银行业如何做好

大模型应用

“必答题”？

AI时代

今年以来，人工智能创新应用在金融业大量涌现，大模型赋能金融业务的价值正持续显现，加强大模型技术的应用也已成为商业银行等金融机构的必答题。

9月5日，招商银行举办2025招银浦江数字金融生态大会。这是招商银行在2025年中期业绩报告中首次提到以“AI First”引领数智招行建设这一提法后，紧接着举办的一场以“AI”为主题的行业大会。大会上，各界人士围绕AI如何赋能银行等金融机构高质量发展这一命题展开探讨。

一、机遇与挑战并存

AI技术的发展将推动银行的经营发生转变。从银行业来看，AI技术的发展有三个方面值得进一步关注：一是从原来的文字交互进阶到智能化的语言交互，这将改变用户的操作界面。二是非结构化数据能够被听懂，由此带来诸多应用场景的变化。三是推理能力方面，能够实现像人一样思考，甚至形成比人更聪明的思考方法。

“实践中，大模型已在多行业落地，包括智能客服高效响应、多模态审核助力风控、综合报告生成提升效能等。”通义大模型业务总经理徐栋表示。

对于银行等金融机构而言，加快大模型等AI技术的应用落地也已逐步成为业内共识和实践方向。不过就目前的情况来看，银行机构推进大模型应用仍然面临着一些需要解决的问题。

二、共建大模型应用生态

金融业要进一步提升大模型解决领域问题的能力，关键在于打好三个“组合拳”，即上下文工程、知识管理和后训练。首先，上下文工程是做好大模型应用的基础性工作。其次，企业级知识管理是释放大模型能力的关键。通过构建完善的企业级知识管理体系，可以将大模型能力与企业自身语境和知识体系对齐，提高答案的准确性。第三，后训练是增强模型在专业领域应用效果的有效手段，通过监督微调、强化学习等方式，将领域知识和领域业务逻辑融入模型，可以显著提升模型在专业领域的基础认知和理解力，使其更好地处理复杂、高难度的领域任务。

招商银行的策略是聚焦“用人多、用时多、省钱多”的高价值场景。在“用人多”场景，用AI扩充人力，扩大服务半径、提升服务水平、优化客户体验，推动业务量持续增长。在“用时多”场景，用AI协助员工工作、降低复杂度、提升质量，实现提质增效。在“省钱多”场景，针对成本高、风险大的环节，用AI提升风险识别的覆盖度、准确度和时效性，减少成本支出。

在AI时代，更需要共建一个产业的神经网络。在这个网络里每一家金融机构、科技公司都是智慧的神经元，通过开放的API、共享的数据标准、协同的技术平台去连接彼此，让数据、算法、算力、场景、高效的交互与激荡，当神经元被激活并连接在一起的时候，整个产业的智慧将实现指数级的增长，将远超任何一个孤立个体的总和。

何一个孤立个体的总和。

三、AI大模型学习和面试资源

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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