn)營(yíng)、智能投研、風(fēng)險(xiǎn)信貸、智能風(fēng)控、智能辦公和智能研發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大模型技術(shù)的多場(chǎng)景應(yīng)用。這些銀行在大模型應(yīng)用過(guò)程中采用了API調(diào)用與提示詞工程、模型微調(diào)和二次增訓(xùn)③等多種使用模式，這些靈活的應(yīng)用方式降低了大模型的研發(fā)門檻，提高了模型的精確性和業(yè)務(wù)適配性，為銀行業(yè)在金融科技領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新提供了強(qiáng)有力的支持。

目前，頭部銀行在大模型應(yīng)用上表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新力。例如，中國(guó)工商銀行率先完成了企業(yè)級(jí)金融大模型全棧自主可控訓(xùn)練與推理部署，在金融市場(chǎng)、信貸風(fēng)控、網(wǎng)絡(luò)金融等50多個(gè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用。平安銀行則自主研發(fā)了大模型開(kāi)放平臺(tái)，為營(yíng)銷支持、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)管控、辦公輔助等業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供了通用能力模型和定制化服務(wù)。

相比之下，其他銀行在大模型的應(yīng)用上表現(xiàn)得相對(duì)謹(jǐn)慎。部分銀行，如重慶銀行，在年報(bào)中披露了將大模型技術(shù)融入OCR④等傳統(tǒng)領(lǐng)域的試點(diǎn)探索，而多數(shù)中小銀行仍處于觀望階段，尤其是上市農(nóng)商行在中期報(bào)告中幾乎沒(méi)有提及大模型的應(yīng)用。盡管如此，大模型在輔助銀行提高內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率的應(yīng)用中已顯示出價(jià)值。典型案例包括中信銀行通過(guò)AI大模型優(yōu)化其智能客服系統(tǒng)，提升了客戶服務(wù)的效率；興業(yè)銀行則推出了研報(bào)摘要助手，每月生成大量研報(bào)摘要，提升了研報(bào)處理效率。但總體上，大模型技術(shù)在銀行領(lǐng)域的應(yīng)用仍主要集中于內(nèi)部流程優(yōu)化，尚未出現(xiàn)對(duì)外服務(wù)“顛覆型”“革命型”的應(yīng)用。

3.大模型技術(shù)在商業(yè)銀行中的服務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用分析

以六大國(guó)有銀行為例，商業(yè)銀行在大模型技術(shù)應(yīng)用上各有側(cè)重，主要覆蓋了智能營(yíng)銷、智能客服、智能運(yùn)營(yíng)、智能投研、風(fēng)險(xiǎn)信貸、智能風(fēng)控、智能辦公和智能研發(fā)等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域的布局展示了銀行業(yè)在前臺(tái)、中臺(tái)和后臺(tái)等多環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用需求（見(jiàn)表2）。

這種多樣化的應(yīng)用布局不僅反映了各銀行的戰(zhàn)略選擇，也體現(xiàn)了其在智能化服務(wù)、效率提升及風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的多重追求。具體而言，以下三個(gè)領(lǐng)域比較突出：

（1） 信貸風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域。如圖3所示，大模型技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)信貸中的應(yīng)用可以通過(guò)五大助手模型（知識(shí)助手、數(shù)據(jù)助手、任務(wù)助手、文檔助手和風(fēng)控助手）協(xié)同支持信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的各個(gè)階段，包括貸前、貸中和貸后，全面提升風(fēng)控水平和審批流程的效率。中國(guó)工商銀行率先將大模型技術(shù)用于信貸風(fēng)控，通過(guò)智能分析客戶信用數(shù)據(jù)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管控能力。中國(guó)工商銀行的大模型平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并能動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)控策略，降低了信貸損失率。在實(shí)際應(yīng)用中，中國(guó)工商銀行將信貸審批時(shí)間從幾天縮短到幾分鐘，實(shí)現(xiàn)了高度智能化的信貸審批流程，顯著提升了業(yè)務(wù)效率。中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行也在信貸風(fēng)控中廣泛應(yīng)用大模型。通過(guò)智能風(fēng)控系統(tǒng)，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行可以精準(zhǔn)識(shí)別客戶信用狀況，并結(jié)合市場(chǎng)信息調(diào)整授信額度和審批標(biāo)準(zhǔn)。這樣的應(yīng)用偏好與其在客戶基礎(chǔ)和風(fēng)險(xiǎn)管理上的需求高度吻合，為其他銀行提供了信貸風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的應(yīng)用參考。

（2）智能客服。智能客服是大模型技術(shù)在商業(yè)銀行中的重要應(yīng)用領(lǐng)域，如圖4所示，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行在智能客服場(chǎng)景中的創(chuàng)新應(yīng)用，展現(xiàn)了大模型技術(shù)在打造陪伴型數(shù)字員工方面的巨大潛力。中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行構(gòu)建的智能客服大模型不僅僅限于手機(jī)銀行，還進(jìn)一步拓展到企業(yè)手機(jī)銀行的小微易貸助手、預(yù)約開(kāi)戶助手和票據(jù)議價(jià)助手等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，逐步實(shí)現(xiàn)了線上與線下服務(wù)的無(wú)縫融合。通過(guò)引入數(shù)字員工和大模型技術(shù)，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行有效提升了網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)的智能化水平，為客戶提供了更為個(gè)性化和高效的金融服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了降本增效和營(yíng)銷賦能的目標(biāo)。在客服具體操作中，大模型技術(shù)顯著優(yōu)化了坐席的作業(yè)流程。傳統(tǒng)上，客服坐席人員在完成每次對(duì)話后，需要花費(fèi)額外的時(shí)間來(lái)編寫服務(wù)摘要和服務(wù)小結(jié)，而通過(guò)大模型的智能生成功能，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行的客服系統(tǒng)能夠自動(dòng)生成服務(wù)摘要和小結(jié)，減少了人工操作的時(shí)間。自動(dòng)生成的摘要合格率達(dá)到了90%，小結(jié)的準(zhǔn)確率則高達(dá)98%。此類智能化應(yīng)用，充分體現(xiàn)了大模型在提升銀行客戶服務(wù)效率和客戶體驗(yàn)方面的獨(dú)特價(jià)值，為其他商業(yè)銀行智能化客服發(fā)展樹(shù)立了標(biāo)桿。

（3）智能辦公。智能辦公是大模型技術(shù)在商業(yè)銀行內(nèi)部管理優(yōu)化中的一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用。南京銀行引入大模型技術(shù)，革新了傳統(tǒng)的知識(shí)管理和員工辦公方式。以往，南京銀行通過(guò)傳統(tǒng)AI和定期培訓(xùn)為員工提供規(guī)章制度的知識(shí)支持，這種方式需要大量人力進(jìn)行文檔預(yù)處理和知識(shí)采編。借助大模型技術(shù)，南京銀行推出了新一代AI助手，員工能夠通過(guò)自然語(yǔ)言交互快速獲取制度文檔的智能解答，有效提升了工作效率。大模型的“知識(shí)庫(kù)”實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)構(gòu)建，避免了傳統(tǒng)人工采編的高成本，通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)萬(wàn)份文檔，大幅減少了對(duì)人工處理的需求。智能辦公應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)顯示，大模型技術(shù)能夠有效整合內(nèi)部知識(shí)資源，為其他中小銀行在資源有限的情況下實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型提供了參考。

（二）大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場(chǎng)景中的成效分析

隨著大模型技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用逐漸從理論探索走向?qū)嶋H應(yīng)用，各大銀行正不斷探索其在多領(lǐng)域的實(shí)際效用。根據(jù)各自的業(yè)務(wù)需求，銀行機(jī)構(gòu)積極推動(dòng)大模型技術(shù)在信貸審批、客戶服務(wù)、辦公流程、風(fēng)險(xiǎn)管理等關(guān)鍵領(lǐng)域的實(shí)踐。表3展示了六大國(guó)有銀行在大模型技術(shù)應(yīng)用方面的案例及其成效分析。

總體來(lái)看，大模型技術(shù)的應(yīng)用不僅提升了商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)效率，也為客戶提供了更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)。盡管已有顯著成效，但大模型的優(yōu)化與應(yīng)用仍需持續(xù)推進(jìn)。銀行需要不斷完善大模型技術(shù)的應(yīng)用機(jī)制，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與合規(guī)管理，確保在推動(dòng)智能化業(yè)務(wù)的同時(shí)保障客戶數(shù)據(jù)安全。

四、大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用中的問(wèn)題分析

如圖5所示，大模型技術(shù)的廣泛應(yīng)用為商業(yè)銀行的智能化服務(wù)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供了支持，但也引發(fā)了復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。這些問(wèn)題不僅可能削弱模型的有效性，還可能危及銀行的運(yùn)營(yíng)安全和客戶信任。以下將從五個(gè)主要問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)分析。

（一）不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)

盡管大模型具備強(qiáng)大的預(yù)測(cè)與推理能力，但因其依賴歷史數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法，在面對(duì)新的、不完整或動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)時(shí)，容易出現(xiàn)模型幻覺(jué)或預(yù)測(cè)偏差（施志暉等，2024）。大模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴度高，若使用陳舊或不良數(shù)據(jù)，模型輸出將受到影響。尤其在銀行業(yè)，數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性直接關(guān)系到?jīng)Q策的有效性。比如在信貸評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)分析中，數(shù)據(jù)誤差或模型幻覺(jué)可能導(dǎo)致錯(cuò)誤決策，引發(fā)信貸風(fēng)險(xiǎn)和金融損失。另外，大模型的復(fù)雜性和“黑箱”性質(zhì)讓銀行難以驗(yàn)證每個(gè)決策后面邏輯的合理性，增加了不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)。

（二）系統(tǒng)性偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)

大模型在訓(xùn)練過(guò)程中使用了大量歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能包含社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或文化方面的偏見(jiàn)，如性別偏見(jiàn)、職業(yè)偏見(jiàn)和地域偏見(jiàn)等（黃楠等，2024）。大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸加劇了偏見(jiàn)，這種偏見(jiàn)可能影響到客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及決策的公正性。銀行業(yè)高度依賴數(shù)據(jù)，偏見(jiàn)直接影響了業(yè)務(wù)結(jié)果和客戶體驗(yàn)，特別是在信貸審批中，大模型由于吸收了歷史數(shù)據(jù)中的性別偏見(jiàn)，可能會(huì)對(duì)某些客戶群體進(jìn)行不公正對(duì)待，限制了客戶平等獲取信貸的機(jī)會(huì)。系統(tǒng)性的偏見(jiàn)在風(fēng)險(xiǎn)控制中也可能導(dǎo)致對(duì)特定客戶群體的不合理歧視，這削弱了銀行的公平性和競(jìng)爭(zhēng)力。

（三）隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)

大模型的應(yīng)用依賴于對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特性使隱私和安全問(wèn)題格外突出。商業(yè)銀行處理的敏感數(shù)據(jù)包括財(cái)務(wù)信息、交易記錄和個(gè)人資料等，大模型在訓(xùn)練和推理時(shí)頻繁地調(diào)用這些數(shù)據(jù)，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。在開(kāi)放環(huán)境下，數(shù)據(jù)安全的脆弱性更加明顯，若遭遇網(wǎng)絡(luò)攻擊或管理不當(dāng)，客戶信息可能被泄露，這會(huì)帶來(lái)信任危機(jī)和法律風(fēng)險(xiǎn)。此外，銀行還面臨知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，大模型可能未經(jīng)授權(quán)使用第三方數(shù)據(jù)或生成含有版權(quán)的內(nèi)容，引發(fā)法律爭(zhēng)端。

（四）道德和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)

由于大模型的“黑箱”特性和可解釋性不足，其決策過(guò)程的透明度問(wèn)題成為銀行應(yīng)用中的一大難題。金融決策要求對(duì)客戶、股東和監(jiān)管機(jī)構(gòu)承擔(dān)高度責(zé)任，但大模型通常無(wú)法清晰地解釋每個(gè)決策的邏輯過(guò)程，這可能引發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn)（丁曉蔚等，2024）。銀行使用大模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估或信用評(píng)分時(shí)，若客戶質(zhì)疑決策的合理性卻得不到明確解釋，將影響客戶信任度。此外，大模型可能做出違背道德的決策，如歧視性評(píng)分或不公平的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，不僅引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)，還損害銀行聲譽(yù)。在敏感業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，若大模型無(wú)法充分解釋決策依據(jù)，可能被視為不合規(guī)，面臨監(jiān)管質(zhì)疑和處罰。

（五）高算力成本與投入產(chǎn)出風(fēng)險(xiǎn)

大模型技術(shù)的應(yīng)用對(duì)算力需求極高，高性能計(jì)算資源的高昂投資和維護(hù)成本成為限制大模型在商業(yè)銀行特別是中小銀行中推廣的主要障礙，大模型訓(xùn)練和推理依賴于強(qiáng)大的算力支持，包括GPU等硬件和云計(jì)算資源，這些都需要銀行投入大量資金。對(duì)大型銀行來(lái)說(shuō)，盡管算力投資費(fèi)用不菲，但憑借其雄厚資金實(shí)力和技術(shù)資源，可以承擔(dān)這些成本，并通過(guò)規(guī)?；瘧?yīng)用獲得更高的回報(bào)；相比之下，中小銀行受限于有限的預(yù)算和資源，算力成本會(huì)直接影響其技術(shù)應(yīng)用的深度和廣度，導(dǎo)致其在金融科技創(chuàng)新上進(jìn)展緩慢。另外，大模型技術(shù)的投入產(chǎn)出比問(wèn)題對(duì)中小銀行構(gòu)成了挑戰(zhàn)。中小銀行缺乏規(guī)模效應(yīng)和足夠的業(yè)務(wù)場(chǎng)景支撐，難以在短期內(nèi)看到明顯的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。相比大型銀行能將大模型廣泛應(yīng)用于多種業(yè)務(wù)，中小銀行業(yè)務(wù)規(guī)模小、應(yīng)用場(chǎng)景單一，算力投資與收益之間的不對(duì)稱加重了其對(duì)大模型技術(shù)的保守態(tài)度。中小銀行在算力投資上面臨的資金壓力，還會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，如算力資源利用率低和成本回收周期長(zhǎng)等問(wèn)題。

五、大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場(chǎng)景中的問(wèn)題應(yīng)對(duì)策略

（一）精準(zhǔn)數(shù)據(jù)管理與定制模型開(kāi)發(fā)，強(qiáng)化不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略

針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是控制不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)的核心環(huán)節(jié)，商業(yè)銀行應(yīng)構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)管理體系，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、預(yù)處理和驗(yàn)證，確保數(shù)據(jù)輸入的時(shí)效性和真實(shí)性（蔣靜，2024）。對(duì)舊數(shù)據(jù)或有偏差的數(shù)據(jù)，應(yīng)設(shè)獨(dú)立驗(yàn)證團(tuán)隊(duì)進(jìn)行定期審核，利用第三方數(shù)據(jù)驗(yàn)證工具進(jìn)行雙重審核，減少數(shù)據(jù)問(wèn)題對(duì)模型的影響。同時(shí)在模型應(yīng)用過(guò)程中，需建立多層次結(jié)果驗(yàn)證和人機(jī)協(xié)同機(jī)制，提升輸出的可靠性。關(guān)鍵業(yè)務(wù)需人機(jī)協(xié)同驗(yàn)證，由專業(yè)人員審核模型輸出的核心數(shù)據(jù)，確保其符合業(yè)務(wù)邏輯。在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中，客戶經(jīng)理或風(fēng)控團(tuán)隊(duì)需復(fù)核模型結(jié)果，減少誤判帶來(lái)的損失（張保強(qiáng)，2018）。另外，定制化大模型研發(fā)是提升業(yè)務(wù)適配性的有效手段，銀行應(yīng)與科研機(jī)構(gòu)合作，對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)和增訓(xùn)，開(kāi)發(fā)專屬金融模型，提升決策的可靠性。

（二）構(gòu)建多元審查與模型優(yōu)化機(jī)制，應(yīng)對(duì)系統(tǒng)性偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)

應(yīng)對(duì)偏見(jiàn)需要構(gòu)建多元審查機(jī)制：一是銀行應(yīng)在模型訓(xùn)練和部署環(huán)節(jié)引入多元化團(tuán)隊(duì)，確保數(shù)據(jù)的多樣性，減少偏見(jiàn)積累。通過(guò)增加多元數(shù)據(jù)樣本可以平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)。二是模型優(yōu)化和偏見(jiàn)校正是減少系統(tǒng)性偏見(jiàn)的關(guān)鍵。商業(yè)銀行應(yīng)引入偏見(jiàn)檢測(cè)和校正技術(shù)，如對(duì)抗訓(xùn)練、再采樣等方法，主動(dòng)調(diào)整模型對(duì)不同群體的偏見(jiàn)。通過(guò)設(shè)置公平性指標(biāo)，在模型評(píng)估階段檢測(cè)公正性，并對(duì)存在偏見(jiàn)的問(wèn)題模型進(jìn)行優(yōu)化，提高對(duì)不同群體的公平性。三是透明性和可解釋性是減少偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)的保障。商業(yè)銀行應(yīng)逐步采用可解釋的大模型架構(gòu)，使決策過(guò)程對(duì)業(yè)務(wù)人員和客戶更為透明。在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中，利用決策日志和解釋工具呈現(xiàn)決策過(guò)程，避免“黑箱”誤判。商業(yè)銀行還應(yīng)建立客戶反饋機(jī)制，允許客戶對(duì)決策提出意見(jiàn)，并將反饋納入模型優(yōu)化流程（陸岷峰和歐陽(yáng)文杰，2024）。四是銀行需定期評(píng)估模型的偏見(jiàn)，尤其是在信貸審批、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等敏感領(lǐng)域進(jìn)行跨部門聯(lián)合檢查。

（三）強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全治理與隱私保護(hù)機(jī)制，應(yīng)對(duì)隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)

數(shù)據(jù)安全治理是隱私保護(hù)的基礎(chǔ)，商業(yè)銀行應(yīng)建立覆蓋數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和傳輸?shù)陌踩卫眢w系，確保各環(huán)節(jié)符合安全標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)采集時(shí)應(yīng)遵循“最小必要原則”，控制數(shù)據(jù)收集范圍，減少不必要的敏感信息獲??；在存儲(chǔ)和處理階段，需使用加密和訪問(wèn)控制措施，保障高敏感度數(shù)據(jù)的安全；傳輸過(guò)程中則需采用加密和多因素認(rèn)證技術(shù)，降低泄露風(fēng)險(xiǎn)（侯鵬等，2023）。同時(shí)，銀行還需強(qiáng)化數(shù)據(jù)使用監(jiān)控和審查，建立數(shù)據(jù)溯源機(jī)制，記錄每次數(shù)據(jù)調(diào)用。通過(guò)數(shù)據(jù)訪問(wèn)日志和審計(jì)功能，對(duì)模型訓(xùn)練和推理中的數(shù)據(jù)使用進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)識(shí)別和應(yīng)對(duì)異常行為。另外，隱私保護(hù)技術(shù)如聯(lián)邦學(xué)習(xí)和差分隱私可減少數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過(guò)在各節(jié)點(diǎn)聯(lián)合訓(xùn)練模型，無(wú)需傳輸原始數(shù)據(jù)，降低了外泄風(fēng)險(xiǎn)；差分隱私則在輸出中引入噪聲，保護(hù)單個(gè)用戶數(shù)據(jù)不被識(shí)別 （Kairouz等，2021）。最后加強(qiáng)員工安全意識(shí)培訓(xùn)，尤其是大模型管理團(tuán)隊(duì)的專業(yè)培訓(xùn)，提升對(duì)隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和應(yīng)對(duì)能力，有效減少人為失誤導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)（周慧蕙等，2024）。

（四）提升模型透明度與可解釋性，降低道德和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)

為提升模型透明度，銀行應(yīng)采用可解釋性技術(shù)，如特征重要性分析、LIME和可視化工具⑤，以揭示模型處理數(shù)據(jù)的過(guò)程。同時(shí)，在模型設(shè)計(jì)中，結(jié)合基于規(guī)則的模型進(jìn)行驗(yàn)證，確保大模型輸出符合業(yè)務(wù)邏輯，降低因“黑箱”決策帶來(lái)的不確定性。制定明確的倫理準(zhǔn)則，指導(dǎo)技術(shù)團(tuán)隊(duì)遵循公正、透明的原則，定期進(jìn)行公平性測(cè)試，預(yù)防潛在的歧視性風(fēng)險(xiǎn)。另外，人機(jī)協(xié)同機(jī)制是提升模型可解釋性的重要手段。銀行應(yīng)將大模型作為輔助工具，確保高風(fēng)險(xiǎn)決策通過(guò)人機(jī)協(xié)同的流程，由人工進(jìn)行復(fù)核和校正。配備專業(yè)的風(fēng)控和合規(guī)團(tuán)隊(duì)，核實(shí)大模型的判斷，特別是在涉及客戶利益的環(huán)節(jié)，確保決策的合理性。人機(jī)協(xié)同機(jī)制還可以為模型提供反饋，幫助優(yōu)化模型的解釋性能，提高精準(zhǔn)度（王應(yīng)貴等，2024）。最后與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的合作是降低道德風(fēng)險(xiǎn)的有效措施。保持與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的互動(dòng)，及時(shí)匯報(bào)應(yīng)用情況，確保大模型的創(chuàng)新符合監(jiān)管框架。

（五）優(yōu)化算力資源配置，提升算力利用效率

優(yōu)化算力配置是核心，銀行應(yīng)根據(jù)實(shí)際需求科學(xué)規(guī)劃算力資源，引入靈活管理系統(tǒng)，通過(guò)負(fù)載均衡和任務(wù)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)配，避免算力浪費(fèi)。優(yōu)先利用現(xiàn)有資源進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展和優(yōu)化，可提升硬件性能并降低成本（劉曉樂(lè)等，2024）。銀行還可以與其他金融機(jī)構(gòu)共建算力中心，實(shí)現(xiàn)資源共享和成本分?jǐn)偅嵘Y源利用率和投資回報(bào)。另外，提升算力利用效率是關(guān)鍵。通過(guò)優(yōu)化算法和訓(xùn)練方法，如混合精度訓(xùn)練、模型剪枝和蒸餾技術(shù)⑥，銀行可降低計(jì)算量，提升運(yùn)行速度，減少算力需求。銀行需加強(qiáng)算力消耗監(jiān)控，動(dòng)態(tài)調(diào)整配置策略，確保資源與需求匹配。自動(dòng)化算力優(yōu)化工具可持續(xù)分析模型表現(xiàn)，優(yōu)化部署以提升效率（陸岷峰，2024）。最后銀行需培養(yǎng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，增強(qiáng)算力管理和優(yōu)化能力。建立內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)和流程，規(guī)范算力的使用和管理，設(shè)立專門團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)算力規(guī)劃和調(diào)度，確保資源高效利用，減少浪費(fèi)。

（六）優(yōu)化投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，提升大模型技術(shù)應(yīng)用效益

精細(xì)化成本管理與資源優(yōu)化是基礎(chǔ)，銀行應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)需求合理規(guī)劃算力投資，避免盲目投入。一是聚焦高收益場(chǎng)景優(yōu)化投入產(chǎn)出。銀行應(yīng)優(yōu)先在智能風(fēng)控、精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶分析等業(yè)務(wù)價(jià)值顯著的領(lǐng)域試點(diǎn)應(yīng)用大模型，確保算力資源向高效益方向傾斜，通過(guò)精細(xì)化資源規(guī)劃實(shí)現(xiàn)投資價(jià)值最大化。中小銀行可結(jié)合業(yè)務(wù)特點(diǎn)，探索多元化場(chǎng)景應(yīng)用，進(jìn)一步提升算力投資回報(bào)率（歐陽(yáng)文杰和陸岷峰，2024）。二是構(gòu)建動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制強(qiáng)化管理。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控算力使用效率與業(yè)務(wù)收益的關(guān)系，銀行可建立動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，優(yōu)化算力分配策略，確保資源始終精準(zhǔn)匹配業(yè)務(wù)需求。運(yùn)用算力評(píng)估工具分析場(chǎng)景收益和成本回收周期，為持續(xù)優(yōu)化算力投入提供數(shù)據(jù)支持。三是探索資源共享模式降低成本。銀行可與其他金融機(jī)構(gòu)共建算力中心，推動(dòng)資源共享和成本分?jǐn)?，借助云?jì)算和邊緣計(jì)算按需租賃算力資源，減小硬件投資壓力。

六、結(jié)論

本文探討了大模型技術(shù)在商業(yè)銀行智能化服務(wù)創(chuàng)新與發(fā)展中的應(yīng)用及其成效，重點(diǎn)分析了大模型在智能客服、信貸風(fēng)險(xiǎn)管理、智能辦公等場(chǎng)景中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。研究表明，大模型技術(shù)作為金融科技發(fā)展的核心工具，其在優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升運(yùn)營(yíng)效率上具有獨(dú)特價(jià)值。商業(yè)銀行通過(guò)大模型技術(shù)的引入，不僅提升了服務(wù)效率與客戶體驗(yàn)，還在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得了技術(shù)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)了智能化轉(zhuǎn)型的深入。同時(shí)，本文也揭示了大模型技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨的不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)性偏見(jiàn)、隱私安全、

道德和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)以及算力不足等問(wèn)題，并針對(duì)性地提出了應(yīng)對(duì)策略。

近年來(lái)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)已高度關(guān)注金融科技對(duì)行業(yè)生態(tài)的深遠(yuǎn)影響，例如中國(guó)人民銀行印發(fā)的《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》（銀發(fā)〔2021〕335號(hào)）中明確要求推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)防控同步發(fā)展?；诖?，制定科學(xué)有效的監(jiān)管措施，對(duì)于平衡技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)控制至關(guān)重要。為確保大模型技術(shù)健康發(fā)展，本文提出如下建議：一是金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)制定覆蓋數(shù)據(jù)使用合規(guī)性、算法透明度和風(fēng)險(xiǎn)防控的大模型應(yīng)用監(jiān)管框架，確保技術(shù)應(yīng)用的合法性和透明性，這將幫助銀行更好地平衡技術(shù)優(yōu)勢(shì)與合規(guī)要求。二是加快推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，聯(lián)合行業(yè)協(xié)會(huì)制定統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范，包括算力標(biāo)準(zhǔn)、模型評(píng)估指標(biāo)和隱私保護(hù)準(zhǔn)則等，降低技術(shù)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)，為行業(yè)發(fā)展提供清晰指引。三是建立動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制和“監(jiān)管沙箱”，通過(guò)實(shí)時(shí)跟蹤和創(chuàng)新試驗(yàn)積累監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化政策設(shè)計(jì)，構(gòu)建有利于技術(shù)發(fā)展的監(jiān)管生態(tài)。

注釋：

① Transformer 是一種基于自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，其能夠并行處理序列數(shù)據(jù)，尤其適用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。它由 Vaswani 等人在 2017 年提出，提升了模型的訓(xùn)練速度和準(zhǔn)確性，是生成式預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)。

② 私有云：?jiǎn)我唤M織專門構(gòu)建的云計(jì)算環(huán)境，具備高度的安全性和控制性，資源完全由該組織獨(dú)享，適合需要處理敏感數(shù)據(jù)和有嚴(yán)格合規(guī)要求的企業(yè)。公有云：一種由第三方服務(wù)商提供的云計(jì)算模式，用戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)共享的計(jì)算和存儲(chǔ)資源。它具有高擴(kuò)展性和低成本優(yōu)勢(shì)，適合需要彈性資源的應(yīng)用場(chǎng)景。行業(yè)云：為特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療等）設(shè)計(jì)的云計(jì)算服務(wù)，提供定制化的解決方案和服務(wù)，針對(duì)行業(yè)內(nèi)的通用需求優(yōu)化了資源配置和功能?；旌显疲航Y(jié)合了私有云和公有云的優(yōu)點(diǎn)，企業(yè)可以在私有云上處理敏感數(shù)據(jù)，同時(shí)利用公有云的資源靈活應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)峰值，提供了更高的靈活性和成本效益。

③ API（應(yīng)用程序編程接口）調(diào)用：指通過(guò)預(yù)定義的接口讓不同軟件或系統(tǒng)相互通信。銀行可以通過(guò)API連接到大模型服務(wù)，快速獲取處理結(jié)果，而無(wú)需自行構(gòu)建模型。提示詞工程：設(shè)計(jì)和優(yōu)化輸入給大模型的文本提示（prompts），以引導(dǎo)模型產(chǎn)生所需的輸出。通過(guò)設(shè)計(jì)不同的提示詞，用戶可以調(diào)整模型的行為和回答質(zhì)量。模型微調(diào)：指在一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，使模型在該領(lǐng)域的任務(wù)上表現(xiàn)得更好。銀行可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)，增強(qiáng)其完成特定任務(wù)的能力。二次增訓(xùn)：指對(duì)一個(gè)已經(jīng)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型再次進(jìn)行訓(xùn)練，以使其更好地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)或應(yīng)用場(chǎng)景。這通常在已有模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行，減少?gòu)牧汩_(kāi)始訓(xùn)練的成本和時(shí)間。

④ OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）是一種技術(shù)，用于將掃描的圖像、手寫或印刷的文本轉(zhuǎn)換為可編輯的數(shù)字文本。OCR技術(shù)能夠自動(dòng)識(shí)別和提取圖像中的字符信息，廣泛應(yīng)用于文件數(shù)字化和信息自動(dòng)化處理。

⑤ 特征重要性分析：用于衡量模型輸入特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度的一種技術(shù)，幫助理解哪些特征對(duì)模型決策起到了關(guān)鍵作用。這對(duì)解釋復(fù)雜模型的決策過(guò)程非常有用。LIME（Local Interpretable Model-agnostic

Explanations）：一種解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法，通過(guò)生成局部線性模型來(lái)解釋復(fù)雜模型的輸出。它能夠解釋單個(gè)預(yù)測(cè)背后的邏輯，提供模型可解釋性，特別適用于“黑箱”模型?？梢暬ぞ撸河糜趯?shù)據(jù)或模型的輸出結(jié)果通過(guò)圖表或圖形的方式呈現(xiàn)出來(lái)，幫助用戶更直觀地理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)和模型表現(xiàn)，常用于分析模型的行為和結(jié)果。

⑥ 混合精度訓(xùn)練：通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中結(jié)合不同精度（如16位和32位）的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，混合精度訓(xùn)練能夠在保持模型精度的同時(shí)顯著提高計(jì)算效率，減少顯存占用，加速模型訓(xùn)練過(guò)程。模型剪枝：通過(guò)移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中冗余或不重要的連接和參數(shù)，減少模型規(guī)模，降低計(jì)算復(fù)雜度，從而提高運(yùn)行效率，適合部署在資源受限的環(huán)境中。蒸餾技術(shù)：提取對(duì)一個(gè)復(fù)雜模型（教師模型）的知識(shí)并傳遞給一個(gè)較小的模型（學(xué)生模型），使小模型在推理時(shí)保持較高精度，同時(shí)降低計(jì)算需求和推理成本。

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（責(zé)任編輯：唐詩(shī)柔）

Research on the Application of Big Modeling Technology in

Commercial Banking Service Scenarios

SHI Zhihui1， LU Minfeng2

（ 1. Financial Technology Lab of Jiangsu Merchant Bank， Nanjing 210003， China;

2. Shanghai Institute of Science and Technology Finance， Shanghai University， Shanghai 200000， China）

Abstract： In the context of increasingly fierce competition in the banking industry， service quality has become the core competitiveness， and big model technology， as one of the most advanced digital means， is profoundly transforming the service mode of commercial banks by virtue of its powerful data processing， predictive analysis and intelligent decision-making capabilities. Big model technology shows its unique value in intelligent customer service， credit risk management， intelligent office and other scenarios， which not only helps banks optimize operational efficiency and customer experience， but also provides them with new advantages in market competition. However， in practical application， banks still need to face the problems of inaccuracy risk， systematic bias， privacy security， and insufficient computing power， which seriously affect the practical application effect of big models and the service capability of banks. Through a systematic analysis of the current status of the application of big model technology in the banking industry， the article explores its role in improving service quality and optimizing business processes， and proposes practical strategies to address the existing problems. The study aims to provide theoretical guidance and practical suggestions for commercial banks to better utilize big model technology in digital transformation.

Keywords： Big model technology; Commercial banks; intelligent services; Risk management; Data security