吳亞楠
銀行業大模型基于先進的機器學習技術，如深度學習和自然語言處理(NLP)，能夠理解和處理復雜的金融數據。 這些模型在銀行業中發揮著重要作用，幫助銀行提升服務效率和質量，適應金融市場的快速變化。
目前，銀行業大模型的應用現狀非常積極。國內42家上市銀行中，已有6家公開發布了大模型技術開發與應用的信息。大多數銀行都在進行應用摸索，以期在競爭中搶占先機。例如，農業銀行發布了ChatABC，提供人工智能對話機器人服務，工商銀行也發布了基于昇騰AI的金融行業通用模型。這些應用展示了銀行業對大模型的重視和積極嘗試。
銀行業大模型的發展趨勢顯示出其巨大的潛力和挑戰。大模型相比中小模型具有更好的表示能力、泛化能力和學習能力，但參數量巨大，訓練所需數據量和算力資源多，部署運營復雜。金融機構需要將金融領域的專業知識系統與大模型的意圖理解能力、語言生成能力和場景掌控能力對接，實現個性化應用。目前，主要采用API調用、模型微調和二次訓練等方式，以降低應用門檻。
銀行業大模型的前景廣闊。隨著大模型技術的不斷進步和應用場景的拓展，銀行業將迎來智能化升級的浪潮。金融機構需要培養適應新時代需求的AI人才，掌握大模型核心技術，推動業務創新和效率提升。
未來，大模型將在風險管理、客戶服務、產品創新等方面發揮更大作用，推動銀行業的高質量發展。根據中研普華研究院撰寫的《2024-2029年中國銀行業大模型產業市場發展現狀調研及投資前景預測報告》顯示：
一、發展現狀
技術應用：銀行業大模型是指用于處理和分析大量數據、提供智能決策支持的人工智能模型，基于先進的機器學習技術，如深度學習和自然語言處理(NLP)，能夠理解和處理復雜的金融數據。這些模型在銀行業中發揮著重要作用，幫助銀行提升服務效率和質量，適應金融市場的快速變化。目前，國內多家上市銀行已經公開發布了大模型技術開發與應用的信息，并進行了一系列應用探索。例如，農業銀行發布了ChatABC，提供人工智能對話機器人服務;工商銀行發布了基于昇騰AI的金融行業通用模型;工行的智能助手、郵儲銀行的遠程銀行客戶投訴分析場景等也應用了相關模型。
市場地位：根據《麻省理工科技評論》發布的全球金融機構大模型榜單，我國有12家金融機構進入全球TOP20，其中螞蟻集團、平安集團、工商銀行、建設銀行、中國銀行、馬上消費金融、農業銀行位居全球TOP10。
投入力度：銀行業金融機構在數字化轉型方面投入巨大。2023年，六大行金融科技投入首次突破1200億元，強化數字基礎設施建設，搶抓新技術發展機遇，不斷激發數據要素潛能和數字金融發展新動能。此外，越來越多的金融機構意識到數字化轉型為自身業務發展帶來的助力，行業內對于金融科技的資金投入逐年攀升。2023年，有13家銀行的科技投入超過50億，占營收比例的均值達到4.06%，其中8家銀行的科技投入超過100億。
二、發展前景
隨著大模型技術的不斷進步和應用場景的拓展，銀行業將迎來智能化升級的浪潮。金融機構需要培養適應新時代需求的AI人才，掌握大模型核心技術，推動業務創新和效率提升。未來，大模型將在風險管理、客戶服務、產品創新等方面發揮更大作用，推動銀行業的高質量發展。
政策環境：政府出臺了一系列政策鼓勵金融機構加強科技創新，提升服務質量和效率。銀行業作為數據密集型行業，對智能化、自動化的需求日益增強。大模型技術恰好能夠滿足這一需求，推動銀行業向智能化升級。
競爭環境：銀行業大模型市場的競爭格局將更加多元化。頭部銀行將繼續保持領先地位，中小銀行也將通過差異化競爭和特色化服務來爭取市場份額。此外，隨著生成算法、預訓練模型、多模態數據分析等AI技術的聚集融合，以及AIGC技術的實踐效用迎來行業級大爆發，銀行業大模型技術將更加注重場景化應用和定制化服務。
四、發展趨勢
技術融合：隨著AI技術的迅猛發展，多模態大模型等技術迭代更新不斷加速，銀行業大模型技術將與其他先進技術進行更深入的融合，以提升模型的性能和應用范圍。
場景拓展：銀行業大模型的應用場景將不斷拓展，從風險管理、客戶服務、產品創新等領域向更多業務環節延伸，為銀行業提供更加全面、智能的支持。
監管加強：未來，監管部門將加強對銀行業大模型技術的監管力度，確保技術的合規性和安全性。同時，也將推動銀行業大模型技術的標準化和規范化發展。
綜上，銀行業大模型行業市場具有廣闊的發展前景和巨大的市場潛力。銀行需要不斷提升自身的大模型技術能力，加強合作與競爭，以應對市場挑戰和機遇。
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