今年的《政府工作報告》提出，持續(xù)推進“人工智能+”行動，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結(jié)合起來，支持大模型廣泛應(yīng)用。在此背景下，“人工智能+”賦能各行各業(yè)，金融行業(yè)也不例外，正積極擁抱大模型帶來的變革。

近日，畢馬威中國發(fā)布《2025年中國銀行業(yè)調(diào)查報告》（以下簡稱《報告》）認為，中國銀行業(yè)在大模型落地應(yīng)用方面走在前列，應(yīng)用范圍已經(jīng)從國有大行、股份制銀行迅速擴展到頭部區(qū)域性銀行。目前，國有大行和股份制銀行已全面啟動大模型應(yīng)用建設(shè)，并在前臺、中臺、后臺均有正式投產(chǎn)的應(yīng)用案例。

《報告》提出，人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用場景正不斷拓展和深化，從前臺業(yè)務(wù)（智能投顧、產(chǎn)品咨詢智能客服）到中后臺業(yè)務(wù)（智能反洗錢、智能監(jiān)管），人機協(xié)同的業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)型帶來了前所未有的效率提升與創(chuàng)新突破?！?025年，預(yù)計將看到更多銀行積極擁抱AI，探索其在多個領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。”畢馬威亞太區(qū)及中國金融業(yè)主管合伙人張楚東表示，新技術(shù)的應(yīng)用伴隨著數(shù)據(jù)安全、模型治理、倫理合規(guī)以及人才技能升級等方面的挑戰(zhàn)。銀行需要在積極探索的同時，構(gòu)建完善的治理框架和風(fēng)險防范機制，確保技術(shù)應(yīng)用的安全合規(guī)與可持續(xù)發(fā)展。

盡管大模型已經(jīng)在銀行業(yè)實現(xiàn)了較為廣泛的應(yīng)用，但實際效果與用戶期望之間還存在一定的差距。以市面上常見的AI智能客服為例，AI的“答非所問”和“已讀亂回”經(jīng)常讓用戶陷入溝通困境。此外，在財富管理、投資策略等銀行重點關(guān)注的領(lǐng)域，大模型應(yīng)用仍存在一定的局限性，與銀行的核心業(yè)務(wù)尚未實現(xiàn)深度融合。

針對大模型“廣而不精”的現(xiàn)象，銀行業(yè)仍需深化探索，推動大模型從“可用”邁向“優(yōu)用”，從“大而全”轉(zhuǎn)向“專而精”?！瓣P(guān)鍵還是要看需求，根據(jù)實際需要對大模型進行優(yōu)化調(diào)整?！辈┩ㄗ稍兘鹑谛袠I(yè)首席分析師王蓬博認為，大模型在銀行業(yè)的廣泛應(yīng)用是科技金融助力降本增效的直接體現(xiàn)，推動銀行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型、降低運營成本的同時，為產(chǎn)品創(chuàng)新和業(yè)務(wù)模式改變提供了技術(shù)支撐。未來，銀行業(yè)應(yīng)深入研究不同業(yè)務(wù)場景的實際需求，針對財富管理、投資策略等重要領(lǐng)域，可以嘗試探索AI與行業(yè)專家結(jié)合的模式，彌補大模型在復(fù)雜決策中存在的不足。除此以外，要建立健全用戶反饋響應(yīng)機制，針對AI客服 “答非所問”等情況，通過用戶交互數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算法，提升大模型的語義理解與精準回答能力。

中國郵政儲蓄銀行研究員婁飛鵬表示，大模型在銀行業(yè)應(yīng)用仍具有持續(xù)開發(fā)的潛力，在客戶營銷、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、風(fēng)險管理、機構(gòu)運營等方面都可以通過AI來實現(xiàn)優(yōu)化完善。目前來看，“人工智能+銀行”的應(yīng)用還在不斷探索中，需要持續(xù)的資源投入。近年來，開源大模型的出現(xiàn)和推廣確實降低了不少銀行的成本投入，但不能僅是“可用”，還要邁向“優(yōu)用”。在此過程中仍需要銀行在推動模型本地化時根據(jù)實際情況進行優(yōu)化，持續(xù)更新完善模型，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而不斷提升大模型的應(yīng)用成效。（經(jīng)濟日報記者 蘇瑞淇）