今年全國兩會期間，代表委員圍繞大模型產(chǎn)業(yè)化落地、縮小與先進(jìn)水平的差距、中小企業(yè)如何更好地抓住大模型浪潮等話題提出建議。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃興起的時代背景下，大模型技術(shù)以其強(qiáng)大的智能化數(shù)據(jù)處理和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，正深刻改變著金融業(yè)的生態(tài)格局。大模型技術(shù)不僅具備對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的能力，還能夠通過深度學(xué)習(xí)和多層次數(shù)據(jù)挖掘，捕捉到傳統(tǒng)分析手段難以發(fā)現(xiàn)的內(nèi)在規(guī)律。這使得銀行在面對復(fù)雜的金融市場時，可以提前識別潛在風(fēng)險，優(yōu)化資產(chǎn)配置，并為客戶提供更為精準(zhǔn)的金融產(chǎn)品與服務(wù)。

大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用并非一蹴而就，而是一條從概念驗(yàn)證到實(shí)際落地，再到不斷迭代創(chuàng)新的曲折探索之路。在初步探索階段，銀行借助概念驗(yàn)證和小規(guī)模試點(diǎn)項(xiàng)目，對大模型技術(shù)的基本原理和潛在應(yīng)用場景進(jìn)行深入研究。在應(yīng)用實(shí)踐階段，銀行開始將大模型技術(shù)逐步推廣至內(nèi)部各個業(yè)務(wù)部門，并根據(jù)實(shí)際運(yùn)營需求進(jìn)行深度定制與優(yōu)化。隨著應(yīng)用實(shí)踐的深入，大模型技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新逐漸成為銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。為應(yīng)對不斷變化的市場環(huán)境和客戶需求，銀行不斷加大在技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用創(chuàng)新方面的投入，力求在模型準(zhǔn)確率、運(yùn)行效率和安全性上實(shí)現(xiàn)突破。

在這一過程中，銀行與高校、科研機(jī)構(gòu)以及技術(shù)供應(yīng)商展開廣泛合作，共同探索大模型在金融領(lǐng)域的前沿應(yīng)用?？缃绾献鞑粌H為大模型技術(shù)注入了新鮮的創(chuàng)新動力，也為金融場景定制提供了更多實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。隨著行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐的不斷成熟，銀行逐步形成了以數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能決策為核心的發(fā)展模式，為未來進(jìn)一步推進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在實(shí)際落地過程中，大模型技術(shù)為銀行帶來了多樣化的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，全面提升了業(yè)務(wù)智能化水平和綜合競爭力。首先，在智能風(fēng)控與風(fēng)險管理體系的構(gòu)建上，大模型技術(shù)通過對海量歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時動態(tài)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)險指標(biāo)的精準(zhǔn)捕捉和預(yù)警。其次，在客戶營銷與服務(wù)體驗(yàn)的智能化升級方面，大模型技術(shù)通過構(gòu)建精準(zhǔn)的客戶畫像和行為模型，為銀行提供了個性化服務(wù)和智能營銷的強(qiáng)大支持。最后，在內(nèi)部流程優(yōu)化與運(yùn)營效率提升方面，大模型技術(shù)有效促進(jìn)了銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)的整合與業(yè)務(wù)流程的智能化改造，通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺和智能決策系統(tǒng)，銀行能夠?qū)崿F(xiàn)各部門間信息的無縫共享，打破“信息孤島”，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的協(xié)同工作機(jī)制。

在金融行業(yè)大模型技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用過程中，技術(shù)創(chuàng)新與安全保障始終并重，既要不斷突破核心算法和模型協(xié)同能力，又要構(gòu)建全方位的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)體系，確保技術(shù)落地的同時保持穩(wěn)健與合規(guī)。首先，通過模型協(xié)同與算法優(yōu)化，技術(shù)團(tuán)隊(duì)不斷追求技術(shù)突破和系統(tǒng)性能提升。利用集成學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，各類模型在共同協(xié)作下，不僅提升了預(yù)測和決策的準(zhǔn)確率，還大大優(yōu)化了資源使用效率。其次，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)始終是大模型技術(shù)應(yīng)用中的重中之重。銀行在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動型智能決策體系的過程中，必須面對海量敏感數(shù)據(jù)的采集、存儲和問題處理。因此，綜合策略的制定尤為關(guān)鍵。最后，全方位安全管控與合規(guī)管理機(jī)制為大模型平臺的穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力保障。為了應(yīng)對潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊、系統(tǒng)漏洞和不合規(guī)風(fēng)險，銀行構(gòu)建了從底層硬件到上層應(yīng)用全鏈路的安全防護(hù)體系。同時，結(jié)合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)管要求，建立嚴(yán)格的合規(guī)管理流程和內(nèi)部審計(jì)機(jī)制，確保各項(xiàng)安全措施落實(shí)到位。

未來，隨著大模型技術(shù)不斷成熟與應(yīng)用場景的持續(xù)拓展，銀行業(yè)將迎來全新的發(fā)展機(jī)遇。

 來源：中國銀行保險報