藍(lán)鯨新聞9月5日訊（記者 嚴(yán)沁雯）"大模型在銀行的應(yīng)用發(fā)展需要生態(tài)伙伴的支持、需要行業(yè)的合作才能做好，‘單打獨斗’難以做到高水平，更可能錯失機遇窗口。"9月5日，在招商銀行（下稱"招行"）舉辦的"2025招銀浦江數(shù)字金融生態(tài)大會"上，招行首席信息官周天虹如是表示。

當(dāng)前，大模型應(yīng)用正使銀行業(yè)經(jīng)歷著一場前所未有的變革，各家銀行亦在加快行內(nèi)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的大模型落地節(jié)奏。

在近期發(fā)布的半年報中，招行提出以"AI First"引領(lǐng)數(shù)智招行建設(shè)，賦予AI能力建設(shè)優(yōu)先地位，率先打造AI型組織，努力成為全球領(lǐng)先的智能銀行。

"當(dāng)前銀行業(yè)經(jīng)營面臨諸多挑戰(zhàn)，大模型是最大的確定性機會，其技術(shù)突破將推動銀行服務(wù)模式、交互模式和工作模式變革。"招商銀行數(shù)字金融發(fā)展辦公室副主任韋江波表示。

半年報顯示，為夯實數(shù)智化基礎(chǔ)，招行持續(xù)投入資源完善"云+AI+中臺"數(shù)智化底座，2025年上半年信息科技投入達(dá)44.44億元，占營業(yè)收入的2.93%。在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面，AI已深度融入招行零售、批發(fā)等核心業(yè)務(wù)板塊。?

據(jù)韋江波介紹，招行目前已構(gòu)建大模型全棧體系，多領(lǐng)域投產(chǎn)應(yīng)用，取得顯著成效。不過，銀行實現(xiàn)大模型規(guī)?；瘧?yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如大模型推理速度、多模態(tài)大模型、知識管理等問題。這些問題需要聯(lián)合同業(yè)、科技廠商共同探索解決。

面對挑戰(zhàn)，如何提升大模型解決領(lǐng)域問題能力？周天虹指出，關(guān)鍵在于打好三個"組合拳"——上下文工程、知識管理和后訓(xùn)練。

在周天虹看來，首先，上下文工程是做好大模型應(yīng)用的基礎(chǔ)性工作。相較于Bert及更早的AI模型，大模型最大的進(jìn)步是泛化能力，發(fā)揮其泛化能力的關(guān)鍵是技術(shù)也持續(xù)進(jìn)化；同時，高水平的提示詞的關(guān)鍵是其中需要良好呈現(xiàn)人類專家解決問題的思維框架和思維邏輯，這些內(nèi)容需要業(yè)務(wù)專家的深入?yún)⑴c和總結(jié)提煉、持續(xù)調(diào)優(yōu)。

其次，企業(yè)級知識管理是釋放大模型能力的關(guān)鍵。大模型依托海量公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但是訓(xùn)練大模型的數(shù)據(jù)中往往存在知識過時、知識質(zhì)量缺陷以及缺乏企業(yè)私域知識等問題。周天虹表示，通過構(gòu)建完善的企業(yè)級知識管理體系，可以將大模型能力與企業(yè)自身語境和知識體系對齊，提高答案的準(zhǔn)確性。

再者，后訓(xùn)練是增強模型在專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用效果的有效手段，通過監(jiān)督微調(diào)、強化學(xué)習(xí)等方式，將領(lǐng)域知識和領(lǐng)域業(yè)務(wù)邏輯融入模型，可以顯著提升模型在專業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)認(rèn)知和理解力，使其更好地處理復(fù)雜、高難度的領(lǐng)域任務(wù)。

周天虹進(jìn)一步指出，要發(fā)揮好大模型的作用做好大模型價值變現(xiàn)，還需聚焦高價值場景并建立價值度量體系。

據(jù)周天虹介紹，招行的策略是聚焦"用人多、用時多、省錢多"的高價值場景。在"用人多"場景，用AI擴充人力，擴大服務(wù)半徑、提升服務(wù)水平、優(yōu)化客戶體驗，推動業(yè)務(wù)量持續(xù)增長。在"用時多"場景，用AI協(xié)助員工工作、降低復(fù)雜度、提升質(zhì)量，實現(xiàn)提質(zhì)增效。在"省錢多"場景，針對成本高、風(fēng)險大的環(huán)節(jié)，用AI提升風(fēng)險識別的覆蓋度、準(zhǔn)確度和時效性，減少成本支出。

此外周天虹提到，大模型應(yīng)用研發(fā)工作和傳統(tǒng)軟件研發(fā)有很大不同，需推動研發(fā)從"業(yè)技融合"走向"業(yè)技共創(chuàng)"。