人工智能在銀行業的應用實踐與思考

隨著DeepSeek等開源大模型的突破性進展，人工智能的浪潮正以前所未有的力量重塑銀行業，推動銀行業向全面智能化加速轉型。2025年政府工作報告更是首次明確提出“支持大模型廣泛應用”，銀行業必須緊跟步伐，聚焦技術創新與應用落地，用好AI這把“金鑰匙”解鎖新質生產力，讓智能金融真正惠及千行百業

技術演進：人工智能技術發展圖譜

傳統AI模型向AI大模型演進

傳統AI模型更像是“特定領域的熟練工”，局限在各自的小天地里，一個模型只能勝任單任務和單模態，埋頭處理機械化、重復性的任務。雖然能干，但缺乏“靈魂”。AI大模型就像“博聞強識的超級大腦”，基于“天算力 + 大數據 + 大算法參數網絡結構”進行訓練，實現海量知識“記憶”，擁有跨越廣泛領域的知識儲備和問題解決能力。人工智能從過去“一個場景一個定制”的1.0時代，邁人“工業化規模應用”的2.0新紀元。

AI已進入以智能體應用為核心的下半場

智能體能夠將模型的認知能力轉化為實際生產力，填補AI從“思考”到“行動”的鴻溝。AI大模型是“大腦”，負責思考和決策，提供智能；智能體是“手腳”，負責執行和行動，賦予模型（含傳統AI模型、AI大模型）行動力和場景適應性。以OpenAIo1、DeepSeek為代表的大模型不斷突破能力上限，從以單思維鏈為特征的生成式大模型，演進至以多思維鏈為特征的推理大模型，先驗知識 + 強化學習的奏效和開源，從以模型預訓練為重心的上半場帶人“先驗知識后訓練 + 智能體”應用為重心的下半場。

智能體驅動銀行數字化體系變革

智能體作為驅動銀行數字化轉型的核心引擎，正在推動銀行數字化體系變革。智能體與銀行數字化體系形成共生共榮關系。銀行數字化體系是智能體發展的根基和載體，為智能體提供必要的數據、算力與流程支撐。智能體則是銀行數字化體系積累的海量數據、先進技術與成熟流程能力的“價值釋放器”，推動銀行從“流程驅動”轉向“意圖驅動”，升級銀行價值創造體系，構建“智慧銀行”核心競爭力。

行業思考：銀行業人工智能應用挑戰與破局

機遇與挑戰并存

隨著“開源 + 慢思考 + 高性價比”的DeepSeekR1出現，AI大模型生態演進已走向具有模型全能化、技術普惠化、應用全面化、創新全民化特點的“開源普惠期”，為銀行業構建以人工智能為核心引擎的新質生產力奠定了堅實基座。但機遇往往伴隨著挑戰，在銀行業推動AI大模型規模化創新賦能的進程中，數據質量、算力設施、算法適配、安全治理、人才保障等多方面均面臨嚴峻挑戰。

一是海量高質量數據缺口。大模型在智能金融領域的應用效能高度依賴于海量高質量數據的支撐。然而，當前銀行業存在各業務領域的知識沉淀尚不系統完備、風險管理等特定專業領域的思維鏈數據積累明顯不足等兩大核心挑戰。

二是算力需求加速增長。AI應用遵循杰文斯悖論，當技術進步提高資源利用效率時，資源的總消耗量不僅不會減少，反而可能增加，以后訓練 ：+ 智能體為代表的大模型算力使用將加速增長。

三是通用AI大模型較難滿足行業需求。盡管DeepSeekR1等通用AI大模型在基礎文本處理、智能問答等通用任務上表現出色，但在行業領域特定的個性化、領域化場景中尚不理想。比如，在銀行業特有的高復雜、高專業場景中面臨局限，精度難以滿足行業特色需求。

四是安全風險日益凸顯。AI技術的應用是把雙刃劍。AI技術提升工作效率的同時，安全風險也日益凸顯，面臨數據隱私保護風險高、生成內容偽造內容、決策過程缺乏可解釋性等新型風險。

五是組織協同不足和人才稀缺。隨著大模型深人規模化應用，現有組織架構與管理制度已顯滯后，難以有效保障人工智能戰略的強有力落實與高效運行，現有崗位設置也難以充分適應大模型專業化、專崗化和規模化的要求。

破局之道

一是構建知識飛輪機制。銀行業可構建有效的知識飛輪機制，通過對知識進行統一匯聚、存儲和加工，進一步提升知識質量和密度，支撐AI持續演進，滿足企業自身的動態需求。

二是制定算力設施布局。大型銀行要戰略布局，聚焦機房、網絡、芯片、云化等工作，一體推進算力前瞻研究、算力基建規劃、算力云化管控、算力集約應用部署等核心工作，夯實企業AI算力基石，高質量支撐企業AI應用創新。對于算力資源有限的中小型機構，需綜合考慮成本、性能和收益情況，以場景驅動算力增長。

三是打造多層模型矩陣。“通用 + 領域”的混合架構模式仍是銀行引入、部署、訓練大模型的最佳方案。針對金融領域的垂直應用，銀行業可基于自身企業知識、風險偏好、組織架構，通過先驗知識學習 + 強化學習等訓練方式，構建具有行業特征的企業專屬AI大模型，打造多層模型矩陣，不斷強化模型應用效果。同時，銀行業需加強研究和推進AI大模型與傳統AI模型協同，通過傳統AI模型增強AI大模型的穩定性、專業性和精準度。

四是建設安全治理體系。為應對安全風險，需建立覆蓋AI全生命周期的安全治理體系與責任機制，實現有制度、有流程，保障AI技術健康、有序發展；需建設全面的AI安全風險評估體系，定期開展安全風險評估；需提升安全防護技術能力，構建全面的AI安全技術防護體系，從數據安全、模型安全、內容安全、應用安全等方面提升技術工具能力，消減AI全生命周期風險。

五是完善人才組織結構。通過戰略引領，重新定義新形勢下的業務與科技崗位角色，并優化組織協同流程，以構建共建共享的AI大模型生態。健全全流程協同機制，建立科技業務融合機制，實現AI大模型生態的共建共享；鍛造強有力的AI人才隊伍，按照業務和技術人才維度細分設崗，通過整合內外部AI大模型核心人才，為AI大模型規模化應用提供更有力的人才保障。

未來展望：加快構建AI一體治理體系

面對新一代人工智能快速演進新形勢，未來，銀行業應以智能體企業級應用為抓手，積極探索以智能體為樞紐、場景知識為核心、生態協同為支撐的銀行數字化體系變革。聚焦算力、模型、知識、智能體平臺、安全、人才等關鍵環節，實現傳統架構的重構升級，形成“技術筑基-服務賦智-生態煥新-安全護航”的閉環體系，不斷拓展深化智能體在企業應用的深度和廣度，推動銀行價值創造體系從傳統的“規模/人力驅動”向“效率/智能驅動”躍遷，加速從“ + AI”的點上突破向“AI+”原生應用系統性應用提速演進。

算力底座

銀行業對AI場景高實時性、業務波動性、安全合規剛性等獨特需求，以及基于MOE架構的AI大模型復雜性，正推動AI基礎設施從“堆砌硬件”向“系統級智能”躍遷，未來將重點突破分布式算力調度技術、超節點算力應用、異構算力混部，形成“端云融合、綠色低碳、動態調度”的下一代金融智能算力基座，從而滿足復雜AI大模型對算力資源的動態、異構、高協同性需求。

模型矩陣

智能體應用需多參數多類別的多元模型矩陣支撐。慢思考天參數AI大模型具備強大的推理能力，但響應時間較長，適合處理復雜的戰略決策；快思考小參數AI天模型響應迅速，適合處理高頻的交互任務。未來將重點圍繞環境感知插件、先驗知識壓縮、強化學習運用等關鍵技術方向，構建面向環境 + 知識 + 強化學習的分層協同企業級模型矩陣，形成“感知-認知-決策”閉環的企業級模型矩陣核心架構。

知識工程

“虛擬化分層 + 知識工程化”已成為AI大模型與企業數據融合的黃金范式，未來知識管理將向動態化、標準化、價值化方向深度進化，將重點聚焦知識動態更新實時性、跨域知識遷移標準化、知識價值度量普適框架等方面，構建AI大模型專屬的企業數據體系，使得企業海量、異構、動態數據轉化為高質量、易理解、可迭代的“AI大模型可消化營養”。

智能體平臺

企業智能化不再是單個模型的較量，而是智能體生態體系成熟度之爭。未來將重點聚焦推理、編碼、工具、技能、權限、記憶、在線學習等關鍵模塊，構建基于MCP協議互動的企業智能體平臺，通過標準化、安全、高效的協議連接異構智能體，實現復雜任務的協同求解，使得智能體深度融入風險防控、普惠金融、運行管理等銀行業重點業務領域，比如打造企業級風控智能中樞，重塑風險識別邏輯與干預機制，推動風控體系從被動響應的“看門人”向具有預見性的“瞭望塔”升級。

安全體系

安全不僅是成本中心，更是AI時代生產力的基石。未來依舊重點將安全攻防能力深度融入大模型生命周期的每一環節，構建面向攻防一體的內生安全、動態對抗可信大模型安全體系，比如在輸入階段攔截惡意輸入與異常操作、在規劃環節深度嵌入合規策略、在執行階段通過安全沙箱隔離執行環境，通過全鏈路日志審計與持續策略優化實現可監控、可回溯、可審計的閉環安全治理，使得在AI對抗AI的戰場上贏得先機。

人才培養

AI不是替代者，而是新質生產力的創造者；人才不是旁觀者，而是金融未來的定義者。大模型時代的人才競爭，是“技術洞察力 × 行業理解力 × 生態構建力”的綜合較量，未來將面向算法、知識、工程等關鍵技術方向，深度融合金融業務，打造“引得來、留得住、用得好”的人才培養生態，構建多層次、全方位的人才培養體系，培養出懂業務的AI + 布道者、通技術的AI + 播種者、敢創新的AI + 領航者。

（呂仲濤為中國工商銀行首席技術官。責任編輯/周茗一）