银行大模型应用现状与挑战：四大领域已见成效，四大难题待解

银行大模型应用现状与挑战：四大领域已见成效，四大难题待解

银行业正在加速数字化转型，大模型技术的应用成为重要趋势。毕马威最新发布的《2025年中国银行业展望报告》显示，银行业在数字化转型方面投入巨大，大模型技术在前中后台、通用工具等领域已初显成效，但同时也面临数据困境、人才瓶颈等挑战。

1月8日，国际知名咨询机构毕马威发布《2025年中国银行业展望报告》。该报告通过对国内多家商业银行的调研，回顾了过去的发展态势，并展望了未来的发展主题。报告特别关注了银行业在数字化转型和金融科技方面的进展。

数字化转型成银行业重点战略

报告显示，数字化转型已成为大多数受访银行的重点关注领域，占比高达71.0%。其中，资产规模达到万亿元及以上的大型银行对数字化转型尤为重视。

大模型技术加速发展

在算力智能硬件领域，银行业正积极构建“新基建”，并从“量的扩张”转向“质的提高”。大模型技术在金融领域的应用已初见成效，主要集中在四大领域：通用工具、前台业务提升、中台精益管理、后台经营决策。

• 通用工具类：通常为机构首个建成并推广的大模型应用场景，主要聚焦内部工作流程的优化。
• 前台业务提升类：当前的聚焦领域，但由于可解释性和投资回报率的考量，多为实验室场景，部分试点采用传统AI与人机协同模式。
• 中台精益管理类：同样为当前重点，通过大模型提升数据治理、代码管理等领域的效率。
• 后台经营决策：在部分头部机构，代码类应用已成为首个颠覆式创新场景。

面临四大挑战

尽管大模型技术在银行业展现出巨大潜力，但也面临四大挑战：

1. 数据困境：银行缺乏足够的高质量数据资产，且出于隐私和安全考虑，不愿将私有数据用于模型训练。
2. 复合人才瓶颈：既懂技术又懂金融的复合型人才短缺，影响了需求挖掘和项目推进。
3. 建设路径与ROI：头部机构与中小机构在建设策略上存在明显差异，ROI评估成为关键瓶颈。
4. 数据合规性问题：在数据采集、处理和生成过程中，如何确保符合监管要求是重要挑战。

数字资产运营面临挑战

报告还指出，银行在数字资产运营方面也面临一些挑战：

• 中小银行在新一代湖仓建设和AI平台建设方面相对滞后。
• 大多数银行的数据治理工作仍以监管报送为主，缺乏全生命周期的数据治理机制。
• 数据资产的定位和价值评估仍是一个难题。

专家建议，银行应从以下几个方面入手：

• 加强数据治理与安全管理，完善数据治理体系。
• 明确ROI评估机制，合理规划大模型建设路径。
• 加强人才培养与团队建设，推动跨学科培训和跨部门协作。
• 夯实数据底座，拥抱AI技术革新。
• 建立健全的数据治理体系，提升数据质量。
• 搭建专业人才体系，提升数据价值挖掘效能。