摘要：在銀行業(yè)競爭日益激烈的背景下，服務(wù)質(zhì)量已成為核心競爭力。大模型技術(shù)作為當(dāng)前最先進的數(shù)字化手段之一，其憑借強大的數(shù)據(jù)處理、預(yù)測分析和智能決策能力，正深刻變革商業(yè)銀行的服務(wù)模式。大模型技術(shù)在智能客服、信貸風(fēng)險管理、智能辦公等場景中展現(xiàn)出的獨特價值，不僅助力銀行提升運營效率和客戶體驗，更為其在市場競爭中提供了新優(yōu)勢。然而，在實際應(yīng)用中，銀行仍需面對不準(zhǔn)確風(fēng)險、系統(tǒng)性偏見、隱私安全和算力不足等問題，這些挑戰(zhàn)嚴(yán)重影響了大模型的實際應(yīng)用效果和銀行的服務(wù)能力。本文通過對大模型技術(shù)在銀行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀的系統(tǒng)分析，探討其在提升服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程中的作用，并針對當(dāng)前存在的問題提出了切實可行的應(yīng)對策略。本文旨在為商業(yè)銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中更好地利用大模型技術(shù)提供理論指導(dǎo)和實踐建議。

關(guān)鍵詞：大模型技術(shù)；商業(yè)銀行；智能化服務(wù)；風(fēng)險管理；數(shù)據(jù)安全

中圖分類號 ：F832.33" " " " 文獻標(biāo)識碼：A" " " " 文章編號：1007-0753（2024）11-0034-12

一、引言

近年來，銀行業(yè)競爭愈發(fā)激烈，服務(wù)質(zhì)量已成為商業(yè)銀行提升競爭力的關(guān)鍵。伴隨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深化，大模型技術(shù)憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理與智能決策能力，正在加速變革銀行的運營模式，為服務(wù)優(yōu)化和業(yè)務(wù)創(chuàng)新注入了新的動力。2023年10月召開的中央金融工作會議進一步強調(diào)了金融行業(yè)在國家經(jīng)濟中的重要性，指出要加快推進金融強國建設(shè)，提升金融機構(gòu)對科技創(chuàng)新的支持力度，特別是在數(shù)字經(jīng)濟和普惠金融等領(lǐng)域的應(yīng)用，推動銀行業(yè)在新一輪競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位。

商業(yè)銀行在當(dāng)前的數(shù)字化浪潮中，已開始廣泛應(yīng)用大模型技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理（NLP）等技術(shù)手段，探索其在智能客服、智慧信貸、精準(zhǔn)營銷等場景中的應(yīng)用，以提升服務(wù)質(zhì)量和運營效率。這些技術(shù)優(yōu)勢使大模型成為銀行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要推動力，能夠有效提升銀行在服務(wù)創(chuàng)新中的競爭能力。然而，盡管大模型在服務(wù)場景中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，銀行在實際應(yīng)用中仍面臨不準(zhǔn)確風(fēng)險、系統(tǒng)性偏見、隱私安全和算力不足等問題。這些挑戰(zhàn)不僅影響了大模型技術(shù)的應(yīng)用效果，也制約了商業(yè)銀行在智能化服務(wù)中的競爭力提升。

基于此，如何充分發(fā)揮大模型在銀行服務(wù)場景中的潛力，解決其應(yīng)用中的現(xiàn)實問題，成為提升銀行服務(wù)競爭力的關(guān)鍵課題。本文系統(tǒng)分析了大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場景中的應(yīng)用現(xiàn)狀及其對業(yè)務(wù)創(chuàng)新的影響，探討大模型在提升服務(wù)質(zhì)量和市場競爭力中的實際作用。同時，深入剖析大模型應(yīng)用中的技術(shù)挑戰(zhàn)和實施障礙，并提出具體的應(yīng)對策略和優(yōu)化建議，力圖為商業(yè)銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中提供理論支持和實踐指導(dǎo)。

二、文獻綜述

（一）大模型技術(shù)的理論基礎(chǔ)與發(fā)展

大模型技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析和生成式預(yù)訓(xùn)練模型（如GPT等）實現(xiàn)了對大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理和智能化分析，正在深刻改變包括金融業(yè)在內(nèi)的多個行業(yè)。理論方面，姜富偉等（2024）認(rèn)為，大模型技術(shù)的理論基礎(chǔ)源于深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和生成式預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)通過模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了模式識別和預(yù)測，成為金融科技中的核心技術(shù)。大模型技術(shù)的發(fā)展方面，郭小東（2024）指出，Transformer①架構(gòu)的廣泛應(yīng)用，使得大模型技術(shù)在文本理解、語義分析等任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其適用于銀行業(yè)中的復(fù)雜場景分析和決策。羅世杰（2024）提到，大模型技術(shù)不僅在情緒測度和資產(chǎn)價格預(yù)測中表現(xiàn)出色，還在市場分析、風(fēng)險評估等方面具有巨大的應(yīng)用潛力。然而，大模型技術(shù)的局限性也非常明顯，包括其對高算力的需求、數(shù)據(jù)依賴性強以及“黑箱”特性，這些問題在實際應(yīng)用中對銀行提出了較高的技術(shù)要求。袁雨晴和陳昌鳳（2024）進一步指出，大模型在實際應(yīng)用中，若不加以控制，可能引入性別、種族等系統(tǒng)性偏見，并提出必須采取有效的治理措施以減少這些風(fēng)險。肖紅軍和張麗麗（2024）也強調(diào)，解決大模型的可解釋性問題對其在金融行業(yè)的安全使用至關(guān)重要。

（二）大模型技術(shù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用研究

圖1展示了大模型技術(shù)在銀行業(yè)的五層級應(yīng)用模型，包括任務(wù)層、領(lǐng)域?qū)印⑵髽I(yè)層、行業(yè)層和世界層。每個層級的模型聚焦于不同任務(wù)，形成從具體任務(wù)到行業(yè)知識再到全球知識的分層體系，為銀行在客戶服務(wù)、風(fēng)險管理和市場預(yù)測等領(lǐng)域提供支持。施志暉和陸岷峰（2024）指出，生成式大模型在銀行的智能客服領(lǐng)域，通過自然語言處理技術(shù)提升了客戶服務(wù)的效率，例如自動生成服務(wù)摘要和客戶對話記錄，減少人工干預(yù)，提升了客戶體驗。龔新宇和江瀚（2023）認(rèn)為，大模型在信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用效果非常顯著，借助大數(shù)據(jù)和大模型的結(jié)合，銀行能夠更好地預(yù)測信貸風(fēng)險并優(yōu)化風(fēng)控流程，從而降低信貸損失率。徐博（2023）提到，大模型在銀行業(yè)的精準(zhǔn)營銷和智能辦公中發(fā)揮著重要作用。例如，平安銀行通過自主研發(fā)的大模型平臺，將其應(yīng)用于營銷、內(nèi)部運營和風(fēng)險管控，顯著提升了業(yè)務(wù)智能化程度和運營效率。該分層模型的應(yīng)用，有助于銀行更有效地整合多層次知識，為智能化轉(zhuǎn)型提供堅實基礎(chǔ)。

（三）大模型技術(shù)應(yīng)用的挑戰(zhàn)與述評

現(xiàn)有研究表明，大模型技術(shù)雖然在商業(yè)銀行的服務(wù)場景中展現(xiàn)了巨大的潛力，但仍存在諸多挑戰(zhàn)。劉志雄（2024）指出，大模型技術(shù)在處理銀行客戶的敏感信息時面臨數(shù)據(jù)隱私和安全問題，數(shù)據(jù)的合規(guī)性與隱私保護成為大模型應(yīng)用的首要挑戰(zhàn)。袁雨晴和陳昌鳳（2024）強調(diào)，歷史數(shù)據(jù)中存在的性別偏見、種族偏見等問題，在大模型的訓(xùn)練中可能被放大，進而影響決策的公平性，特別是在金融行業(yè)中的信貸審批和風(fēng)險評估環(huán)節(jié)，這種系統(tǒng)性偏見尤其需要警惕。肖紅軍和張麗麗（2024）進一步討論了大模型的可解釋性問題。由于大模型的復(fù)雜性及其“黑箱”特性，銀行難以解釋其決策依據(jù)，這給其在合規(guī)性和客戶信任度方面帶來較大風(fēng)險。因此，如何提升模型的透明度，增加其可解釋性，成為銀行在大模型應(yīng)用中的核心難題。楊望等（2024）指出，對于中小銀行而言，算力資源和資金投入的不足是其應(yīng)用大模型技術(shù)的主要障礙。盡管大模型能夠為中小銀行的智能化轉(zhuǎn)型提供潛在的優(yōu)勢，但其巨大的算力需求使得中小銀行在技術(shù)應(yīng)用方面步伐較慢。

盡管大模型技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，但現(xiàn)有研究指出其在數(shù)據(jù)安全、倫理風(fēng)險和監(jiān)管合規(guī)方面面臨挑戰(zhàn)，可能影響金融決策的公正性和服務(wù)的公平性。當(dāng)前研究主要集中于技術(shù)潛力和理論分析，缺乏對不同銀行規(guī)模和業(yè)務(wù)模式的實證研究，尤其在安全性、隱私性和可解釋性方面的具體策略較少。為填補這一研究空白，本文通過多案例分析，揭示不同類型銀行在應(yīng)用大模型中的特定困境，并提出理論與實踐結(jié)合的應(yīng)對策略。特別關(guān)注中小銀行在資源有限情況下的技術(shù)瓶頸，提供智能化轉(zhuǎn)型的針對性建議，為行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和風(fēng)險管理之間尋求平衡提供了新的路徑。

三、大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場景中的應(yīng)用現(xiàn)狀與成效

（一）大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場景中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.大模型技術(shù)在商業(yè)銀行的引入與部署方式

大模型技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的前沿創(chuàng)新，通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和生成式預(yù)訓(xùn)練等技術(shù)手段，實現(xiàn)了對海量數(shù)據(jù)的高效處理與智能分析（陸岷峰，2024）。其核心優(yōu)勢在于強大的數(shù)據(jù)挖掘和復(fù)雜任務(wù)處理能力，能夠快速學(xué)習(xí)和理解多種數(shù)據(jù)模式，為商業(yè)銀行提供高度智能化的解決方案。

如圖2所示，在引入大模型的過程中，商業(yè)銀行主要采用四種方式：直接應(yīng)用開源大模型、聯(lián)合研發(fā)專屬大模型、采購商用大模型以及通過公有云部署。具體來看，不同銀行依據(jù)其資源、業(yè)務(wù)需求和技術(shù)能力，選擇了適合的引入方式。一些銀行選擇直接應(yīng)用開源大模型，其技術(shù)門檻較高且維護成本大，數(shù)據(jù)安全風(fēng)險較高。例如，南京銀行在初期研究階段試用了開源大模型，以便快速滿足部分金融任務(wù)需求，但因數(shù)據(jù)隱私限制，其應(yīng)用僅限于非核心業(yè)務(wù)場景。聯(lián)合研發(fā)專屬大模型是多數(shù)大型銀行的主要選擇，通過與高校、科研機構(gòu)和科技企業(yè)的合作，共同研發(fā)適配銀行業(yè)務(wù)的大模型。例如，中國工商銀行和招商銀行均與技術(shù)公司合作，研發(fā)符合業(yè)務(wù)需求的金融大模型，實現(xiàn)技術(shù)自主創(chuàng)新和優(yōu)化。采購商用大模型為銀行提供了快速獲取成熟技術(shù)的途徑，交通銀行通過采購成熟商用大模型，用于智能客服、營銷支持等業(yè)務(wù)場景，并依賴服務(wù)供應(yīng)商的持續(xù)技術(shù)支持，保障其智能化水平。隨著云技術(shù)的發(fā)展，行業(yè)云、混合云、私有云和公有云②協(xié)同推動大模型在商業(yè)銀行中的應(yīng)用，部分銀行將選擇的大模型部署在公有云上，以節(jié)省硬件資源投入。不同部署方式中，私有云模式以其高安全性成為大型銀行的優(yōu)先選擇，而行業(yè)云和混合云模式因性價比更高，受到了中小銀行的青睞。

2.大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場景中的應(yīng)用進展與整體態(tài)勢

根據(jù)42家A股上市銀行已披露的2024年中期報告，19家銀行在報告中展示了大模型技術(shù)應(yīng)用的最新進展，如表1所示，這是銀行業(yè)在人工智能領(lǐng)域的深入探索和實踐。具體來看，6家國有銀行應(yīng)用了大模型技術(shù)，8家股份制銀行提及了大模型的應(yīng)用，北京銀行等6家城商行正在進行大模型技術(shù)的應(yīng)用，而在10家農(nóng)商行中，暫無銀行提及大模型的應(yīng)用。

根據(jù)公開披露的中期報告，目前六大國有銀行已在智能營銷、智能客服、智能運營、智能投研、風(fēng)險信貸、智能風(fēng)控、智能辦公和智能研發(fā)等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大模型技術(shù)的多場景應(yīng)用。這些銀行在大模型應(yīng)用過程中采用了API調(diào)用與提示詞工程、模型微調(diào)和二次增訓(xùn)③等多種使用模式，這些靈活的應(yīng)用方式降低了大模型的研發(fā)門檻，提高了模型的精確性和業(yè)務(wù)適配性，為銀行業(yè)在金融科技領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新提供了強有力的支持。

目前，頭部銀行在大模型應(yīng)用上表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢和創(chuàng)新力。例如，中國工商銀行率先完成了企業(yè)級金融大模型全棧自主可控訓(xùn)練與推理部署，在金融市場、信貸風(fēng)控、網(wǎng)絡(luò)金融等50多個場景中實現(xiàn)了應(yīng)用。平安銀行則自主研發(fā)了大模型開放平臺，為營銷支持、內(nèi)部運營、風(fēng)險管控、辦公輔助等業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供了通用能力模型和定制化服務(wù)。

相比之下，其他銀行在大模型的應(yīng)用上表現(xiàn)得相對謹(jǐn)慎。部分銀行，如重慶銀行，在年報中披露了將大模型技術(shù)融入OCR④等傳統(tǒng)領(lǐng)域的試點探索，而多數(shù)中小銀行仍處于觀望階段，尤其是上市農(nóng)商行在中期報告中幾乎沒有提及大模型的應(yīng)用。盡管如此，大模型在輔助銀行提高內(nèi)部運營效率的應(yīng)用中已顯示出價值。典型案例包括中信銀行通過AI大模型優(yōu)化其智能客服系統(tǒng)，提升了客戶服務(wù)的效率；興業(yè)銀行則推出了研報摘要助手，每月生成大量研報摘要，提升了研報處理效率。但總體上，大模型技術(shù)在銀行領(lǐng)域的應(yīng)用仍主要集中于內(nèi)部流程優(yōu)化，尚未出現(xiàn)對外服務(wù)“顛覆型”“革命型”的應(yīng)用。

3.大模型技術(shù)在商業(yè)銀行中的服務(wù)場景應(yīng)用分析

以六大國有銀行為例，商業(yè)銀行在大模型技術(shù)應(yīng)用上各有側(cè)重，主要覆蓋了智能營銷、智能客服、智能運營、智能投研、風(fēng)險信貸、智能風(fēng)控、智能辦公和智能研發(fā)等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域的布局展示了銀行業(yè)在前臺、中臺和后臺等多環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用需求（見表2）。

這種多樣化的應(yīng)用布局不僅反映了各銀行的戰(zhàn)略選擇，也體現(xiàn)了其在智能化服務(wù)、效率提升及風(fēng)險管理等方面的多重追求。具體而言，以下三個領(lǐng)域比較突出：

（1） 信貸風(fēng)險管理領(lǐng)域。如圖3所示，大模型技術(shù)在風(fēng)險信貸中的應(yīng)用可以通過五大助手模型（知識助手、數(shù)據(jù)助手、任務(wù)助手、文檔助手和風(fēng)控助手）協(xié)同支持信貸風(fēng)險管理的各個階段，包括貸前、貸中和貸后，全面提升風(fēng)控水平和審批流程的效率。中國工商銀行率先將大模型技術(shù)用于信貸風(fēng)控，通過智能分析客戶信用數(shù)據(jù)與市場風(fēng)險信號，增強了風(fēng)險識別和管控能力。中國工商銀行的大模型平臺實現(xiàn)了對信貸風(fēng)險的實時監(jiān)控，并能動態(tài)調(diào)整風(fēng)控策略，降低了信貸損失率。在實際應(yīng)用中，中國工商銀行將信貸審批時間從幾天縮短到幾分鐘，實現(xiàn)了高度智能化的信貸審批流程，顯著提升了業(yè)務(wù)效率。中國郵政儲蓄銀行也在信貸風(fēng)控中廣泛應(yīng)用大模型。通過智能風(fēng)控系統(tǒng)，中國郵政儲蓄銀行可以精準(zhǔn)識別客戶信用狀況，并結(jié)合市場信息調(diào)整授信額度和審批標(biāo)準(zhǔn)。這樣的應(yīng)用偏好與其在客戶基礎(chǔ)和風(fēng)險管理上的需求高度吻合，為其他銀行提供了信貸風(fēng)險管理領(lǐng)域的應(yīng)用參考。

（2）智能客服。智能客服是大模型技術(shù)在商業(yè)銀行中的重要應(yīng)用領(lǐng)域，如圖4所示，中國郵政儲蓄銀行在智能客服場景中的創(chuàng)新應(yīng)用，展現(xiàn)了大模型技術(shù)在打造陪伴型數(shù)字員工方面的巨大潛力。中國郵政儲蓄銀行構(gòu)建的智能客服大模型不僅僅限于手機銀行，還進一步拓展到企業(yè)手機銀行的小微易貸助手、預(yù)約開戶助手和票據(jù)議價助手等多種業(yè)務(wù)場景，逐步實現(xiàn)了線上與線下服務(wù)的無縫融合。通過引入數(shù)字員工和大模型技術(shù)，中國郵政儲蓄銀行有效提升了網(wǎng)點服務(wù)的智能化水平，為客戶提供了更為個性化和高效的金融服務(wù)，實現(xiàn)了降本增效和營銷賦能的目標(biāo)。在客服具體操作中，大模型技術(shù)顯著優(yōu)化了坐席的作業(yè)流程。傳統(tǒng)上，客服坐席人員在完成每次對話后，需要花費額外的時間來編寫服務(wù)摘要和服務(wù)小結(jié)，而通過大模型的智能生成功能，中國郵政儲蓄銀行的客服系統(tǒng)能夠自動生成服務(wù)摘要和小結(jié)，減少了人工操作的時間。自動生成的摘要合格率達(dá)到了90%，小結(jié)的準(zhǔn)確率則高達(dá)98%。此類智能化應(yīng)用，充分體現(xiàn)了大模型在提升銀行客戶服務(wù)效率和客戶體驗方面的獨特價值，為其他商業(yè)銀行智能化客服發(fā)展樹立了標(biāo)桿。

（3）智能辦公。智能辦公是大模型技術(shù)在商業(yè)銀行內(nèi)部管理優(yōu)化中的一個關(guān)鍵應(yīng)用。南京銀行引入大模型技術(shù)，革新了傳統(tǒng)的知識管理和員工辦公方式。以往，南京銀行通過傳統(tǒng)AI和定期培訓(xùn)為員工提供規(guī)章制度的知識支持，這種方式需要大量人力進行文檔預(yù)處理和知識采編。借助大模型技術(shù)，南京銀行推出了新一代AI助手，員工能夠通過自然語言交互快速獲取制度文檔的智能解答，有效提升了工作效率。大模型的“知識庫”實現(xiàn)了自動構(gòu)建，避免了傳統(tǒng)人工采編的高成本，通過自動學(xué)習(xí)數(shù)萬份文檔，大幅減少了對人工處理的需求。智能辦公應(yīng)用的經(jīng)驗顯示，大模型技術(shù)能夠有效整合內(nèi)部知識資源，為其他中小銀行在資源有限的情況下實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型提供了參考。

（二）大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場景中的成效分析

隨著大模型技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用逐漸從理論探索走向?qū)嶋H應(yīng)用，各大銀行正不斷探索其在多領(lǐng)域的實際效用。根據(jù)各自的業(yè)務(wù)需求，銀行機構(gòu)積極推動大模型技術(shù)在信貸審批、客戶服務(wù)、辦公流程、風(fēng)險管理等關(guān)鍵領(lǐng)域的實踐。表3展示了六大國有銀行在大模型技術(shù)應(yīng)用方面的案例及其成效分析。

總體來看，大模型技術(shù)的應(yīng)用不僅提升了商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)效率，也為客戶提供了更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。盡管已有顯著成效，但大模型的優(yōu)化與應(yīng)用仍需持續(xù)推進。銀行需要不斷完善大模型技術(shù)的應(yīng)用機制，加強數(shù)據(jù)安全與合規(guī)管理，確保在推動智能化業(yè)務(wù)的同時保障客戶數(shù)據(jù)安全。

四、大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場景應(yīng)用中的問題分析

如圖5所示，大模型技術(shù)的廣泛應(yīng)用為商業(yè)銀行的智能化服務(wù)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供了支持，但也引發(fā)了復(fù)雜的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。這些問題不僅可能削弱模型的有效性，還可能危及銀行的運營安全和客戶信任。以下將從五個主要問題進行詳細(xì)分析。

（一）不準(zhǔn)確風(fēng)險

盡管大模型具備強大的預(yù)測與推理能力，但因其依賴歷史數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法，在面對新的、不完整或動態(tài)變化的數(shù)據(jù)時，容易出現(xiàn)模型幻覺或預(yù)測偏差（施志暉等，2024）。大模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴度高，若使用陳舊或不良數(shù)據(jù)，模型輸出將受到影響。尤其在銀行業(yè)，數(shù)據(jù)的時效性和準(zhǔn)確性直接關(guān)系到?jīng)Q策的有效性。比如在信貸評估和風(fēng)險分析中，數(shù)據(jù)誤差或模型幻覺可能導(dǎo)致錯誤決策，引發(fā)信貸風(fēng)險和金融損失。另外，大模型的復(fù)雜性和“黑箱”性質(zhì)讓銀行難以驗證每個決策后面邏輯的合理性，增加了不準(zhǔn)確風(fēng)險。

（二）系統(tǒng)性偏見風(fēng)險

大模型在訓(xùn)練過程中使用了大量歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能包含社會、經(jīng)濟或文化方面的偏見，如性別偏見、職業(yè)偏見和地域偏見等（黃楠等，2024）。大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸加劇了偏見，這種偏見可能影響到客戶服務(wù)、風(fēng)險評估以及決策的公正性。銀行業(yè)高度依賴數(shù)據(jù)，偏見直接影響了業(yè)務(wù)結(jié)果和客戶體驗，特別是在信貸審批中，大模型由于吸收了歷史數(shù)據(jù)中的性別偏見，可能會對某些客戶群體進行不公正對待，限制了客戶平等獲取信貸的機會。系統(tǒng)性的偏見在風(fēng)險控制中也可能導(dǎo)致對特定客戶群體的不合理歧視，這削弱了銀行的公平性和競爭力。

（三）隱私和安全風(fēng)險

大模型的應(yīng)用依賴于對大量數(shù)據(jù)的處理，數(shù)據(jù)驅(qū)動特性使隱私和安全問題格外突出。商業(yè)銀行處理的敏感數(shù)據(jù)包括財務(wù)信息、交易記錄和個人資料等，大模型在訓(xùn)練和推理時頻繁地調(diào)用這些數(shù)據(jù)，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。在開放環(huán)境下，數(shù)據(jù)安全的脆弱性更加明顯，若遭遇網(wǎng)絡(luò)攻擊或管理不當(dāng)，客戶信息可能被泄露，這會帶來信任危機和法律風(fēng)險。此外，銀行還面臨知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，大模型可能未經(jīng)授權(quán)使用第三方數(shù)據(jù)或生成含有版權(quán)的內(nèi)容，引發(fā)法律爭端。

（四）道德和合規(guī)風(fēng)險

由于大模型的“黑箱”特性和可解釋性不足，其決策過程的透明度問題成為銀行應(yīng)用中的一大難題。金融決策要求對客戶、股東和監(jiān)管機構(gòu)承擔(dān)高度責(zé)任，但大模型通常無法清晰地解釋每個決策的邏輯過程，這可能引發(fā)道德風(fēng)險（丁曉蔚等，2024）。銀行使用大模型進行風(fēng)險評估或信用評分時，若客戶質(zhì)疑決策的合理性卻得不到明確解釋，將影響客戶信任度。此外，大模型可能做出違背道德的決策，如歧視性評分或不公平的風(fēng)險評估，不僅引發(fā)法律風(fēng)險，還損害銀行聲譽。在敏感業(yè)務(wù)場景中，若大模型無法充分解釋決策依據(jù)，可能被視為不合規(guī)，面臨監(jiān)管質(zhì)疑和處罰。

（五）高算力成本與投入產(chǎn)出風(fēng)險

大模型技術(shù)的應(yīng)用對算力需求極高，高性能計算資源的高昂投資和維護成本成為限制大模型在商業(yè)銀行特別是中小銀行中推廣的主要障礙，大模型訓(xùn)練和推理依賴于強大的算力支持，包括GPU等硬件和云計算資源，這些都需要銀行投入大量資金。對大型銀行來說，盡管算力投資費用不菲，但憑借其雄厚資金實力和技術(shù)資源，可以承擔(dān)這些成本，并通過規(guī)?；瘧?yīng)用獲得更高的回報；相比之下，中小銀行受限于有限的預(yù)算和資源，算力成本會直接影響其技術(shù)應(yīng)用的深度和廣度，導(dǎo)致其在金融科技創(chuàng)新上進展緩慢。另外，大模型技術(shù)的投入產(chǎn)出比問題對中小銀行構(gòu)成了挑戰(zhàn)。中小銀行缺乏規(guī)模效應(yīng)和足夠的業(yè)務(wù)場景支撐，難以在短期內(nèi)看到明顯的經(jīng)濟回報。相比大型銀行能將大模型廣泛應(yīng)用于多種業(yè)務(wù)，中小銀行業(yè)務(wù)規(guī)模小、應(yīng)用場景單一，算力投資與收益之間的不對稱加重了其對大模型技術(shù)的保守態(tài)度。中小銀行在算力投資上面臨的資金壓力，還會導(dǎo)致運營風(fēng)險，如算力資源利用率低和成本回收周期長等問題。

五、大模型技術(shù)在商業(yè)銀行服務(wù)場景中的問題應(yīng)對策略

（一）精準(zhǔn)數(shù)據(jù)管理與定制模型開發(fā)，強化不準(zhǔn)確風(fēng)險應(yīng)對策略

針對數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是控制不準(zhǔn)確風(fēng)險的核心環(huán)節(jié)，商業(yè)銀行應(yīng)構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)管理體系，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、預(yù)處理和驗證，確保數(shù)據(jù)輸入的時效性和真實性（蔣靜，2024）。對舊數(shù)據(jù)或有偏差的數(shù)據(jù)，應(yīng)設(shè)獨立驗證團隊進行定期審核，利用第三方數(shù)據(jù)驗證工具進行雙重審核，減少數(shù)據(jù)問題對模型的影響。同時在模型應(yīng)用過程中，需建立多層次結(jié)果驗證和人機協(xié)同機制，提升輸出的可靠性。關(guān)鍵業(yè)務(wù)需人機協(xié)同驗證，由專業(yè)人員審核模型輸出的核心數(shù)據(jù)，確保其符合業(yè)務(wù)邏輯。在高風(fēng)險場景中，客戶經(jīng)理或風(fēng)控團隊需復(fù)核模型結(jié)果，減少誤判帶來的損失（張保強，2018）。另外，定制化大模型研發(fā)是提升業(yè)務(wù)適配性的有效手段，銀行應(yīng)與科研機構(gòu)合作，對模型進行微調(diào)和增訓(xùn)，開發(fā)專屬金融模型，提升決策的可靠性。

（二）構(gòu)建多元審查與模型優(yōu)化機制，應(yīng)對系統(tǒng)性偏見風(fēng)險

應(yīng)對偏見需要構(gòu)建多元審查機制：一是銀行應(yīng)在模型訓(xùn)練和部署環(huán)節(jié)引入多元化團隊，確保數(shù)據(jù)的多樣性，減少偏見積累。通過增加多元數(shù)據(jù)樣本可以平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見。二是模型優(yōu)化和偏見校正是減少系統(tǒng)性偏見的關(guān)鍵。商業(yè)銀行應(yīng)引入偏見檢測和校正技術(shù)，如對抗訓(xùn)練、再采樣等方法，主動調(diào)整模型對不同群體的偏見。通過設(shè)置公平性指標(biāo)，在模型評估階段檢測公正性，并對存在偏見的問題模型進行優(yōu)化，提高對不同群體的公平性。三是透明性和可解釋性是減少偏見風(fēng)險的保障。商業(yè)銀行應(yīng)逐步采用可解釋的大模型架構(gòu)，使決策過程對業(yè)務(wù)人員和客戶更為透明。在高風(fēng)險場景中，利用決策日志和解釋工具呈現(xiàn)決策過程，避免“黑箱”誤判。商業(yè)銀行還應(yīng)建立客戶反饋機制，允許客戶對決策提出意見，并將反饋納入模型優(yōu)化流程（陸岷峰和歐陽文杰，2024）。四是銀行需定期評估模型的偏見，尤其是在信貸審批、風(fēng)險評估等敏感領(lǐng)域進行跨部門聯(lián)合檢查。

（三）強化數(shù)據(jù)安全治理與隱私保護機制，應(yīng)對隱私和安全風(fēng)險

數(shù)據(jù)安全治理是隱私保護的基礎(chǔ)，商業(yè)銀行應(yīng)建立覆蓋數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和傳輸?shù)陌踩卫眢w系，確保各環(huán)節(jié)符合安全標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)采集時應(yīng)遵循“最小必要原則”，控制數(shù)據(jù)收集范圍，減少不必要的敏感信息獲?。辉诖鎯吞幚黼A段，需使用加密和訪問控制措施，保障高敏感度數(shù)據(jù)的安全；傳輸過程中則需采用加密和多因素認(rèn)證技術(shù)，降低泄露風(fēng)險（侯鵬等，2023）。同時，銀行還需強化數(shù)據(jù)使用監(jiān)控和審查，建立數(shù)據(jù)溯源機制，記錄每次數(shù)據(jù)調(diào)用。通過數(shù)據(jù)訪問日志和審計功能，對模型訓(xùn)練和推理中的數(shù)據(jù)使用進行實時監(jiān)控，及時識別和應(yīng)對異常行為。另外，隱私保護技術(shù)如聯(lián)邦學(xué)習(xí)和差分隱私可減少數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過在各節(jié)點聯(lián)合訓(xùn)練模型，無需傳輸原始數(shù)據(jù)，降低了外泄風(fēng)險；差分隱私則在輸出中引入噪聲，保護單個用戶數(shù)據(jù)不被識別 （Kairouz等，2021）。最后加強員工安全意識培訓(xùn)，尤其是大模型管理團隊的專業(yè)培訓(xùn)，提升對隱私和安全風(fēng)險的識別和應(yīng)對能力，有效減少人為失誤導(dǎo)致的風(fēng)險（周慧蕙等，2024）。

（四）提升模型透明度與可解釋性，降低道德和合規(guī)風(fēng)險

為提升模型透明度，銀行應(yīng)采用可解釋性技術(shù)，如特征重要性分析、LIME和可視化工具⑤，以揭示模型處理數(shù)據(jù)的過程。同時，在模型設(shè)計中，結(jié)合基于規(guī)則的模型進行驗證，確保大模型輸出符合業(yè)務(wù)邏輯，降低因“黑箱”決策帶來的不確定性。制定明確的倫理準(zhǔn)則，指導(dǎo)技術(shù)團隊遵循公正、透明的原則，定期進行公平性測試，預(yù)防潛在的歧視性風(fēng)險。另外，人機協(xié)同機制是提升模型可解釋性的重要手段。銀行應(yīng)將大模型作為輔助工具，確保高風(fēng)險決策通過人機協(xié)同的流程，由人工進行復(fù)核和校正。配備專業(yè)的風(fēng)控和合規(guī)團隊，核實大模型的判斷，特別是在涉及客戶利益的環(huán)節(jié)，確保決策的合理性。人機協(xié)同機制還可以為模型提供反饋，幫助優(yōu)化模型的解釋性能，提高精準(zhǔn)度（王應(yīng)貴等，2024）。最后與監(jiān)管機構(gòu)的合作是降低道德風(fēng)險的有效措施。保持與監(jiān)管機構(gòu)的互動，及時匯報應(yīng)用情況，確保大模型的創(chuàng)新符合監(jiān)管框架。

（五）優(yōu)化算力資源配置，提升算力利用效率

優(yōu)化算力配置是核心，銀行應(yīng)根據(jù)實際需求科學(xué)規(guī)劃算力資源，引入靈活管理系統(tǒng)，通過負(fù)載均衡和任務(wù)調(diào)度，實現(xiàn)動態(tài)調(diào)配，避免算力浪費。優(yōu)先利用現(xiàn)有資源進行系統(tǒng)擴展和優(yōu)化，可提升硬件性能并降低成本（劉曉樂等，2024）。銀行還可以與其他金融機構(gòu)共建算力中心，實現(xiàn)資源共享和成本分?jǐn)?，提升資源利用率和投資回報。另外，提升算力利用效率是關(guān)鍵。通過優(yōu)化算法和訓(xùn)練方法，如混合精度訓(xùn)練、模型剪枝和蒸餾技術(shù)⑥，銀行可降低計算量，提升運行速度，減少算力需求。銀行需加強算力消耗監(jiān)控，動態(tài)調(diào)整配置策略，確保資源與需求匹配。自動化算力優(yōu)化工具可持續(xù)分析模型表現(xiàn)，優(yōu)化部署以提升效率（陸岷峰，2024）。最后銀行需培養(yǎng)技術(shù)團隊，增強算力管理和優(yōu)化能力。建立內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)和流程，規(guī)范算力的使用和管理，設(shè)立專門團隊負(fù)責(zé)算力規(guī)劃和調(diào)度，確保資源高效利用，減少浪費。

（六）優(yōu)化投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，提升大模型技術(shù)應(yīng)用效益

精細(xì)化成本管理與資源優(yōu)化是基礎(chǔ)，銀行應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)需求合理規(guī)劃算力投資，避免盲目投入。一是聚焦高收益場景優(yōu)化投入產(chǎn)出。銀行應(yīng)優(yōu)先在智能風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷、客戶分析等業(yè)務(wù)價值顯著的領(lǐng)域試點應(yīng)用大模型，確保算力資源向高效益方向傾斜，通過精細(xì)化資源規(guī)劃實現(xiàn)投資價值最大化。中小銀行可結(jié)合業(yè)務(wù)特點，探索多元化場景應(yīng)用，進一步提升算力投資回報率（歐陽文杰和陸岷峰，2024）。二是構(gòu)建動態(tài)評估機制強化管理。通過實時監(jiān)控算力使用效率與業(yè)務(wù)收益的關(guān)系，銀行可建立動態(tài)調(diào)整機制，優(yōu)化算力分配策略，確保資源始終精準(zhǔn)匹配業(yè)務(wù)需求。運用算力評估工具分析場景收益和成本回收周期，為持續(xù)優(yōu)化算力投入提供數(shù)據(jù)支持。三是探索資源共享模式降低成本。銀行可與其他金融機構(gòu)共建算力中心，推動資源共享和成本分?jǐn)?，借助云計算和邊緣計算按需租賃算力資源，減小硬件投資壓力。

六、結(jié)論

本文探討了大模型技術(shù)在商業(yè)銀行智能化服務(wù)創(chuàng)新與發(fā)展中的應(yīng)用及其成效，重點分析了大模型在智能客服、信貸風(fēng)險管理、智能辦公等場景中的實踐經(jīng)驗。研究表明，大模型技術(shù)作為金融科技發(fā)展的核心工具，其在優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升運營效率上具有獨特價值。商業(yè)銀行通過大模型技術(shù)的引入，不僅提升了服務(wù)效率與客戶體驗，還在市場競爭中獲得了技術(shù)優(yōu)勢，推動了智能化轉(zhuǎn)型的深入。同時，本文也揭示了大模型技術(shù)在實際應(yīng)用中面臨的不準(zhǔn)確風(fēng)險、系統(tǒng)性偏見、隱私安全、

道德和合規(guī)風(fēng)險以及算力不足等問題，并針對性地提出了應(yīng)對策略。

近年來，監(jiān)管機構(gòu)已高度關(guān)注金融科技對行業(yè)生態(tài)的深遠(yuǎn)影響，例如中國人民銀行印發(fā)的《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》（銀發(fā)〔2021〕335號）中明確要求推動技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險防控同步發(fā)展。基于此，制定科學(xué)有效的監(jiān)管措施，對于平衡技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險控制至關(guān)重要。為確保大模型技術(shù)健康發(fā)展，本文提出如下建議：一是金融監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)制定覆蓋數(shù)據(jù)使用合規(guī)性、算法透明度和風(fēng)險防控的大模型應(yīng)用監(jiān)管框架，確保技術(shù)應(yīng)用的合法性和透明性，這將幫助銀行更好地平衡技術(shù)優(yōu)勢與合規(guī)要求。二是加快推動行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，聯(lián)合行業(yè)協(xié)會制定統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范，包括算力標(biāo)準(zhǔn)、模型評估指標(biāo)和隱私保護準(zhǔn)則等，降低技術(shù)實施風(fēng)險，為行業(yè)發(fā)展提供清晰指引。三是建立動態(tài)監(jiān)測機制和“監(jiān)管沙箱”，通過實時跟蹤和創(chuàng)新試驗積累監(jiān)管經(jīng)驗，優(yōu)化政策設(shè)計，構(gòu)建有利于技術(shù)發(fā)展的監(jiān)管生態(tài)。

注釋：

① Transformer 是一種基于自注意力機制的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，其能夠并行處理序列數(shù)據(jù)，尤其適用于自然語言處理任務(wù)。它由 Vaswani 等人在 2017 年提出，提升了模型的訓(xùn)練速度和準(zhǔn)確性，是生成式預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)。

② 私有云：單一組織專門構(gòu)建的云計算環(huán)境，具備高度的安全性和控制性，資源完全由該組織獨享，適合需要處理敏感數(shù)據(jù)和有嚴(yán)格合規(guī)要求的企業(yè)。公有云：一種由第三方服務(wù)商提供的云計算模式，用戶通過互聯(lián)網(wǎng)訪問共享的計算和存儲資源。它具有高擴展性和低成本優(yōu)勢，適合需要彈性資源的應(yīng)用場景。行業(yè)云：為特定行業(yè)（如金融、醫(yī)療等）設(shè)計的云計算服務(wù)，提供定制化的解決方案和服務(wù)，針對行業(yè)內(nèi)的通用需求優(yōu)化了資源配置和功能。混合云：結(jié)合了私有云和公有云的優(yōu)點，企業(yè)可以在私有云上處理敏感數(shù)據(jù)，同時利用公有云的資源靈活應(yīng)對業(yè)務(wù)峰值，提供了更高的靈活性和成本效益。

③ API（應(yīng)用程序編程接口）調(diào)用：指通過預(yù)定義的接口讓不同軟件或系統(tǒng)相互通信。銀行可以通過API連接到大模型服務(wù)，快速獲取處理結(jié)果，而無需自行構(gòu)建模型。提示詞工程：設(shè)計和優(yōu)化輸入給大模型的文本提示（prompts），以引導(dǎo)模型產(chǎn)生所需的輸出。通過設(shè)計不同的提示詞，用戶可以調(diào)整模型的行為和回答質(zhì)量。模型微調(diào)：指在一個預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行再訓(xùn)練，使模型在該領(lǐng)域的任務(wù)上表現(xiàn)得更好。銀行可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求對大模型進行微調(diào)，增強其完成特定任務(wù)的能力。二次增訓(xùn)：指對一個已經(jīng)經(jīng)過訓(xùn)練的模型再次進行訓(xùn)練，以使其更好地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)或應(yīng)用場景。這通常在已有模型的基礎(chǔ)上進行，減少從零開始訓(xùn)練的成本和時間。

④ OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識別）是一種技術(shù)，用于將掃描的圖像、手寫或印刷的文本轉(zhuǎn)換為可編輯的數(shù)字文本。OCR技術(shù)能夠自動識別和提取圖像中的字符信息，廣泛應(yīng)用于文件數(shù)字化和信息自動化處理。

⑤ 特征重要性分析：用于衡量模型輸入特征對預(yù)測結(jié)果的影響程度的一種技術(shù)，幫助理解哪些特征對模型決策起到了關(guān)鍵作用。這對解釋復(fù)雜模型的決策過程非常有用。LIME（Local Interpretable Model-agnostic

Explanations）：一種解釋機器學(xué)習(xí)模型的方法，通過生成局部線性模型來解釋復(fù)雜模型的輸出。它能夠解釋單個預(yù)測背后的邏輯，提供模型可解釋性，特別適用于“黑箱”模型。可視化工具：用于將數(shù)據(jù)或模型的輸出結(jié)果通過圖表或圖形的方式呈現(xiàn)出來，幫助用戶更直觀地理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)和模型表現(xiàn)，常用于分析模型的行為和結(jié)果。

⑥ 混合精度訓(xùn)練：通過在訓(xùn)練過程中結(jié)合不同精度（如16位和32位）的浮點數(shù)運算，混合精度訓(xùn)練能夠在保持模型精度的同時顯著提高計算效率，減少顯存占用，加速模型訓(xùn)練過程。模型剪枝：通過移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中冗余或不重要的連接和參數(shù)，減少模型規(guī)模，降低計算復(fù)雜度，從而提高運行效率，適合部署在資源受限的環(huán)境中。蒸餾技術(shù)：提取對一個復(fù)雜模型（教師模型）的知識并傳遞給一個較小的模型（學(xué)生模型），使小模型在推理時保持較高精度，同時降低計算需求和推理成本。

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（責(zé)任編輯：唐詩柔）

Research on the Application of Big Modeling Technology in

Commercial Banking Service Scenarios

SHI Zhihui1， LU Minfeng2

（ 1. Financial Technology Lab of Jiangsu Merchant Bank， Nanjing 210003， China;

2. Shanghai Institute of Science and Technology Finance， Shanghai University， Shanghai 200000， China）

Abstract： In the context of increasingly fierce competition in the banking industry， service quality has become the core competitiveness， and big model technology， as one of the most advanced digital means， is profoundly transforming the service mode of commercial banks by virtue of its powerful data processing， predictive analysis and intelligent decision-making capabilities. Big model technology shows its unique value in intelligent customer service， credit risk management， intelligent office and other scenarios， which not only helps banks optimize operational efficiency and customer experience， but also provides them with new advantages in market competition. However， in practical application， banks still need to face the problems of inaccuracy risk， systematic bias， privacy security， and insufficient computing power， which seriously affect the practical application effect of big models and the service capability of banks. Through a systematic analysis of the current status of the application of big model technology in the banking industry， the article explores its role in improving service quality and optimizing business processes， and proposes practical strategies to address the existing problems. The study aims to provide theoretical guidance and practical suggestions for commercial banks to better utilize big model technology in digital transformation.

Keywords： Big model technology; Commercial banks; intelligent services; Risk management; Data security