20250411-杭州沙丘社区网络科技-2025年中国银行业大模型应用跟踪报告_97页_14mb

2025年中国银行业大模型应用跟踪报告总结

核心内容

2025年，中国银行业在数字化转型背景下，大模型应用进入快速发展阶段。作为数字金融的核心引擎，大模型正在重塑银行的业务模式和运营方式。尽管整体IT预算收紧，但大模型仍成为银行重点投入领域，尤其是DeepSeek等推理模型的出现，推动了银行在技术应用上的创新和效率提升。

主要观点

1. 政策引导与行业趋势

   • 银行业作为数字金融的重要组成部分，受到国家政策的大力支持，特别是在“十四五”规划中，数字金融被列为核心任务。
   • 2025年银行重点工作围绕“五篇大文章”展开，强调科技赋能、风险防控、合规治理等方向。

2. 大模型应用的现状与趋势

   • 银行业大模型应用已进入规模化阶段，国有大行和股份制银行走在前列，而城商行和农商行则在逐步探索中。
   • 2024年，银行业在大模型应用中的占比最高，显示出其在AI应用中的领先地位。

3. DeepSeek的影响与应用

   • DeepSeek系列模型的发布标志着大模型进入深度推理时代，其推理能力媲美OpenAI的o1模型，但成本更低、开源更广。
   • DeepSeek的部署方式以本地化为主，适合数据安全要求高的银行，同时其蒸馏版模型也降低了中小银行的技术门槛。

4. 银行业大模型能力建设方式

   • 银行采用多种方式构建大模型能力，包括调用API、微调模型、RAG扩展和引入智能产品。
   • 大型银行倾向于自建或联合科技公司，而中小银行更倾向于按需引入智能应用解决方案。

5. 应用场景与优先级

   • 银行大模型应用场景主要集中在智能客服、数据分析、编码助手、合规审查、反洗钱监测等领域。
   • 优先级评估表明，高数据密度场景如信贷审批、反洗钱报告生成是当前最可行的落地方向。

6. 技术与业务结合的路径

   • 银行采用“1+X”、“点线面体”等方法论推动大模型在业务场景中的落地。
   • 银行通过构建智能中台、知识工程、安全加固等方式提升大模型应用的综合能力。

关键信息

一、银行业大模型应用进展

• 政策支持：国家政策推动银行业数字化转型，强化科技与金融的融合，特别是“五篇大文章”成为核心任务。
• 预算变化：2025年企业IT预算普遍下降，但大模型投入显著增加，成为银行重点投资方向。
• 技术趋势：大模型发展进入深度推理阶段，DeepSeek等模型推动了推理能力的提升。
• 应用决策路径：银行需从业务需求出发，结合技术适配与资源决策，逐步推进大模型应用。

二、银行业大模型标杆研究

1. 国有银行

• 中国工商银行：构建了“工银智涌”大模型平台，采用“1+X”范式，结合大小模型协同、知识工程、安全加固等能力，实现智能化转型。
• 中国邮政储蓄银行：发布“邮智”大模型，强调全栈自主可控与全域场景赋能，通过“点线面体”方法论推动大模型落地。

2. 股份制银行

• 招商银行：构建大模型应用架构，注重场景挖掘和试错机制，通过“想-试-落-推”四步走方式推进应用。
• 中信银行：打造“1+2+3+N”应用平台，融合空间交互和量化分析技术，提升服务智能化水平。
• 中国民生银行：围绕数据、模型、平台、算力构建能力体系，采用“智慧X”机制分阶段推进大模型应用。

3. 城商行/农商行

• 北京银行：构建大小模型协同的AI中台，推进全栈国产化。
• 江苏银行：推出“智慧小苏”服务平台，引入DeepSeek模型提升智能服务。
• 青岛银行：探索AI大模型应用，注重人才组织能力的支撑。

三、银行业大模型应用典型案例

• 知识类应用：如“小邮助手”、“智研”等，提升知识管理与问答能力。
• 智能客服类应用：如“坐席智能辅助系统”、“智能助理”等，优化客户体验与服务效率。
• 数据分析类应用：如“智能分析平台”、“对话式数据分析”等，推动数据驱动决策。
• 代码类应用：如“智能编码助手”、“AI代码辅助平台”等，提升研发效率与质量。
• 创新场景探索：如“对话交易助手”、“审计大模型”、“反洗钱报告生成”等，拓展大模型在金融领域的应用边界。

结论

2025年，中国银行业在大模型应用方面展现出强劲的发展势头，尤其在国有银行和股份制银行中，大模型已从试点走向规模化落地。DeepSeek等推理模型的出现，为银行提供了更具性价比的解决方案，推动了AI技术在金融领域的深入应用。然而，大模型的部署仍面临数据壁垒、监管合规、冷启动等问题，需要银行结合自身业务需求，采取灵活的技术路线和方法论，实现技术与业务的深度融合。