行业变革背景 - 中国银行业面临利率市场化深化、客户需求多元化、新技术加速迭代的"新常态"，数字化转型成为关乎核心竞争力的"必答题"[1] - 毕马威报告新增国际同业比较板块，聚焦美国、欧盟和日本等发达经济体，为行业提供多维度参考[1] AI技术应用 - 银行业正以前所未有的速度拥抱大模型技术，战略驱动与价值导向成为布局AI场景的双轮驱动力[2] - 国有大行和股份制银行已全面启动大模型应用建设，并在前中后台均有正式投产案例[2] - 生成式AI正在创造全新互动模式、决策机制和价值来源，预计2025年更多银行将探索AI多领域应用[3] 技术落地挑战 - 大模型技术面临数据碎片化与规模化训练需求失衡、战略规划不清晰、价值验证困难等挑战[3] - 银行业务对低幻觉、强可控AI的严苛要求，以及人才与组织敏捷性不足构成主要障碍[3] 监管与合规转型 - 金融监管部门推动数字基础设施建设，加强AI在风险监测、信息披露等领域的应用[4] - 风险管理正从"安全网"转向"导航仪"，需深度融入战略决策和企业文化[4] - 大型银行已建立较完善数据治理架构，但大部分商业银行仍处于起步阶段[5] 风险与机遇平衡 - 技术进步需与可信AI治理体系同步，确保数据安全、算法透明、伦理合规[6] - 商业银行需在战略视野下平衡业务与风险，促进风险管理与战略管理有机整合[6] - 监管机构推动商业银行建立资本计量框架，完善"数据治理—模型管理—技术赋能"闭环平台[7]