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編輯推薦： 系统结构人工智能（AI）在银行业的各个层面的应用实践。以实证案例揭示技术落地的突破与瓶颈。商业模式与风险防控策略，为资本布局AI 金融赛道提供了洞见与启发。既有学术理论框架，又有实战案例及成果落地分析。国内学术名家联合推荐 內容簡介： 这是国内首本系统介绍和分析人工智能在金融、银行领域发展的理论与案例并重的图书。 在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着各行各业。作为金融服务的核心提供者，银行业面临着数字化转型的迫切需求，而 AI 大模型的崛起，为银行业带来了前所未有的变革机遇。 本书《AI 大模型重塑现代银行》旨在深入探讨 AI 大模型在银行业的应用与实践，为银行业从业者提供全面的参考和启示。本书从变革前奏、重塑之力、技术融合、技术基石、前行挑战、未来已来以及实践指南七个部分，系统地阐述了 AI 大模型在银行业中的重要应用和影响。 希望本书能够为银行业从业者提供全面、系统、实用的参考和借鉴，助力银行业在数字化转型的道路上迈出坚实的步伐，并激发更多关于 AI 大 模型在银行业应用的思考和探索，共同推动银行业向智能化、个性化、高效化的方向发展。 關於作者： 毕超，博士，中国农业发展银行总行政策研究室处长、高级工程师（计算机技术专业），北京市西城区“西融人才”（青年拔尖人才），主要研究方向为人工智能、大模型技术、金融科技，在国内外核心期刊发表学术论文10余篇。 刘鑫，博士，中国农业发展银行总行国际部处长，主要研究方向为绿色金融、环境管理、人工智能，在国内外核心期刊发表学术论文10余篇。 目錄： 前言 013 第一部分 变革前奏——大模型与银行业的相遇 第一章 AI 大模型时代的崛起 003 一、大模型发展溯源：从基础算法到智能涌现 003 人工智能概念的提出和内涵 / 基础算法的奠基 / 深度学习的突破 /Transformer 架构的革新 / 大模型的崛起与智能涌现 二、大模型核心技术解析 007 深度学习：模拟人脑的神经网络 /Transformer 架构：革新序列数据处理 / 预训练与微调：知识迁移与任务适 配 / 分布式训练与优化：应对计算挑战 / 正则化与稳定性技术：防止过拟合与数值不稳定 / 大模型的可解释 性与公平性 / 未来技术趋势 三、大模型的独特优势 012 强大的表示学习能力 / 泛化能力 / 多任务学习与迁移学习 / 生成能力 / 上下文理解与推理能力 / 可扩展性与灵活性 / 对小样本学习的适应性 / 对长尾分布的鲁棒性 四、案例分析：DeepSeek 大模型的崛起与爆火 017 技术革新推动大模型发展 / 对大模型推理能力的深度训练与增强 / 探索智能涌现的 “啊哈时刻”/ 引领大 模型技术新趋势 第二章 银行业数字化发展现状与方向 021 一、银行现有信息系统盘点 021 贷管理系统 / 风险管理系统 / 客户服务系统 / 支付清算系统 / 其他系统 二、银行信息系统应用成效 025 业务效率显著提升 / 服务质量明显改善 / 风险管理能力增强 / 数据价值释放挖掘 / 系统协同性逐步增强 三、银行信息系统面临的问题和改进方向 028 系统间协同性差 / 数据价值挖掘不充分 / 安全与隐私保护挑战大 / 用户体验有待提升 / 技术架构灵活性差 / 未来改进方向 四、案例分析：DeepSeek 赋能银行发展数字金融 032 助力银行信息系统开发编码 / 革新银行营销模式 / 优化银行运营流程 第三章 人工智能大模型政策：解读、影响与银行应对 035 一、人工智能与大模型相关政策解读 035 国家科技战略与人工智能顶层设计 / 人工智能大模型的监管政策体系 / 金融科技监管框架与对 AI 应用的规 范要求 / 扶持性政策助力技术研发与应用 / 数据跨境流动与数据主权相关政策要点 二、政策对银行业的影响 040 强化风险管理与合规要求 / 规范数据治理与隐私保护标准 / 推动技术创新、开放合作与生态建设 / 塑造公平 竞争环境与防止垄断 三、银行的应对策略 043 建立健全政策跟踪、解读与合规内化机制 / 完善风险管理、内部控制与 AI 伦理审查体系 / 优化数据治理架 构，确保数据安全合规 / 积极审慎开展技术创新、试点与合作 / 加强算法透明度、公平性管理与审计 第二部分 重塑之力——大模型在银行的多元应用 第四章 客户服务智能化升级 049 一、银行智能客服进化：从规则引擎到智能交互 049 二、数字人全场景服务：从虚拟柜员到财富顾问的进化 051 三、个性化服务定制：深度挖掘客户画像，提升银行服务价值 053 四、国内外银行案例：应用大模型实现客服智能化 056 中国工商银行：对客服务人工智能辅助系统 / 中国邮储银行：大模型应用实践 / 微众银行：人工智能体（AI Agent）实践 / 江苏银行：利用大模型提高智能客服应答准确率 / Tonik 银行：生成式 AI 聊天机器人 第五章 精准营销变革 063 一、客户需求洞察：基于大数据与模型的分析 063 客户需求洞察的方法与技术 / 客户画像构建 / 客户需求洞察的应用场景 / 天阳科技助力区域银行：数据、场景、 模型融合，精准洞察客户需求 /ING Bank 借助大模型构建客户画像 二、智能营销活动策划：全流程自动化与优化 068 智能营销活动策划的内涵与价值 / 智能营销活动策划的技术实现 / 智能营销活动策划的应用场景 / 上海农商 银行与画龙科技合作案例 / 招商银行基于大模型的智能营销平台 /Capital One 智能化个性化营销 三、营销效果实时评估与反馈：数据驱动的持续改进 076 营销效果实时评估与反馈的意义 / 营销效果实时评估与反馈的技术实现 / 建设银行基于大模型的精准营销 / 桂林银行全渠道智能投放平台案例 第六章 风险管理革新 081 一、信用风险评估优化：多源数据融合与模型校准 081 信用风险评估优化的价值 / 多源数据融合 / 模型校准 /用风险评估优化的应用 / 拓尔思数星智能风控服务 平台 二、市场风险监测与预警：实时数据处理与风险预测 085 市场风险监测与预警的重要性 / 实时数据处理 / 风险预测 / 市场风险监测与预警的应用 / 重庆农商行应用 DeepSeek 加强风险监测预警 三、操作风险防控：流程智能化与异常检测 088 操作风险防控的重要性 / 流程智能化 / 异常检测 / 操作风险防控的重要场景 / 大模型赋能流程智能化在银行 的应用案例 四、风控模型智能升级：人工智能大模型的创新赋能 092 建模：开启全新范式 / 优化：提升模型性能 / 应用：拓展风控边界 / 风控模型智能升级的案例 第七章 智能财富生态构建 095 一、智能投顾模型构建：资产配置策略与算法 095 构建智能投顾模型的必要性 / 资产配置策略的设计 / 算法的设计与实现 / 智能投顾应用案例 二、个性化投资组合定制：客户风险偏好与目标适配 099 个性化投资组合定制的重要性 / 个性化投资组合定制的技术实现 / 个性化投资组合定制的应用场景 / 大模型 用于个性化投资组合定制的案例 三、投资绩效跟踪与动态调整：市场变化响应机制 103 投资绩效跟踪与动态调整的价值 / 投资绩效跟踪的技术实现 / 动态调整的技术实现 / 资产配置模型的优化 / 大模型赋能投资绩效跟踪与动态调整的案例 四、数字人投顾 107 数字人投顾：智能时代的投资伙伴 / 数字人投顾的交互服务优势 / 数字人应用案例与效果 五、元宇宙财富空间：沉浸式金融体验的新探索 110 元宇宙财富空间的构建与技术支撑 / 元宇宙财富空间的服务内容与创新 / 面临的挑战与发展前景 / 大模型赋 能银行元宇宙的案例 第八章 运营管理智能化 113 一、传统银行运营管理的痛点 113 烦琐与效率低下 / 人力成本高 / 数据处理与分析能力有限 二、大模型助力运营流程优化 114 大模型赋能自动化流程执行 / 大模型赋能流程优化决策支持 / 大模型促进智能流程监控与异常处理 三、大模型提升数据管理与分析能力 115 推动数据整合与标准化 / 助力深度数据分析与洞察 / 推进实时数据可视化与决策辅助 四、大模型在运营风险管理中的应用 117 操作风险识别与防范 / 合规风险监控 / 声誉风险监测与应对 第九章 反洗钱效能提升 119 一、反洗钱现状与挑战：交易复杂性与监管要求的提高 119 反洗钱的重要性 / 反洗钱的现状和日趋严格监管要求 / 银行反洗钱实践要求 / 银行反洗钱面临的挑战 / 反洗 钱的发展趋势 二、大模型提高反洗钱效能的技术路径 127 异常交易识别 / 风险评分模型 / 智能调查与分析 / 实时监控与预警 / 合规与审计 三、成功案例分析：大模型促进反洗钱、反欺诈 132 案例一：美国运通的反欺诈应用 / 案例二：Capital One 的反欺诈应用 三部分 技术融合——大模型与现有系统的协同发展 第十章 大模型与银行现有系统的关系剖析 137 一、数据交互 137 银行传统系统之间的数据交互 / 银行现有系统与大模型可能进行的数据交互 / 大模型利用现有系统数据进 行训练与优化 二、功能互补 139 数据处理 / 风险管理 / 智能客服 / 业务决策 三、架构关联 141 数据层 / 模型层 / 服务层 / 应用层 / 架构设计原则 四、小模型与大模型的关系 143 小模型的定义和特点 / 小模型与大模型的应用场景 /小模型与大模型的协同工作 / 小模型与大模型的未来 发展 第十一章 基于大模型的系统升级策略 147 一、信贷管理系统升级 147 利用大模型优化信贷审批流程 / 风险评估功能增强 / 大模型与小模型的集成应用 二、银行核心系统升级 149 大模型支持银行核心系统升级的技术路径 / 大模型支持银行核心系统升级的实施步骤 三、其他系统升级思路 151 支付清算系统升级 / 财务管理系统升级 四、银行业大模型从单模态向多模态的升级 153 单模态大模型在银行业的应用与局限 / 多模态大模型的技术优势与应用场景 / 银行业多模态大模型的发展 现状与挑战 十二章 处理好银行信息化建设与大模型建设的关系 157 一、统一规划原则 157 制定长期战略 / 制定近期规划 / 统一规划原则的实施 二、分步实施策略 161 第一阶段：需求调研与分析 / 第二阶段：技术选型与采购 / 第三阶段：项目实施与测试 / 第四阶段：上线运 营与监控 / 第五阶段：总结与回顾 三、人才与技术保障 166 人才保障的重要性 / 技术保障的重要性 / 人才与技术保障的实施策略 / 未来展望 四、小模型与大模型的协同发展策略 169 模型选择与集成 / 数据治理与共享 / 模型更新与维护 五、差异化实施路径 171 头部银行的自研模式：技术引领，全面布局 / 头部银行的合作模式：打造生态，引领行业标准 / 区域银行： 聚焦特色，合作共赢 第四部分 技术基石——大模型落地的支撑体系 第十三章 银行数据治理与管理：数智化转型的基石 177 一、数据治理与数据质量提升：夯实智能决策之基 177 数据治理的战略价值与核心目标 / 数据质量提升的核心路径与挑战 / 关键技术支撑体系 / 实践案例深度解析 二、数据安全保障：数字化银行的生命线 183 数据安全的核心目标与多重维度 / 数据安全保障的关键方法与技术体系 / 银行业实践案例 三、数据湖与数据仓库建设：驱动分析与智能的核心引擎 186 数据仓库：面向分析的结构化数据中枢 / 数据湖：容纳万象的原始数据存储库 / 湖仓一体：融合两者的最 佳实践 / 大模型时代的向量数据库与知识库建设 四、数据要素流通机制与联邦学习平台建设： 打破孤岛，激发潜能 189 数据要素流通：重要性与挑战 / 数据要素流通机制的构建要点 / 联邦学习：隐私保护下的联合建模利器 / 联 邦学习平台建设要点 / 银行业实践案例 第十四章 银行算力基础设施升级：拥抱智能时代 197 一、银行算力需求的深刻变革 197 传统需求与智能化升级演进 / 算力需求的特征：异构、弹性与高效 / 银行算力需求分析方法：迈向精准预测 与规划 二、云计算与边缘计算：构建敏捷、智能的银行算力设施 201 云计算：算力供给的核心模式与 AI 加速器 / 边缘计算：延伸智能触角，优化实时体验 / 云边协同：实现端到 端的智能闭环 三、银行算力基础设施升级路径与挑战 205 银行算力升级路径选择 / 银行算力升级面临的挑战 第十五章 银行大模型开发与部署框架搭建：从战略到实践 211 一、战略先行：银行大模型落地路径规划与流程优化 211 明确战略定位与应用场景 / 技术路径选择：构建、购买还是微调？ / 开发流程优化：融入 LLM 特性 / 应对 落地挑战：策略与实践 二、模型部署方式选择：平衡性能、成本与风险 216 云部署：弹性、专业、规模化 / 边缘部署：低延迟、高隐私、近场景 / 混合部署：云边协同，优势互补 三、LLMOps：银行大模型的持续运行监控与维护 219 监控：洞察模型运行状态 / 维护：保障模型持续可用与优化 / 最佳实践 四、大模型即服务（MaaS）平台架构：银行的 AI 能力中心 223 MaaS 平台核心架构 /MaaS 平台的技术特点与核心价值 第五部分 前行挑战——大模型应用的风险与应对 第十六章 银行大模型技术风险与应对策略：在浪潮中稳健前行 231 一、精准与稳健：应对大模型准确性与可靠性挑战 231 风险根源：为何大模型会“失准”与“失常”？ / 应对策略：构建多层次的信任保障体系 二、雾里看花：攻坚银行大模型可解释性难题 233 困境所在：为何大模型难以“说清楚”？ / 应对策略：追求“适用性解释”而非“完全透明” 三、迭代迷途：化解技术演进与兼容性风险 236 风险表现：快速迭代下的“成长的烦恼”/ 应对策略：拥抱变化，构建韧性架构与敏捷流程 第十七章 银行大模型的网络安全风险及对策：AI 攻防新战场 239 一、AI 赋能的网络攻击新形态：挑战升级 239 超级自动化与规模化攻击：速度与洪流 / 精准定位与深度欺诈：智能与伪装 / 针对模型本身的攻击：操纵 AI 的“大脑” 二、AI 驱动的防御新范式：以智取胜 241 智能感知与预警：洞察未然 /AI 驱动的自动化防御与响应：敏捷高效 / 聚焦模型自身安全：加固 AI 核心 / 强化基础安全与纵深防御：不可或缺的基石 三、案例透视：DeepSeek 事件对银行大模型安全的启示 244 对银行的警示与启示 / 银行应采取的综合应对策略 第十八章 银行大模型的合规与伦理风险防控：行稳致远之道 247 一、遵循准绳：大模型应用的监管政策解读与合规要点 247 数据隐私保护：数字时代的生命线 / 金融犯罪防范：AML/CFT 与欺诈识别 / 消费者权益保护：公平、透明 与负责任 / 风险管理：纳入模型风险治理框架 / 合规管理的组织与流程保障 二、公平之尺：算法偏见检测与公平性量化评估 251 偏见的来源：数据、算法与人 / 公平性量化评估：挑战与实践 / 偏见缓解策略：技术与流程并举 三、伦理罗盘：超越合规的道德考量 254 四、探索未来：监管沙盒与敏捷治理机制 254 监管沙盒：安全可控的“试验田”/ 敏捷治理：适应变化的“导航仪”/ 协同作用与未来展望 第六部分 未来已来——重塑银行业格局的关键力量 第十九章 行业趋势预测：于变革中洞见未来 259 一、AI 大模型技术演进趋势：迈向更强、更可信、更融合 259 二、银行业务创新方向：AI 驱动下的价值重塑 261 三、行业竞争格局变化：边界模糊，生态重塑 262 四、Web3.0 时代银行服务形态演进：探索去中心化的未来 263 核心技术及其潜在影响 / 银行的探索与实践 / 未来服务形态演进方向 / 面临的巨大挑战 五、银行的战略抉择与行动蓝图 266 第二十章 银行的战略转型路径：重塑组织、人才与生态 269 一、重塑组织：拥抱敏捷，融合智能 269 敏捷化转型：打破藩篱，聚焦价值流 /AI 能力的组织嵌入：从中心化到融合化 / 技术部门的战略升级：从 支撑到引领 / 克服文化与战略障碍 二、锻造引擎：培养与引进 AI 时代的核心人才 271 关键人才画像：超越复合型 /“内培外引”：双轮驱动构建人才池 / 人才战略考量：自主构建还是合作 三、超越边界：构建开放协同的生态合作 273 生态合作的战略价值：为何必须开放？ / 多元化的合作模式：构建多层次伙伴网络 / 成功构建生态的关键要素 第七部分 实践指南——银行大模型落地导航 第二十一章 大模型项目规划与实施：蓝图绘制与稳步前行 279 一、项目启动：需求分析、目标设定与可行性评估 279 需求分析：挖掘“真问题”，锚定“北极星”/ 目标设定：量化方向，校准航程 / 可行性评估：审慎研判， 规避风险 二、组建精锐：项目团队角色、技能与协作 282 核心角色与能力要求：AI 时代的“特种部队”/ 团队组建模式：因地制宜，灵活组合 / 协作机制：打破壁垒， 高效协同 三、步步为营：项目实施流程与关键节点管控 284 典型的实施阶段与活动 / 关键节点管控：审慎决策，及时止损 / 风险管理与知识沉淀：贯穿始终的保障 第二十二章 持续进化：银行大模型评估、迭代与优化 287 一、价值衡量：评估指标、方法与原则 287 评估的维度：全面透视模型表现 / 指标与方法的选择原则：因地制宜，服务目标 二、迭代优化：持续提升模型效果与价值 290 模型核心能力提升 / 数据基石加固 / 业务流程深度融合 / 组织与人才赋能 / 生态协同共建 第二十三章 实践之光：银行大模型应用案例与经验启示 295 一、标杆案例：国内外银行大模型应用实践解析 295 智能风险管理 / 客服服务与体验提升 / 精准营销与财富管理 / 反洗钱与合规 / 内部运营与研发提效 二、经验沉淀：银行大模型应用的挑战、策略与启示 307 大模型应用的核心价值领域 / 共同面临的挑战与应对之道 / 关键启示 三、未来展望 310 深化场景应用拓展 / 多模态融合创新 / 提升模型性能与可解释性 / 推动行业标准规范建立 / 助力金融普惠发 展 / 推动金融创新 参考文献 313 內容試閱： 在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着各行各业，银行业亦不例外。作为金融服务的核心提供者，银行业面临着数字化转型的迫切需求，而 AI 大模型的崛起，为银行业带来了前所未有的变革机遇。 本书《AI 大模型重塑现代银行》旨在深入探讨 AI 大模型在银行业的应用与实践，为银行业从业者提供全面的参考和启示。本书从变革前奏、重塑之力、技术融合、技术基石、前行挑战、未来已来以及实践指南七个部分，系统地阐述了 AI 大模型在银行业中的重要应用和影响。 第一部分：变革前奏——大模型与银行业的相遇，首先回顾 AI 大模型的发展历程，从基础算法的演进到智能涌现的实现，揭示大模型背后的核心技术与独特优势；随后对银行业信息化数字化建设的现状进行全面梳理，分析现有系统的成效与不足，为后续章节的讨论奠定了基础；还对国家人工智能政策进行解读，探讨政策对银行业变革的驱动作用，为读者提供宏观的政策背景。 第二部分：重塑之力——大模型在银行的多元应用，详细阐述 AI大模型在银行业各个业务领域的应用，包括客户服务智能化升级、精准营销变革、风险管理革新、智能投顾与财富管理，以及反洗钱效率提升等；通过国内外银行的案例分析，展示了大模型在实际应用中取得的显著成效，为银行业从业者提供实践经验的借鉴。 第三部分：技术融合——大模型与现有系统的协同发展，深入探讨大模型与银行现有系统的关系，包括数据交互、功能互补和架构关联等；提出基于大模型的系统升级策略，包括信贷管理系统、银行核心系统以及其他系统的升级思路；探讨如何处理好银行信息化建设与大模型建设的关系，提出统一规划原则、分步实施路径以及人才与技术保障等方法；特别讨论了小模型与大模型的关系，为读者提供更全面的视角和解决方案。 第四部分：技术基石——大模型落地的支撑体系，从数据治理与管理、算力基础设施升级以及开发与部署框架搭建三个方面，探讨大模型落地所需的技术支撑。通过详细的分析，帮助银行构建起坚实的技术基石，为大模型的应用提供有力保障。 第五部分：前行挑战——大模型应用的风险与应对，客观地分析大模型应用中可能面临的技术风险和合规与伦理风险，并提出相应的应对策略。通过深入的讨论，帮助银行业从业者在应用大模型的过程中规避风险，确保业务的稳健发展。 第六部分：未来已来——重塑银行业格局的关键力量，对 AI 大模型技术演进趋势、银行业务创新方向以及行业竞争格局变化进行预测和分析；提出银行的战略转型路径，包括组织架构调整、人才培养与引进策略，以及生态合作与联盟构建等。通过前瞻性的思考引导银行业从业者共同探索未来的发展方向。 第七部分：实践指南——银行大模型落地导航，为银行业从业者提供更具体的操作指导和最佳实践分享。通过项目规划与实施、应用效果评估与优化以及最佳实践分享等章节，帮助读者将理论知识转化为实际行动，推动大模型在银行业中的广泛应用。 作为银行业人工智能技术研究和推动人员，我们深知 AI 大模型对银行业变革的重要性和紧迫性，希望通过本书的撰写，能够为银行业从业者提供全面、系统、实用的参考和借鉴，助力银行业在数字化转型的道路上迈出坚实的步伐。同时，也希望本书能够激发更多关于 AI 大模型在银行业应用的思考和探索，共同推动银行业向智能化、个性化、高效化的方向发展。

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