今年全国两会期间，代表委员围绕大模型产业化落地、缩小与先进水平的差距、中小企业如何更好地抓住大模型浪潮等话题提出建议。

在数字经济蓬勃兴起的时代背景下，大模型技术以其强大的智能化数据处理和自适应学习能力，正深刻改变着金融业的生态格局。大模型技术不仅具备对海量数据进行快速处理的能力，还能够通过深度学习和多层次数据挖掘，捕捉到传统分析手段难以发现的内在规律。这使得银行在面对复杂的金融市场时，可以提前识别潜在风险，优化资产配置，并为客户提供更为精准的金融产品与服务。

大模型技术在金融领域的应用并非一蹴而就，而是一条从概念验证到实际落地，再到不断迭代创新的曲折探索之路。在初步探索阶段，银行借助概念验证和小规模试点项目，对大模型技术的基本原理和潜在应用场景进行深入研究。在应用实践阶段，银行开始将大模型技术逐步推广至内部各个业务部门，并根据实际运营需求进行深度定制与优化。随着应用实践的深入，大模型技术的持续创新逐渐成为银行数字化转型的核心驱动力。为应对不断变化的市场环境和客户需求，银行不断加大在技术研发和应用创新方面的投入，力求在模型准确率、运行效率和安全性上实现突破。

在这一过程中，银行与高校、科研机构以及技术供应商展开广泛合作，共同探索大模型在金融领域的前沿应用。跨界合作不仅为大模型技术注入了新鲜的创新动力，也为金融场景定制提供了更多实战经验。随着行业标准和最佳实践的不断成熟，银行逐步形成了以数据驱动、智能决策为核心的发展模式，为未来进一步推进智能化转型打下坚实基础。

在实际落地过程中，大模型技术为银行带来了多样化的业务应用场景，全面提升了业务智能化水平和综合竞争力。首先，在智能风控与风险管理体系的构建上，大模型技术通过对海量历史数据与实时动态数据的深度学习，实现了对风险指标的精准捕捉和预警。其次，在客户营销与服务体验的智能化升级方面，大模型技术通过构建精准的客户画像和行为模型，为银行提供了个性化服务和智能营销的强大支持。最后，在内部流程优化与运营效率提升方面，大模型技术有效促进了银行内部数据的整合与业务流程的智能化改造，通过构建统一的数据平台和智能决策系统，银行能够实现各部门间信息的无缝共享，打破“信息孤岛”，形成数据驱动的协同工作机制。

在金融行业大模型技术的研发和应用过程中，技术创新与安全保障始终并重，既要不断突破核心算法和模型协同能力，又要构建全方位的数据安全和隐私保护体系，确保技术落地的同时保持稳健与合规。首先，通过模型协同与算法优化，技术团队不断追求技术突破和系统性能提升。利用集成学习、迁移学习及强化学习等先进算法，各类模型在共同协作下，不仅提升了预测和决策的准确率，还大大优化了资源使用效率。其次，数据安全与隐私保护始终是大模型技术应用中的重中之重。银行在构建数据驱动型智能决策体系的过程中，必须面对海量敏感数据的采集、存储和问题处理。因此，综合策略的制定尤为关键。最后，全方位安全管控与合规管理机制为大模型平台的稳定运行提供了有力保障。为了应对潜在的网络攻击、系统漏洞和不合规风险，银行构建了从底层硬件到上层应用全链路的安全防护体系。同时，结合行业标准和监管要求，建立严格的合规管理流程和内部审计机制，确保各项安全措施落实到位。

未来，随着大模型技术不断成熟与应用场景的持续拓展，银行业将迎来全新的发展机遇。

 来源：中国银行保险报