金融大模型重塑银行业 - 金融大模型作为银行业从数字化升级到智能化时代的核心引擎，将深刻改变业务模式，金融业因数据密集、人才密集、资本密集等特性成为大模型应用最成熟的行业之一 [3] - 2023年全球金融业占全行业AI支出的28%，全球TOP50银行中92%已部署大模型，金融业AI渗透率达35%，远超医疗（15%）和零售（20%） [3] - 2024年大模型落地案例在金融行业占比达36.7%，其中银行占比15.40% [3] 算法银行新范式 - 大模型重新定义金融范式，客户可基于自身需求参与产品定义，改变传统银行按自身理解设计产品的模式，构建"算法银行"新形态 [3] - 未来银行需从"产品主导"转向"客户需求驱动的智能体生态"，通过"通用大模型底座+行业知识库+动态数据流"适配企业经营需求 [4] - 大模型在营销获客、风险控制、客户服务等环节实现质效提升和成本优化的双重突破 [4] 大模型应用三阶段 - 短期（1-3年）：大模型在客服、风控、合规等标准化场景落地，优化现有业务流程 [6] - 中期（3-5年）：形成智能决策机制，提升决策流和信息流优化 [6] - 长期（5-10年）：催生"算法银行"新形态，银行依托算法技术发现客户需求实现智能化服务 [6] 中小银行的机遇与挑战 - 中小银行因组织灵活、本地贴近、响应快速等优势，可成为智能化转型的突破口，富民银行已实现大模型落地成果转化 [2] - 中小银行应发挥特色化能力，扎根本地化服务或提供差异化线上化服务，为大型银行提供样板 [7] - 挑战包括投入与收益量化逻辑、组织架构转型、应用领域延伸、数据与隐私保护等，需通过动态调整、流程再造、能力升级应对 [8] 大模型实施策略 - 需与企业协同构建覆盖数据全生命周期的管理系统，为智能体应用奠定数据基础 [5] - 将产品要素化拆解为模块化金融智能体组件，参照DeepSeek模式向企业输送定制化智能体 [5] - 避免"技术军备竞赛"，通过混合云架构和敏捷迭代实现"AI价值穿透" [5] 风险控制与透明度 - 大模型应用采取"三步走"战略：先对内、再融合场景、最后对客开放，嵌入人工干预机制应对"AI幻觉" [9] - 对内场景包括代码生成、会议助手、经营数据分析等，面客场景包括智能客服、电销、催收外呼机器人等 [9] - 富民银行通过大模型重构内部流程，实现人员精简、自动代码撰写率超50%，验证"AI+业务流"高效性 [9]