中國報告大廳網訊，近年來，隨著人工智慧技術的快速發展，大模型在金融領域的應用逐漸深入，尤其是銀行業，正通過引入大模型技術推動數位化轉型。從智能客服到風控管理，從內部效率提升到對外服務優化，大模型的應用場景不斷擴展。2025年，銀行業在大模型驅動下的投資布局將更加多元，市場機遇與挑戰並存。

  一、銀行大模型矩陣的豐富與擴展

  中國報告大廳發布的《2025-2030年中國銀行行業競爭格局及投資規劃深度研究分析報告》指出，大模型技術正在成為銀行業數位化轉型的重要驅動力。以國有大行為例，建設銀行已引入大模型並完成定製化訓練，推進生成式人工智慧在全集團的體系化應用，未來或將集成AI工具供下屬機構使用。工商銀行則基於自主研發的大模型平台，率先引入開源大模型底座，並在財報分析、AI財富管家等10餘個典型場景中試點應用。

  除了大型銀行，部分地方中小銀行與網際網路銀行也在加速部署大模型技術。例如，新網銀行早在2024年5月就在系統研發場景中應用了大模型，並在客服領域替代了部分人工客服，同時在營銷、貸後管理等場景中嘗試應用。這些案例表明，大模型技術正從大銀行向中小銀行滲透，成為銀行業提升效率和服務能力的重要工具。

  二、銀行理財領域的大模型應用探索

  銀行理財公司也在積極布局大模型技術。建信理財已開始研究大模型在理財業務部分場景的應用，而光大理財則在風險中台完成了大模型蒸餾模型的本地化部署。經過實踐檢驗，大模型在合同信息比對、決議信息校驗等方面展現出強大的智能檢索和校驗能力，顯著提升了審核效率。

  此外，多家理財公司雖未正式引入大模型基座，但已開始重新審視科技資產的戰略價值。例如，中郵理財、招銀理財等機構已布局科技主題理財產品，採用紅利科技輪動策略，深度布局人工智慧、雲計算、半導體等前沿科技領域，為理財客戶提供參與科技投資的途徑。

  三、銀行大模型應用場景的深化與挑戰

  大模型在銀行業的應用場景正由淺入深推進。從最初的知識庫搭建和代碼編寫等內部提效場景，逐漸擴展到投資研究、投資者教育、投資顧問等對外業務中。在貸款審批、盡職調查等領域，大模型幫助銀行科技部門或業務部門搭建智能體，縮短工作流程半徑甚至重構業務流程。

  然而，大模型的應用也面臨信息安全、體制機制變革等挑戰。銀行業務的流程性和合規性要求較高，大模型在擴展應用場景時，信息安全尤為重要。金融機構需構築數據隔離牆，強化數據信息和隱私權保護，確保應用過程的安全性和合規性。

  四、中小銀行在大模型應用中的差異化路徑

  對於中小銀行而言，大模型的應用並非「一招鮮」，更難以「一鍵複製」。中小銀行在部署大模型時，需從戰略、技術、人才等多方面完善配套，結合自身資源稟賦，走出一條差異化之路。例如，部分中小銀行通過開源模型自主搭建辦公助手等多場景應用，面向員工體驗；另一些銀行則深度探索內部知識庫搭建、研發提效甚至信貸風控模型的應用。

  總結

  2025年，大模型技術將繼續推動銀行業的數位化轉型，從大型銀行到中小銀行，從內部效率提升到對外服務優化，應用場景不斷深化。然而，金融機構在應用大模型時，需關注信息安全、體制機制變革等挑戰，尤其是中小銀行，更需結合自身特點，探索差異化發展路徑。大模型技術的廣泛應用，將為銀行業帶來新的市場機遇，同時也對金融機構的戰略布局和技術能力提出更高要求。