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在2025蛇年春節(jié)前后,，杭州的一家人工智能公司DeepSeek發(fā)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(zhì)疑和圍堵,、再至上線英偉達(dá)等平臺(tái)，話題熱度居高不下,，也帶來了業(yè)內(nèi)對(duì)大模型技術(shù)的新思考,。

拉長時(shí)間線觀察，2022年底ChatGPT的爆火引發(fā)了后續(xù)全球AI大模型井噴式發(fā)展,，經(jīng)歷了2023年國內(nèi)外科技公司的“百模大戰(zhàn)”,，大模型技術(shù)于2024年步入了金融、醫(yī)療,、法律等垂直行業(yè)的應(yīng)用之年,。

將視角聚焦至金融行業(yè)。銀行擁有海量的數(shù)據(jù)資源,，是大模型應(yīng)用的先行行業(yè),。過去一年多的時(shí)間，以國有大行,、股份行為代表的金融機(jī)構(gòu),，通過自建、聯(lián)合共建大模型,，挖掘大模型在更多業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用,，特別是在智能客服、智能投顧,、數(shù)字員工,、風(fēng)險(xiǎn)管理、合規(guī)審查,、反欺詐等方面,，探索領(lǐng)域涵蓋了前中后臺(tái)。

而展望未來，伴隨大模型技術(shù)的持續(xù)進(jìn)化,，2025年是否會(huì)爆出突破性創(chuàng)新,？此次DeepSeek爆火的價(jià)值或就在此，其以創(chuàng)新力量向外界提供了重要啟示,，無疑會(huì)鼓勵(lì)國內(nèi)各行業(yè)在AI創(chuàng)新方面的探索,。

銀行探索大模型多場景應(yīng)用

銀行對(duì)大模型的熱情，源于人工智能大模型或?qū)⑹倾y行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力,。因?yàn)榇竽Ｐ捅活A(yù)期將深刻改變銀行業(yè)的經(jīng)營模式與服務(wù)模式,，并進(jìn)一步影響競爭格局。

根據(jù)中國銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布《2024年度中國銀行業(yè)發(fā)展報(bào)告》,，金融與人工智能有天然的契合點(diǎn),，AI大模型技術(shù)能夠充分挖掘銀行業(yè)的海量數(shù)據(jù)，而銀行業(yè)具有適用AI大模型技術(shù)的豐富場景,。當(dāng)前AI大模型正推進(jìn)我國銀行業(yè)服務(wù),、營銷、產(chǎn)品等領(lǐng)域的全面革新,，催化“未來銀行”加速到來,。

但是，在數(shù)據(jù)安全的要求下,，當(dāng)前銀行的大模型技術(shù)先行先試的還是各種碎片化的應(yīng)用場景,。

雖然，國有大行,、多家股份制銀行在2023年年報(bào)和2024年半年中均有對(duì)人工智能大模型布局有較高預(yù)期的表述,，并披露了大模型領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用進(jìn)展。但是當(dāng)前階段正如中國銀行業(yè)協(xié)會(huì)首席信息官高峰發(fā)文總結(jié)：“目前銀行業(yè)對(duì)于大模型的應(yīng)用目的主要是建立一個(gè)內(nèi)部使用的人工助手,，以提升內(nèi)部員工的效率,?！?/p>

高峰認(rèn)為,，目前大模型在銀行業(yè)應(yīng)用第一的場景是智能編制代碼，節(jié)省了軟件開發(fā)人員,；應(yīng)用第二的場景是內(nèi)部的AI辦公,，包括知識(shí)問答、會(huì)議紀(jì)要,、文本寫作及合規(guī)審查,；應(yīng)用第三的場景是中臺(tái)的運(yùn)營管理，包括智能客服,、企業(yè)級(jí)知識(shí)庫等,。但對(duì)于賬戶交易等觸及核心業(yè)務(wù)的大模型應(yīng)用，目前尚未落地,。

以工商銀行為例,，根據(jù)公開資料,，該行與國家級(jí)實(shí)驗(yàn)室、科研機(jī)構(gòu)和頭部企業(yè)的合作,，全面建成同業(yè)最大千卡云算力集群,、最懂金融的千億級(jí)金融大模型、高質(zhì)多維的金融數(shù)據(jù)集,。目前實(shí)現(xiàn)約20個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的端到端,、規(guī)模化應(yīng)用,，包括遠(yuǎn)程銀行,、運(yùn)行管理、對(duì)公信貸,、金融市場等領(lǐng)域,。

再以郵儲(chǔ)銀行為例，該行發(fā)布了自有大模型“郵智”,，該大模型從底層算力到頂層應(yīng)用,，全部實(shí)現(xiàn)自主可控?！班]智”支持多場景的金融應(yīng)用,，包括企業(yè)智能助手、數(shù)字員工,、信貸模型等,。從具體場景看，其中一項(xiàng)是郵儲(chǔ)銀行利用大模型等新技術(shù)搭建了智能法審輔助工具,，使得法律審查用時(shí)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(lǐng)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(yùn)用“智慧小蘇”大語言模型，賦能風(fēng)控領(lǐng)域的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,，規(guī)則組件化,，規(guī)范了風(fēng)控模型的開發(fā)和維護(hù)流程。

大型銀行投入高成本

券商中國記者從一位銀行業(yè)內(nèi)人士解到,，當(dāng)選擇一個(gè)訓(xùn)練模型,，需要向其投喂相應(yīng)的脫敏數(shù)據(jù)，其前期投入資金成本、設(shè)備成本,、人力成本和試錯(cuò)成本,，并不是一家中型銀行可以承受的，所以大型銀行的優(yōu)勢更大,。

根據(jù)中國銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布《2024年度中國銀行業(yè)發(fā)展報(bào)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(duì)大模型領(lǐng)域招采需求可窺探一斑,，從公開信息看,，郵儲(chǔ)銀行、建設(shè)銀行旗下子公司建信金科,、交通銀行,、浦發(fā)銀行、招商銀行,、光大銀行,、興業(yè)銀行、廣發(fā)銀行,、華夏銀行均有對(duì)外大模型相關(guān)的硬件,、軟件招標(biāo)中標(biāo)信息。

其中,，郵儲(chǔ)銀行發(fā)布了大模型智能研發(fā)測試輔助系統(tǒng)關(guān)聯(lián)的三個(gè)子項(xiàng)目,，分別由華為、阿里云和智譜華章中標(biāo),。

此外,，大模型訓(xùn)練對(duì)算力的需求是巨大的。例如光大銀行曾于2024年9月發(fā)布智能運(yùn)營中心大模型GPU算力資源采購項(xiàng)目招標(biāo)公告,，擬采購10臺(tái)大模型算力服務(wù)器資源及1個(gè)算力組網(wǎng)配件,。

與大模型有關(guān)的金融科技人才越來越受到銀行的重視。如近期興業(yè)銀行,、寧波銀行發(fā)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(guān)理論基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)”等相關(guān)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(shù)中小銀行的選擇,。這是因?yàn)?，?duì)于后者而言，除了資金,、人力成本這項(xiàng)前期成本外,，后期的試錯(cuò)成本之高也是難以承受之重。

“當(dāng)選擇了一個(gè)路徑，每年進(jìn)行幾百萬,、幾千萬的投入,，如果最后數(shù)據(jù)跑完的結(jié)論是，這項(xiàng)路徑是錯(cuò)的,，那前面的投入就全部錯(cuò)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(yīng)用，從而選擇成功率高的路徑,，實(shí)現(xiàn)“下山摘桃子”,。

“大模型的訓(xùn)練與推理往往需要海量的計(jì)算資源，這涉及到昂貴的硬件投資以及持續(xù)的能源消耗,，對(duì)于中小銀行而言,，無疑是一筆沉重的成本負(fù)擔(dān)?！鄙虾ｃy行首席信息官胡德斌在今年1月11日參加新金融聯(lián)盟舉辦的一項(xiàng)內(nèi)部研討會(huì)總結(jié)：“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(yōu)而用,，不刻意偏袒某一特定大模型作為應(yīng)用基礎(chǔ)，而是更加注重依據(jù)業(yè)務(wù)場景需求來確定實(shí)現(xiàn)方式,?！?/p>