银行业大模型应用落地实景全解析

在过去的一年里，银行业在大模型技术的应用上展现出积极的探索态势。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型技术已成为银行业金融创新和数字化转型的重要推手。本文将对过去一年中银行业落地的大模型应用场景进行全面解析。

一、客服与远程银行

客服和远程银行是银行业应用大模型技术的重要领域。通过引入大模型技术，银行能够提供更加智能、高效的服务。例如，工商银行成功将大模型技术应用于座席助手等场景，实现了“未问先答+多轮场景+线上图文”的智能服务模式升级。农业银行则基于大模型，在客服知识库上推出了答案推荐、知识库辅助搜索等新功能，极大提升了客户服务的响应速度和质量。

此外，兴业银行、微众银行等多家银行也积极探索大模型在客服领域的应用，如自动扩展相似问题、辅助生成进线案例小结等，有效提升了远程银行的营销水平和智能运营效率。

二、数字人技术

数字人技术是银行业另一个备受关注的大模型应用场景。交通银行在世界人工智能大会上展示的数字员工“娇娇”，以及平安银行、上海银行等推出的虚拟数字人产品，均展示了大模型技术在数字人领域的广阔应用前景。这些数字人不仅能够提供生动的交互体验，还能辅助银行业务的推广和营销。

三、其他创新应用场景

除了客服和远程银行、数字人技术外，银行业还将大模型技术应用到了多个创新领域。例如，在研发领域，邮储银行聚焦研发测试孵化“研发助手”，通过大模型技术辅助需求分析、UI设计、代码生成等全流程，显著提高了研发效率。在营销领域，微众银行利用大模型技术生成营销素材并自动完成内容审核及打分，实现了精准的客户定位和投放。

同时，多家银行还在风控与合规、反洗钱、研报生成以及企业金融等方面积极探索大模型技术的应用，展现出大模型技术在银行业全方位的渗透力。

四、面临的挑战与展望

尽管银行业在大模型技术的应用上取得了显著进展，但仍然面临一系列挑战。首先，技术局限仍是制约大模型广泛应用的关键因素。目前的大模型尚难以实现新知识的快速学习与迭代，且巨大的模型训练与推理算力成本也给银行带来了不小的压力。其次，数据质量和安全合规问题也不容忽视。金融业虽然积累了大量数据，但相对于大模型的需求来说仍显不足，且数据处理过程中存在的隐私泄露风险也需要得到有效控制。

展望未来，银行业将继续深化大模型技术的应用与探索。随着技术的不断进步和数据资源的日益丰富，大模型有望在银行业发挥更大的价值。同时，银行业也将加强与科技企业的合作与交流，共同推动大模型技术在金融业的创新与发展。

综上，过去一年中银行业在大模型应用场景方面取得了显著的成果，但仍需面对技术和数据等方面的挑战。随着经济数字化转型的深入和金融科技的快速发展，我们有理由相信大模型技术将在银行业中扮演越来越重要的角色。