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在2025蛇年春節前后，杭州的一家人工智能公司DeepSeek發布了開源模型 R1，震撼了全球科技圈。從其訪問量暴增、到受到質疑和圍堵、再至上線英偉達等平臺，話題熱度居高不下，也帶來了業內對大模型技術的新思考。

拉長時間線觀察，2022年底ChatGPT的爆火引發了后續全球AI大模型井噴式發展，經歷了2023年國內外科技公司的“百模大戰”，大模型技術于2024年步入了金融、醫療、法律等垂直行業的應用之年。

將視角聚焦至金融行業。銀行擁有海量的數據資源，是大模型應用的先行行業。過去一年多的時間，以國有大行、股份行為代表的金融機構，通過自建、聯合共建大模型，挖掘大模型在更多業務場景中的應用，特別是在智能客服、智能投顧、數字員工、風險管理、合規審查、反欺詐等方面，探索領域涵蓋了前中后臺。

而展望未來，伴隨大模型技術的持續進化，2025年是否會爆出突破性創新？此次DeepSeek爆火的價值或就在此，其以創新力量向外界提供了重要啟示，無疑會鼓勵國內各行業在AI創新方面的探索。

銀行探索大模型多場景應用

銀行對大模型的熱情，源于人工智能大模型或將是銀行數字化轉型的重要驅動力。因為大模型被預期將深刻改變銀行業的經營模式與服務模式，并進一步影響競爭格局。

根據中國銀行業協會發布《2024年度中國銀行業發展報告》，金融與人工智能有天然的契合點，AI大模型技術能夠充分挖掘銀行業的海量數據，而銀行業具有適用AI大模型技術的豐富場景。當前AI大模型正推進我國銀行業服務、營銷、產品等領域的全面革新，催化“未來銀行”加速到來。

但是，在數據安全的要求下，當前銀行的大模型技術先行先試的還是各種碎片化的應用場景。

雖然，國有大行、多家股份制銀行在2023年年報和2024年半年中均有對人工智能大模型布局有較高預期的表述，并披露了大模型領域的技術研發和應用進展。但是當前階段正如中國銀行業協會首席信息官高峰發文總結：“目前銀行業對于大模型的應用目的主要是建立一個內部使用的人工助手，以提升內部員工的效率。”

高峰認為，目前大模型在銀行業應用第一的場景是智能編制代碼，節省了軟件開發人員；應用第二的場景是內部的AI辦公，包括知識問答、會議紀要、文本寫作及合規審查；應用第三的場景是中臺的運營管理，包括智能客服、企業級知識庫等。但對于賬戶交易等觸及核心業務的大模型應用，目前尚未落地。

以工商銀行為例，根據公開資料，該行與國家級實驗室、科研機構和頭部企業的合作，全面建成同業最大千卡云算力集群、最懂金融的千億級金融大模型、高質多維的金融數據集。目前實現約20個業務領域的端到端、規模化應用，包括遠程銀行、運行管理、對公信貸、金融市場等領域。

再以郵儲銀行為例，該行發布了自有大模型“郵智”，該大模型從底層算力到頂層應用，全部實現自主可控。“郵智”支持多場景的金融應用，包括企業智能助手、數字員工、信貸模型等。從具體場景看，其中一項是郵儲銀行利用大模型等新技術搭建了智能法審輔助工具，使得法律審查用時提速超50%。該行還表示，未來該行將在合同智能起草、履約管理、法律問答等更多領域探索利用大模型。

中小銀行中，可從江蘇銀行觀察，該行最新運用“智慧小蘇”大語言模型，賦能風控領域的數智化轉型，規則組件化，規范了風控模型的開發和維護流程。

大型銀行投入高成本

券商中國記者從一位銀行業內人士解到，當選擇一個訓練模型，需要向其投喂相應的脫敏數據，其前期投入資金成本、設備成本、人力成本和試錯成本，并不是一家中型銀行可以承受的，所以大型銀行的優勢更大。

根據中國銀行業協會發布《2024年度中國銀行業發展報告》，2023年六大行金融科技投入首次突破1200億元。

從其過去一年對大模型領域招采需求可窺探一斑，從公開信息看，郵儲銀行、建設銀行旗下子公司建信金科、交通銀行、浦發銀行、招商銀行、光大銀行、興業銀行、廣發銀行、華夏銀行均有對外大模型相關的硬件、軟件招標中標信息。

其中，郵儲銀行發布了大模型智能研發測試輔助系統關聯的三個子項目，分別由華為、阿里云和智譜華章中標。

此外，大模型訓練對算力的需求是巨大的。例如光大銀行曾于2024年9月發布智能運營中心大模型GPU算力資源采購項目招標公告，擬采購10臺大模型算力服務器資源及1個算力組網配件。

與大模型有關的金融科技人才越來越受到銀行的重視。如近期興業銀行、寧波銀行發布招聘科技人才的信息中，提及了“熟悉主流大模型”“具有相關理論基礎和實踐經驗”等相關要求。

中小銀行如何乘勝追擊？

與大型銀行高成本投入不同，跟隨策略是多數中小銀行的選擇。這是因為，對于后者而言，除了資金、人力成本這項前期成本外，后期的試錯成本之高也是難以承受之重。

“當選擇了一個路徑，每年進行幾百萬、幾千萬的投入，如果最后數據跑完的結論是，這項路徑是錯的，那前面的投入就全部錯付了。”一家城商行人士告訴券商中國記者，中小銀行采取跟隨策略，也是為了圍觀頭部銀行成熟的應用，從而選擇成功率高的路徑，實現“下山摘桃子”。

“大模型的訓練與推理往往需要海量的計算資源，這涉及到昂貴的硬件投資以及持續的能源消耗，對于中小銀行而言，無疑是一筆沉重的成本負擔。”上海銀行首席信息官胡德斌在今年1月11日參加新金融聯盟舉辦的一項內部研討會總結：“我們既不盲目爭先，也不甘落后，即便在資源上存在差距，也不放棄深入研究與部署，積極擁抱大模型帶來的變革。在場景選擇上，我們擇優而用，不刻意偏袒某一特定大模型作為應用基礎，而是更加注重依據業務場景需求來確定實現方式。”