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2025年中国银行业大模型应用跟踪报告总结

核心内容概述

2025年，中国银行业在数字化转型背景下，成为大模型应用的先行者，大模型技术已广泛应用于多个业务场景，如智能客服、数据分析、合规审查、营销辅助等。尽管整体IT预算收紧，但大模型投入持续增加，成为银行业提升效率、优化服务和实现智能化转型的关键工具。DeepSeek等推理模型的出现，推动了大模型应用的普及，特别是在逻辑推理、数据分析和金融场景的适配方面展现出显著优势。

主要观点

• 政策引导：银行业数字化转型在“十四五”期间受到国家政策的大力支持，数字金融作为“五篇大文章”的底座，为其他金融领域提供数字化基础。
• 应用趋势：国有大行和股份制银行在大模型应用上处于领先地位，而城商行和农商行则以试点为主，探索大模型在不同业务场景中的价值。
• 决策路径：银行在大模型应用决策上应以业务为核心，根据资源和需求选择购买或自建，并通过验证与扩展确保应用的可持续性和价值。
• 能力建设方式：银行采用多种能力建设方式，包括调用API、微调大模型、RAG扩展和直接引入智能产品，以满足不同规模和需求的银行。
• 应用场景：银行业大模型应用场景以智能客服、数据分析、智能编码、合规审查、营销辅助等为主，逐步向决策类场景扩展。
• 技术挑战与应对：大模型在银行业面临数据壁垒、监管合规、冷启动等问题，需通过数据整合、安全治理、结合领域知识等方式应对。
• DeepSeek的影响：DeepSeek系列模型，尤其是R1版本，因其强大的推理能力和低成本特性，成为银行业大模型应用的重要选择，推动技术普惠和生态构建。

关键信息

1. 银行业大模型应用进展

• 政策支持：国家政策持续推动银行业数字化转型，大模型成为数字金融的核心驱动力。
• 预算变化：2025年企业IT预算有所收紧，但大模型投入显著增加，尤其是生成式AI技术。
• 应用场景：银行业对大模型应用价值期待趋于理性，更关注实际业务价值的实现。
• 部署情况：截至3月15日，至少有21家银行部署了DeepSeek大模型，其中大型银行多采用本地化部署，中小银行则倾向于API调用方式。

2. 银行业大模型应用场景优先级

• 战略投资类：员工知识助手、智能文档助手、客服坐席助手、智能编码助手等，主要以内部赋能为主。
• 机会探索类：智能办公助手、数据分析助手、软件测试助手、个性化营销素材生成、智能运维助手、信贷审批助手等，具有较高的应用潜力。
• 创新试验类：反洗钱报告生成、对话交易助手、虚拟数字客服、智能营销助手、智能财富助理、合规审查助手、异常交易监测、智能审计助手、监管合规政策解读、贷后催收助手等，仍处于探索阶段。

3. DeepSeek大模型的应用

• 技术特性：DeepSeek R1具备强大的推理能力，支持复杂逻辑任务，且成本较低，具有较高的性价比。
• 应用场景：DeepSeek被广泛用于知识问答、智能客服、信贷审批、风险控制等场景，提升服务效率和质量。
• 建设路径：大型银行建议本地化部署并结合CoT提示工程，中小银行建议接入API进行快速试错和推广。
• 性能对比：蒸馏版DeepSeek模型在推理性能上优于强化学习版，且具备更好的硬件适配性。

4. 银行业大模型标杆案例

• 中国工商银行：构建了“工银智涌”大模型平台，涵盖财报分析、AI财富管家、业绩考评等多个场景，采用“1+X”范式，推动大模型应用标准化。
• 中国邮政储蓄银行：发布“邮智”大模型，实现全栈自主可控，通过“点线面体”方法论赋能九大业务闭环场景，包括零售、对公、资管、信贷等。
• 招商银行：通过“自上而下+自下而上”方式探索大模型应用，构建“1+2+3+N”大模型应用平台，注重安全治理与创新融合。
• 中信银行：打造“仓颉”大模型应用平台，支持多种业务场景，融合空间交互与金融量化技术，提升客户体验与市场竞争力。
• 民生银行：采用“智慧X”机制，分阶段推进大模型在智慧问答、智慧办公、智慧坐席、智慧研发等领域的应用。

结论

2025年中国银行业大模型应用正处于快速发展的阶段，政策支持、技术进步与企业需求共同推动其落地。DeepSeek等推理模型的出现，为银行提供了更高效、低成本的解决方案，特别是在提升逻辑推理、数据分析与业务决策方面。银行在大模型应用上应注重业务导向、安全合规和数据治理，结合自身资源与需求，选择适合的建设路径和应用场景，以实现智能化转型和价值创造。