銀行業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀前景研究

銀行業(yè)大模型基于先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理(NLP)，能夠理解和處理復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)。 這些模型在銀行業(yè)中發(fā)揮著重要作用，幫助銀行提升服務(wù)效率和質(zhì)量，適應(yīng)金融市場(chǎng)的快速變化。

目前，銀行業(yè)大模型的應(yīng)用現(xiàn)狀非常積極。國(guó)內(nèi)42家上市銀行中，已有6家公開(kāi)發(fā)布了大模型技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用的信息。大多數(shù)銀行都在進(jìn)行應(yīng)用摸索，以期在競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。例如，農(nóng)業(yè)銀行發(fā)布了ChatABC，提供人工智能對(duì)話(huà)機(jī)器人服務(wù)，工商銀行也發(fā)布了基于昇騰AI的金融行業(yè)通用模型。這些應(yīng)用展示了銀行業(yè)對(duì)大模型的重視和積極嘗試。

銀行業(yè)大模型的發(fā)展趨勢(shì)顯示出其巨大的潛力和挑戰(zhàn)。大模型相比中小模型具有更好的表示能力、泛化能力和學(xué)習(xí)能力，但參數(shù)量巨大，訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)量和算力資源多，部署運(yùn)營(yíng)復(fù)雜。金融機(jī)構(gòu)需要將金融領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)系統(tǒng)與大模型的意圖理解能力、語(yǔ)言生成能力和場(chǎng)景掌控能力對(duì)接，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化應(yīng)用。目前，主要采用API調(diào)用、模型微調(diào)和二次訓(xùn)練等方式，以降低應(yīng)用門(mén)檻。

銀行業(yè)大模型的前景廣闊。隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，銀行業(yè)將迎來(lái)智能化升級(jí)的浪潮。金融機(jī)構(gòu)需要培養(yǎng)適應(yīng)新時(shí)代需求的AI人才，掌握大模型核心技術(shù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和效率提升。

未來(lái)，大模型將在風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶(hù)服務(wù)、產(chǎn)品創(chuàng)新等方面發(fā)揮更大作用，推動(dòng)銀行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。根據(jù)中研普華研究院撰寫(xiě)的《2024-2029年中國(guó)銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)研及投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告》顯示：

一、發(fā)展現(xiàn)狀

技術(shù)應(yīng)用：銀行業(yè)大模型是指用于處理和分析大量數(shù)據(jù)、提供智能決策支持的人工智能模型，基于先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理(NLP)，能夠理解和處理復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)。這些模型在銀行業(yè)中發(fā)揮著重要作用，幫助銀行提升服務(wù)效率和質(zhì)量，適應(yīng)金融市場(chǎng)的快速變化。目前，國(guó)內(nèi)多家上市銀行已經(jīng)公開(kāi)發(fā)布了大模型技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用的信息，并進(jìn)行了一系列應(yīng)用探索。例如，農(nóng)業(yè)銀行發(fā)布了ChatABC，提供人工智能對(duì)話(huà)機(jī)器人服務(wù);工商銀行發(fā)布了基于昇騰AI的金融行業(yè)通用模型;工行的智能助手、郵儲(chǔ)銀行的遠(yuǎn)程銀行客戶(hù)投訴分析場(chǎng)景等也應(yīng)用了相關(guān)模型。

市場(chǎng)地位：根據(jù)《麻省理工科技評(píng)論》發(fā)布的全球金融機(jī)構(gòu)大模型榜單，我國(guó)有12家金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入全球TOP20，其中螞蟻集團(tuán)、平安集團(tuán)、工商銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、馬上消費(fèi)金融、農(nóng)業(yè)銀行位居全球TOP10。

投入力度：銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面投入巨大。2023年，六大行金融科技投入首次突破1200億元，強(qiáng)化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，搶抓新技術(shù)發(fā)展機(jī)遇，不斷激發(fā)數(shù)據(jù)要素潛能和數(shù)字金融發(fā)展新動(dòng)能。此外，越來(lái)越多的金融機(jī)構(gòu)意識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型為自身業(yè)務(wù)發(fā)展帶來(lái)的助力，行業(yè)內(nèi)對(duì)于金融科技的資金投入逐年攀升。2023年，有13家銀行的科技投入超過(guò)50億，占營(yíng)收比例的均值達(dá)到4.06%，其中8家銀行的科技投入超過(guò)100億。

二、發(fā)展前景

隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，銀行業(yè)將迎來(lái)智能化升級(jí)的浪潮。金融機(jī)構(gòu)需要培養(yǎng)適應(yīng)新時(shí)代需求的AI人才，掌握大模型核心技術(shù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和效率提升。未來(lái)，大模型將在風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶(hù)服務(wù)、產(chǎn)品創(chuàng)新等方面發(fā)揮更大作用，推動(dòng)銀行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

三、銀行業(yè)大模型市場(chǎng)環(huán)境

政策環(huán)境：政府出臺(tái)了一系列政策鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)科技創(chuàng)新，提升服務(wù)質(zhì)量和效率。銀行業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，對(duì)智能化、自動(dòng)化的需求日益增強(qiáng)。大模型技術(shù)恰好能夠滿(mǎn)足這一需求，推動(dòng)銀行業(yè)向智能化升級(jí)。

競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境：銀行業(yè)大模型市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局將更加多元化。頭部銀行將繼續(xù)保持領(lǐng)先地位，中小銀行也將通過(guò)差異化競(jìng)爭(zhēng)和特色化服務(wù)來(lái)爭(zhēng)取市場(chǎng)份額。此外，隨著生成算法、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)數(shù)據(jù)分析等AI技術(shù)的聚集融合，以及AIGC技術(shù)的實(shí)踐效用迎來(lái)行業(yè)級(jí)大爆發(fā)，銀行業(yè)大模型技術(shù)將更加注重場(chǎng)景化應(yīng)用和定制化服務(wù)。

四、發(fā)展趨勢(shì)

技術(shù)融合：隨著AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，多模態(tài)大模型等技術(shù)迭代更新不斷加速，銀行業(yè)大模型技術(shù)將與其他先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行更深入的融合，以提升模型的性能和應(yīng)用范圍。

場(chǎng)景拓展：銀行業(yè)大模型的應(yīng)用場(chǎng)景將不斷拓展，從風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶(hù)服務(wù)、產(chǎn)品創(chuàng)新等領(lǐng)域向更多業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)延伸，為銀行業(yè)提供更加全面、智能的支持。

監(jiān)管加強(qiáng)：未來(lái)，監(jiān)管部門(mén)將加強(qiáng)對(duì)銀行業(yè)大模型技術(shù)的監(jiān)管力度，確保技術(shù)的合規(guī)性和安全性。同時(shí)，也將推動(dòng)銀行業(yè)大模型技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化發(fā)展。

綜上，銀行業(yè)大模型行業(yè)市場(chǎng)具有廣闊的發(fā)展前景和巨大的市場(chǎng)潛力。銀行需要不斷提升自身的大模型技術(shù)能力，加強(qiáng)合作與競(jìng)爭(zhēng)，以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

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