政策与行业背景 - 数字经济加速发展推动金融机构积极拥抱大模型技术，实现业务模式创新与效率提升 [1] - 2025年《政府工作报告》明确提出支持大模型广泛应用，为区域性金融机构提供政策支持 [1] 转型驱动力 - 区域性银行数智化转型的核心驱动力包括客户需求场景化与个性化升级、移动互联网科技企业金融版图扩张带来的竞争压力、商业银行降本增效与风险管控的刚需 [2] - 大模型技术进一步加深业务与科技的融合，技术能力较弱的部门积极寻求科技赋能 [3] 金融机构实践案例 - 成都农商银行将新一代信息科技工程作为"一号工程"重点推进，耗资超11亿元，建成先进科技体系，4年来资产规模超4800亿元，营收和利润年均增速分别超30%和50% [4] - 四川银行坚持"科技兴行"战略，系统推进顶层设计、底座重构与数据治理，探索新设城商行高质量跨越式发展的数智化路径 [4] 技术应用与行业影响 - 生成式大模型已具备完成中高级知识工作的能力，银行业将加速应用，技术变革深刻重塑行业格局 [4] - 银行业数字化转型呈现三大特征：新技术催生新平台推动内部整合、构建新生态实现场景化服务嵌入、实施新管理架构优化组织效能 [6] 挑战与瓶颈 - 区域性银行平均科技投入仅占营收的2.1%，显著低于国有大行4.3%的水平，面临国有大行业务下沉、规模小成本高、风控能力弱、技术基础薄弱、复合型人才短缺等挑战 [5] - 大模型应用依赖高质量数据治理和知识沉淀，中小银行需解决数据隔离问题，未来银行运营将呈现"人机协同+数字员工"新形态 [5] 创新路径建议 - AI应用三大方向包括融合大模型与数据分析减轻客户经理案头工作、发展轻量级模型降低资源消耗、运用人工智能提升IT应用适配效率 [8] - 金融机构推进AI落地需分阶段递进，从基础场景试点切入，逐步攻坚信贷与财富管理等核心业务，最终探索动态定价模型与虚拟数字人等前沿应用 [9] - 区域性金融机构应优先梳理经营痛点，结合区域经济明确服务重点，坚守风险管理核心，并在安全前提下借力外部技术资源 [8]