AI大模型所掀起的技術變革，為越來越多的中小銀行帶來了數字化轉型與智能化升級的新機遇。開年以來，一些中小銀行紛紛加快布局步伐，密集接入DeepSeek大模型，探索其在不同領域的具體應用。“大模型將不再是大型銀行的專屬，而是能夠廣泛應用于中小銀行之中。”李秀生表示，隨著DeepSeek等大模型技術的出現和逐漸迭代提升，其低算力要求和低數據訓練成本的特性，讓中小銀行能夠以更低成本引入和應用這些先進技術。
在大模型技術應用場景選擇方面，李秀生認為，在大模型時代，銀行需要從人工智能充分應用的角度思考如何重塑銀行的經營管理和流程。在選擇具體的大模型時，應基于自身應用特點、戰略思考來選擇合適的模型組合。
中小銀行可利用大模型更好地推進普惠金融落地
隨著大模型出現，風控模式將進入多模態數據風控大模型和領域化智能風控大模型的發展趨勢。而且，隨著模型參數增大和數據增強，模型性能也將逐漸增強。在客戶授權下，多模態數據風控大模型可以將廣泛的非結構化數據作為授信審批依據。領域化智能風控大模型則可以嘗試基于金融語料構建預訓練大模型，再用于下游風險識別、客戶匹配度識別等領域。
隨著DeepSeek等大模型技術的出現和逐漸迭代提升，其低算力要求和低數據訓練成本的特性，讓中小銀行能夠以更低成本引入和應用這些先進技術。大模型將不再是大型銀行的專屬，而是能夠廣泛應用于中小銀行之中。
在此次大模型浪潮中，中小銀行可以抓住這一機遇，積極引入和應用大模型技術，利用大模型更好地推進普惠金融落地。
通過自主創新提升大模型性能
其中，新網銀行打造基于大模型的智能服務平臺“識卷”，通過深度融合多模態數據處理能力，解決新市民客戶個性化授信難、車抵房抵等抵押業務流程復雜的問題，智能化處理個人客戶十余種授信自證數據，為客戶提供多種資產認證模式以適配客戶具體情況，利用大模型更好地推進普惠金融落地。目前，使用該服務的客戶人均提額幅度超過30%。房抵貸業務能夠實現全線上辦理，當天審批當天放款。
在大模型時代，銀行需要從人工智能充分應用的角度思考如何重塑銀行的經營管理和流程。在選擇具體的大模型時，基于自身應用特點、戰略思考來選擇合適的模型組合。對于新網銀行來說，我們也將進一步提高人工智能在銀行發展中的戰略重視程度，加大人工智能方面的投入。
自2024年5月起，新網銀行就在系統研發場景中應用DeepSeek大模型，分別構建了研發知識問答助手與代碼續寫助手，縮短一線工程師在研發過程中查閱技術資料的耗時。
另外，新網銀行還通過自研插件的方式，將DeepSeek代碼大模型的能力嵌入到代碼人機交流過程中，機器音色有著機械化問題。針對該難題，新網銀行除了探索前沿語音合成算法外，還自創自建消音室，加工坐席真實語料用于模型訓練，大幅提升了擬人化效果，極大地增強了人機對話的自然度與真實感。
從中也可以看出，技術應用需緊密貼合業務實際，注重用戶體驗與反饋，同時保持技術迭代的敏捷性。新網銀行將會繼續重視人工智能思維，促進人機協同，持續優化系統與人的合理分工，推動智能化轉型的深化。
