谁说大模型不能落地金融核心业务？北京银行给出了全新答案

在当今这个数字化浪潮席卷各行各业的时代，金融行业作为信息密集型行业，正面临着前所未有的挑战与机遇。随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大模型（Large Language Models, LLMs）的不断成熟，越来越多的金融机构开始探索如何将这些前沿技术应用于核心业务之中。然而，关于大模型是否能够真正“落地”金融核心业务的问题，业内始终存在争议。有人认为，大模型过于“高大上”，难以与金融行业的实际需求对接；也有人担忧其在合规、安全、效率等方面存在瓶颈。

然而，北京银行的实践，正在打破这一固有认知。这家总部位于中国首都的全国性商业银行，率先将大模型技术深度应用于其核心金融业务之中，不仅提升了服务效率，优化了客户体验，更在风险控制、信贷审批、智能客服等多个关键环节实现了突破性进展。北京银行用实际行动证明：大模型不仅能够落地金融核心业务，还能成为推动金融行业智能化转型的重要引擎。

大模型：从“概念”走向“落地”的关键一步

大模型，尤其是以GPT、BERT等为代表的大规模语言模型，在自然语言处理领域取得了显著成果。它们不仅能理解人类语言，还能生成高质量文本、进行多轮对话、甚至辅助决策制定。然而，早期的大模型多应用于通用场景，如搜索引擎、智能客服、内容生成等，较少深入金融行业的核心业务环节。

金融行业的核心业务包括信贷审批、资产定价、风险管理、合规审查等，这些环节对数据的准确性、处理的实时性、模型的可解释性要求极高。因此，许多金融机构对大模型持谨慎态度，担心其“黑箱”特性难以满足监管合规要求，也担心其在实际应用中难以达到预期效果。

但随着技术的演进，大模型的可解释性不断提升，训练数据也更加丰富，模型的泛化能力与适应性大大增强。尤其是在微调（Fine-tuning）技术的支持下，大模型可以针对特定任务进行定制化训练，从而更好地满足金融行业的需求。

北京银行的探索：大模型如何赋能金融核心业务

北京银行作为国内较早布局金融科技的银行之一，近年来在人工智能、大数据、云计算等领域持续发力。在大模型技术兴起之后，北京银行迅速意识到其在金融领域的潜力，并率先启动了多个试点项目，探索大模型在信贷审批、风险评估、智能投顾等领域的应用。

#1. 智能信贷审批：从“人工审核”到“智能决策”

传统的信贷审批流程往往依赖人工审核，不仅耗时长，而且容易受到主观判断的影响。北京银行通过引入大模型技术，构建了智能信贷审批系统。该系统能够自动解析客户的申请材料、财务报表、征信记录等信息，并结合历史数据进行智能分析，生成风险评分和授信建议。

这一系统的上线，使得原本需要数天甚至数周的审批流程缩短至数小时，大幅提升了审批效率。同时，由于模型具备强大的文本理解和逻辑推理能力，能够识别出人工可能忽略的风险点，从而提升了审批的准确性和合规性。

#2. 智能风控：实时识别潜在风险

在金融业务中，风险控制是至关重要的一环。北京银行利用大模型技术开发了智能风控系统，该系统能够实时分析客户的交易行为、资金流向、舆情信息等，识别潜在的欺诈行为、信用风险或操作风险。

例如，在反欺诈场景中，系统可以自动识别异常交易模式，如短时间内频繁转账、账户异常登录等，并及时发出预警。在信用评估方面，系统可以根据客户的多维数据（如消费习惯、社交网络行为等）进行综合评分，提供更精准的信用评估结果。

#3. 智能投顾：个性化资产配置建议

随着财富管理需求的增长，北京银行也积极探索大模型在智能投顾领域的应用。通过分析客户的风险偏好、投资目标、市场趋势等信息，系统可以为客户提供个性化的资产配置建议。

与传统投顾相比，智能投顾具有响应速度快、成本低、覆盖面广等优势。同时，大模型的引入使得系统能够更好地理解客户的语言表达，提供更贴近用户需求的投资建议。

#4. 智能客服：提升客户体验

在客户服务方面，北京银行部署了基于大模型的智能客服系统。该系统不仅能处理常规的业务咨询，还能理解复杂的金融问题，并提供专业的解答。此外，系统还具备多轮对话能力，能够根据用户的反馈不断优化回答内容，提升交互体验。

通过这一系统，北京银行大幅降低了人工客服的工作压力，提高了客户满意度和运营效率。

技术挑战与应对策略

尽管大模型在金融领域的应用前景广阔，但在实际落地过程中仍面临诸多挑战：

- 数据安全与隐私保护：金融数据高度敏感，必须确保大模型在训练和使用过程中不泄露客户信息。

- 模型可解释性：金融监管机构对模型的可解释性有较高要求，因此需要在模型设计时兼顾性能与可解释性。

- 模型稳定性与鲁棒性：金融业务对系统的稳定性要求极高，大模型在面对异常输入时必须具备良好的容错能力。

- 合规性问题：不同国家和地区对人工智能在金融领域的应用有不同监管要求，必须确保模型的使用符合当地法规。

为应对这些挑战，北京银行采取了一系列措施：

- 在数据层面，采用联邦学习、差分隐私等技术，确保数据在不离开本地的前提下完成模型训练；

- 在模型层面，采用可解释性强的模型架构，并通过可视化工具辅助监管审查；

- 在部署层面，建立完善的模型监控机制，实时跟踪模型表现，及时发现并修复潜在问题；

- 在合规层面，与监管机构保持密切沟通，确保技术应用符合政策导向。

未来展望：大模型将成为金融智能化的核心驱动力

北京银行的实践表明，大模型并非“空中楼阁”，而是完全可以落地金融核心业务的实用工具。未来，随着技术的进一步成熟和应用场景的不断拓展，大模型将在金融行业的更多领域发挥关键作用。

一方面，大模型将推动金融服务的智能化、个性化和高效化，提升客户体验和服务质量；另一方面，也将助力金融机构实现降本增效，提升运营效率和风险控制能力。

更重要的是，大模型的广泛应用，将推动整个金融行业向“AI+金融”的深度融合方向发展，开启金融科技的新纪元。

结语

“谁说大模型不能落地金融核心业务？”北京银行用实际行动给出了全新答案。它不仅证明了大模型在金融领域的可行性，更展示了其在提升效率、优化服务、强化风控等方面的巨大潜力。未来，随着更多金融机构的加入与探索，大模型将在金融行业的舞台上扮演越来越重要的角色，成为推动行业变革的重要力量。