作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
自2022年底ChatGPT爆火以来，大模型在银行领域呈现出了积极而充满活力的态势。目前，大模型已经渗透到银行的多个应用场景，多家银行都将大模型技术作为重点方向持续加码中。根据沙丘智库发布的《六大国有银行正在落地哪些大模型应用场景？》，当前六大国有银行均已多场景探索大模型应用，覆盖智能营销、智能客服、智能运营、智能投研、风险信贷、智能风控、智能办公、智能研发等前中后台多个领域。城商行作为银行体系中的重要力量，近年来也在积极拥抱金融科技，但整体实力和进展相较于国有大行和头部股份制银行而言仍有一定差距。在大模型的探索上，目前头部的几家城商行进展较快，但大部分城商行仍在观望阶段。根据中国银行业协会发布的《2024中国银行业100强榜单》，上榜城商行中top10分别为北京银行、江苏银行、上海银行、宁波银行、南京银行、徽商银行、杭州银行、盛京银行、中原银行、成都银行。截止目前，这10家城商行中已有8家正式发布了2024年半年报（徽商银行和中原银行未发布），其中4家城商行提及了大模型及相关应用：• 北京银行：发布AIB人工智能创新平台，自研京智大模型，引入多种主流开源大模型，系统构建“AI+”金融全景图。基于“大数据+GPT大模型”生成式写作能力，建设京信妙笔智能报告平台，围绕信贷报告编写、公文写作等场景，辅助一线员工快速、高效地编写文档。• 江苏银行：创新“大语言模型”智能场景应用，推出“智能文档助手”，自动归纳企业经营状况，结合实时舆情信息，实现授信调查报告的智能生成。• 上海银行：打造“数智化+人性化”的对公在线服务体系，探索利用大模型提升精准问答能力，建立前中后台协同的对公专家服务团队。• 南京银行：积极探索生成式大模型等新技术与业务场景融合，深化AI运营体系建设，丰富 AI应用场景池，上线人机协同智能外呼，提高触达目标客户的效率，落地营销助手、办公助手等9大类40 余个服务场景，打造“小禾 Chat”业务答疑助手，提供各类大模型服务超30万次。沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究北京银行、江苏银行、南京银行、中原银行、上海银行等5家头部城商行的大模型应用实践，旨在为其他银行提供参考。▎案例1：北京银行大模型体系建设实践
北京银行积极探索人工智能在商业银行的应用，打造AIB——人工智能驱动的商业银行。从2023年开始，北京银行着力建设以知识驱动的“大模型”应用体系，通过“大模型”+“小模型”双轮驱动，形成人工智能的中台能力，助力运营、拓客营销、产品创新、客户服务、风险管理等业务领域，为高质量发展注入新动能。
完整内容：北京银行大模型体系建设实践
▎案例2：江苏银行大模型建设与应用实践
2023年2月，江苏银行正式启动大语言模型服务平台建设，在技术选型方面，结合开源协议、模型参数量、中文支持、底层架构等因素，江苏银行选择围绕开源的176B大语言模型展开技术研究，进行理论分析和路径探索，基于相关模型和架构结合内部知识库，分阶段完成“智慧小苏”系列三款内部大语言模型的训练工作。▎案例3：南京银行面向全行人员提供知识助手
过去，南京银行通过培训活动加强业务人员对各类规章制度的理解，还利用上一代AI对话技术构建了问答机器人，以便在业务中随时查询相关规定。然而，该系统需要耗费大量人力对规章制度文档进行预处理、知识采编及解读，从而为全行员工提供知识服务。随着大模型技术的兴起，南京银行希望利用大模型新技术来减少人力投入并提供更优质的对话体验。
结合大语言模型，南京银行面向全行人员提供AI助手。用户能够通过自然语言与AI助手进行交互，实现制度文档智能问答，让散落的知识与文档形成有效数据资产沉淀，有效提升工作效率；基于大模型的“知识库”自动构建，避免了上一代AI方式的高昂人工成本，运用大模型技术对2万份文档自动学习省去了人工知识采编工作。
基于信贷业务痛难点现状，中原银行建设大模型信贷助手，包含报告内容智能生成、审批智能辅助、智能决策三大能力，为客户经理、审批人员以及贷后管理人员提供一站式信贷智能辅助服务。
案例选自：中原银行大模型信贷助手建设实践
数据分析是大模型重要的落地场景之一，上海银行正在积极探索大模型与数据分析工具的结合，通过对话等交互方式实现指标查询、报表生成等功能，在不断降低数据分析工具使用门槛的同时，通过提高数据分析数据获取效率，改变数据分析模式，业务人员可以更加快捷的使用数据，释放数据分析的生产力，数据分析师更多完成经营分析的工作而不是数据处理，数据处理人员进一步压缩编程统计分析工作的细支。
案例选自：上海银行数据分析场景大模型探索实践
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