藍鯨新聞9月5日訊（記者 嚴沁雯）"大模型在銀行的應用發(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。

當前，大模型應用正使銀行業(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)務領域的大模型落地節(jié)奏。

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

"當前銀行業(yè)經(jīng)營面臨諸多挑戰(zhàn)，大模型是最大的確定性機會，其技術突破將推動銀行服務模式、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，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44.44億元，占營業(yè)收入的2.93%。在業(yè)務應用層面，AI已深度融入招行零售、批發(fā)等核心業(yè)務板塊。?

據(jù)韋江波介紹，招行目前已構建大模型全棧體系，多領域投產(chǎn)應用，取得顯著成效。不過，銀行實現(xiàn)大模型規(guī)?；瘧萌悦媾R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域問題能力？周天虹指出，關鍵在于打好三個"組合拳"——上下文工程、知識管理和后訓練。

在周天虹看來，首先，上下文工程是做好大模型應用的基礎性工作。相較于Bert及更早的AI模型，大模型最大的進步是泛化能力，發(fā)揮其泛化能力的關鍵是技術也持續(xù)進化；同時，高水平的提示詞的關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)務專家的深入?yún)⑴c和總結提煉、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鍵。大模型依托海量公開數(shù)據(jù)訓練，但是訓練大模型的數(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，提高答案的準確性。

再者，后訓練是增強模型在專業(yè)領域應用效果的有效手段，通過監(jiān)督微調(diào)、強化學習等方式，將領域知識和領域業(yè)務邏輯融入模型，可以顯著提升模型在專業(yè)領域的基礎認知和理解力，使其更好地處理復雜、高難度的領域任務。

周天虹進一步指出，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，擴大服務半徑、提升服務水平、優(yōu)化客戶體驗，推動業(yè)務量持續(xù)增長。在"用時多"場景，用AI協(xié)助員工工作、降低復雜度、提升質(zhì)量，實現(xiàn)提質(zhì)增效。在"省錢多"場景，針對成本高、風險大的環(huán)節(jié)，用AI提升風險識別的覆蓋度、準確度和時效性，減少成本支出。

此外周天虹提到，大模型應用研發(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)"。