大模型的发展为银行业变革带来了新机遇。如何将大模型的应用融入银行数字化转型的愿景，并将其中的关键技术作为银行未来科技发展的底座基石，仍是一个需要持续研究的重要课题。Kaiyun电竞银行应深入分析与探索大模型在金融业应用的场景、难点和解决方案，结合银行数字化转型的目标、内涵和策略，最终形成有效的战略规划和实施路径。

　　大模型技术掀起了计算机科学与人工智能发展的新浪潮。从2022年底OpenAI公司ChatGPT的惊艳亮相，到2024年视频AI工具Sora在全球网络的走红，再到2025年初DeepSeek的横空出世，不断刷新了人工智能在自然语言处理、计算机视觉等领域的飞速突破。全球各国都惊叹于大模型AI强大的理解力和创造性，各行各业都在热议人工智能对产业、经济即将带来的颠覆性影响。

　　大模型的发展也为银行业的变革带来了新的机遇。我国“十四五”规划中已明确数字经济是现在及未来的产业升级关键点。如何将大模型的应用融入银行数字化转型的愿景，并将其中的关键技术作为银行未来科技发展的底座基石，已成为炙手可热的重要课题。

　　2023年中央金融工作会议强调做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”。银行作为国家金融体系的核心，要以高质量发展为我国经济社会发展提供高质量服务。数字化转型正是银行实现高质量发展的重要支撑。

　　商业银行的数字化转型是指依托人工智能、大数据、云计算和区块链等技术，对银行传统的业务形态、产品服务和运营模式等进行全方位重塑与改造。数字化转型是银行的必然举措，受到政策监管牵引、市场环境推动、客户需求呼唤、运营管理需要等多方面的因素共同驱动。数字化转型是银行实现高质量发展的重要手段，其最终目的是通过实现数字化、智能化驱动的新引擎，更好地为业务赋能并创造更高价值。因此，清晰厘清商业银行数字化转型的内核是首要前提。

　　数字化转型是系统性工程，需要在战略层面凝聚共识，明确变革方向，做好顶层规划。在数字经济时代，银行应重新审视传统的经营思维，转变战略目标，并由此自上而下推动企业文化、组织架构和流程机制等方面的全面变革。

　　其一，银行要从产品认知转变为客户认知，利用数据、智能技术及时洞察客户需求，快速提供个性化、订制化的金融产品和服务。同时要强化客户信息和隐私保护，以客户满意和信任作为首要目标。

　　其二，银行要由业务驱动转变为技术驱动，实现科技创新引领，充分挖掘基于新技术开发创新金融产品的能力，打造数字化服务体系。

　　其三，银行要树立合作共赢的发展策略，打造开放式金融生态系统，拓展服务边界，并通过加强探索与电商、供应链等非金融企业的跨界融合开辟新的业务增长点。其四，银行要以可持续发展为根本理念，更多将社会责任融入银行战略，切实支持五篇大文章全面发展，实现金融强国长期价值创造。

　　数字化转型是银行从经营理念、管理机制到业务模式上的全方位深刻变革。因此，数字化转型绝不仅是科技部门和开发技术人员的职责，也绝不能仅依托单一部门、单一条线的力量来完成。为推动数字化转型的成功落地，银行要在组织架构和管理流程上进行深化改革。

　　首先，可成立专门的数字化部门，打破传统的职能壁垒，形成跨领域、Kaiyun电竞跨职能的综合性队伍，坚持以全局视角解决问题。其次，可推行扁平化管理，减少汇报层级，提高决策效率和灵活性，此举也有利于促进跨部门协作，加速信息流动，降低沟通成本。对于重点攻坚领域，还可采用敏捷项目管理方式，组建专职项目团队，通过快速迭代更好地适应市场需求的变化。在组织架构变革和优化的过程中，还要做好配套措施和思想宣贯，将数字化思维和技术驱动的理念渗透到各机构、各条线的日常工作中。

　　随着智能终端的普及、新兴技术的发展和消费习惯的改变，传统的银行销售策略已难以适应数字经济时代的市场需要。因此，银行需要改变营销理念，持续优化销售模式并拓展销售渠道，不断强化核心竞争力。

　　一方面，要以数据驱动精准营销，做好客户分层分类画像，深入挖掘客户需求和行为模式，提供个性化服务推荐，提高营销转化率，并整合、打通行内产品数据，为客户提供差异化、订制化组合方案。

　　另一方面，要不断拓展新型客户触点，如小程序、公众号等，整合资源促进线上线下渠道的融合，打造无缝一致、高效便捷的客户体验。还要增加与客户的互动性，鼓励客户参与服务改进过程，通过调查问卷、反馈机制等手段收集及时获取客户意见，提升客户满意度和忠诚度。此外，还应积极利用社交媒体、私域运营等方式进行品牌推广，加强与第三方平台的资源和技术共享与合作以强化客户基础。

　　金融产品是银行实现利润和创造价值的载体。银行产品管理的全生命周期涵盖了产品研发、销售、客户签约、售后服务及核算、运营等各环节。金融产品从创意的产生，到最终开发落地并实现上架销售，各环节的完整性、风控度、效率都是银行竞争力的直接体现。

　　可利用大数据和大模型，银行要建立基于数据驱动的产品创意机制和产品研发工厂，及时分析市场情况和客户行为，组合产品条件装配产品，实时监测已上架产品的运营情况，形成高效的产品创新和优化策略。

　　产品研发工厂是数据和模型赋能银行业务流程的重要标志，其核心是通过模块化解构和复用，通过敏捷技术实现产品的持续集成、验证、交付和部署，实现前后台分离和操作流程自动化、智能化，实现金融产品按需组装、快速上线的流水线管理的总体运营目标，从而提升市场响应速度和服务质量。

　　银行传统的风险管理手段和互联网金融公司相比，主动风险防控的能力不足，智能化程度较低，尤其对事中风险的识别和处置效果不佳。因此，银行在数字化转型过程中，应将数据价值进行充分利用，通过智能化技术赋能全面风险管理。

　　其一，应全面整合银行内外部数据资源，建立全面的风险数据池和多维风险视图，在此作为机器学习算法进行数据挖掘和分析的基础。

　　其二，可建立智能风控流程，利用自动化工具和AI系统辅助决策并部分替代人工操作，提高风控流程的效率和一致性，减少主观错误和内部操作风险。

　　其三，通过动态风险管理和监测可及时根据市场变化与客户实时行为数据灵活调整风控策略，及时发现异常交易和潜在风险，实现快速响应和干预。其四，推动银行传统风控模式的转变，由以客户、项目为视角的单一案例式经验管理模式向以数据、模型为工具的批量管控体系为方向的智能风控模式演进，更好地将风控思维贯穿银行内外部业务流程的全过程。

　　大模型是指拥有复杂结构和海量参数，需要对大量数据进行预先处理和学习的机器学习模型。金融大模型正是适配于金融行业应用而建立的大模型，主要基于海量金融行业相关数据进行训练，包括交易记录、市场数据、经济指标和社交媒体内容等，可应用于信贷评估、投资研判、风险管理、量化交易、反洗钱和反欺诈等多个领域和场景。金融大模型既包含了通用大模型的一些共有属性，也具有显著的行业特点，它高度依赖数据驱动，具有较高的复杂度、较强的实时预测和决策能力，既需要较强的可解释性，又需要面对较强的监管约束与风险控制。

　　包含人工智能在内的各类新兴技术是商业银行数字化转型的原始驱动力。以大模型为代表的人工智能所带来的强大理解能力和通用生成能力，对银行业产生深远影响。但在目前，国内金融大模型的发展仍处在早期阶段，针对大模型的技术特点，如何建构大模型赋能商业银行数字化转型仍是重要课题。

　　大模型不仅是模型结构庞大，其训练所需要使用的数据量也是海量级别。OpenAI早期的GPT-3就已经使用了约570GB的文本数据作为训练输入，这些数据有多种来源，包括书籍、网站、论坛、资讯等，以确保模型可以学习到广泛的知识和多样的表达方式。

　　著名的图文语义模型CLIP在训练时则抓取了超过4亿张的图像资源和对应的文本内容。大模型的核心Transformer架构在2017年提出，但在最初的两三年内归于沉寂的重要原因也是早期训练数据规模有限，难以实现生成内容上的惊艳效果.........