今年全國兩會期間，代表委員圍繞大模型產業化落地、縮小與先進水平的差距、中小企業如何更好地抓住大模型浪潮等話題提出建議。

在數字經濟蓬勃興起的時代背景下，大模型技術以其強大的智能化數據處理和自適應學習能力，正深刻改變著金融業的生態格局。大模型技術不僅具備對海量數據進行快速處理的能力，還能夠通過深度學習和多層次數據挖掘，捕捉到傳統分析手段難以發現的內在規律。這使得銀行在面對復雜的金融市場時，可以提前識別潛在風險，優化資產配置，并為客戶提供更為精準的金融產品與服務。

大模型技術在金融領域的應用并非一蹴而就，而是一條從概念驗證到實際落地，再到不斷迭代創新的曲折探索之路。在初步探索階段，銀行借助概念驗證和小規模試點項目，對大模型技術的基本原理和潛在應用場景進行深入研究。在應用實踐階段，銀行開始將大模型技術逐步推廣至內部各個業務部門，并根據實際運營需求進行深度定制與優化。隨著應用實踐的深入，大模型技術的持續創新逐漸成為銀行數字化轉型的核心驅動力。為應對不斷變化的市場環境和客戶需求，銀行不斷加大在技術研發和應用創新方面的投入，力求在模型準確率、運行效率和安全性上實現突破。

在這一過程中，銀行與高校、科研機構以及技術供應商展開廣泛合作，共同探索大模型在金融領域的前沿應用。跨界合作不僅為大模型技術注入了新鮮的創新動力，也為金融場景定制提供了更多實戰經驗。隨著行業標準和最佳實踐的不斷成熟，銀行逐步形成了以數據驅動、智能決策為核心的發展模式，為未來進一步推進智能化轉型打下堅實基礎。

在實際落地過程中，大模型技術為銀行帶來了多樣化的業務應用場景，全面提升了業務智能化水平和綜合競爭力。首先，在智能風控與風險管理體系的構建上，大模型技術通過對海量歷史數據與實時動態數據的深度學習，實現了對風險指標的精準捕捉和預警。其次，在客戶營銷與服務體驗的智能化升級方面，大模型技術通過構建精準的客戶畫像和行為模型，為銀行提供了個性化服務和智能營銷的強大支持。最后，在內部流程優化與運營效率提升方面，大模型技術有效促進了銀行內部數據的整合與業務流程的智能化改造，通過構建統一的數據平臺和智能決策系統，銀行能夠實現各部門間信息的無縫共享，打破“信息孤島”，形成數據驅動的協同工作機制。

在金融行業大模型技術的研發和應用過程中，技術創新與安全保障始終并重，既要不斷突破核心算法和模型協同能力，又要構建全方位的數據安全和隱私保護體系，確保技術落地的同時保持穩健與合規。首先，通過模型協同與算法優化，技術團隊不斷追求技術突破和系統性能提升。利用集成學習、遷移學習及強化學習等先進算法，各類模型在共同協作下，不僅提升了預測和決策的準確率，還大大優化了資源使用效率。其次，數據安全與隱私保護始終是大模型技術應用中的重中之重。銀行在構建數據驅動型智能決策體系的過程中，必須面對海量敏感數據的采集、存儲和問題處理。因此，綜合策略的制定尤為關鍵。最后，全方位安全管控與合規管理機制為大模型平臺的穩定運行提供了有力保障。為了應對潛在的網絡攻擊、系統漏洞和不合規風險，銀行構建了從底層硬件到上層應用全鏈路的安全防護體系。同時，結合行業標準和監管要求，建立嚴格的合規管理流程和內部審計機制，確保各項安全措施落實到位。

未來，隨著大模型技術不斷成熟與應用場景的持續拓展，銀行業將迎來全新的發展機遇。

 來源：中國銀行保險報