随着大模型AI+的引擎轰鸣，各行各业正迎来全面应用的“奇点时刻”。在众多行业中，银行群体尤为庞大，全国范围内有近4000家中小银行。这些银行在服务民营企业、小微企业以及“三农”领域扮演着至关重要的角色。如果中小银行不能及时搭乘大模型AI+的快车，那么银行业的AI应用就难以称得上是真正的成功。那么，在大模型AI+的浪潮中，中小银行又该如何实现弯道超车？
银行业转型
中小银行在AI浪潮中的挑战与机遇
随着合并、清算和改制的推进，中小银行在今年的行业重组中加速了洗牌进程。根据统计数据，截至2024年9月下旬，年内已有261家（包括拟定中的）中小银行进行了合并重组，其中涉及83家村镇银行、59家农商行和117家农信社。这一加速的洗牌现象映射出中小银行当前面临的生存挑战，它们迫切需要寻找新的增长动力和突破点。目前，AI大模型技术正席卷各行各业，成为银行业获取竞争优势的关键。德勤的一份报告显示，根据相关统计，在2023年59家中资上市银行中，只有17家（占29%）启动了与大模型相关的建设工作，而大多数中小银行则持观望态度，期待技术与监管环境的进一步成熟。今年，AI应用在银行业迎来大爆发，一些领先的中小银行已经开始积极探索。例如，一家头部城市商业银行将AI大模型应用于识别科创型小微企业的金融风险，通过产业链构建、产业研究、画像生成和业务分析等环节整合Agent服务，取得了显著成效。该银行的科创型小微企业授信额度提升了2.9倍，效率提升了10倍。
在农村金融领域，如何让金融大模型更深入地发挥作用？一家中小银行的实践为我们提供了直观的例证。农村金融面临的四大挑战包括缺乏信用信息、缺乏有效抵押物、运营成本高和金融网络覆盖不足。这家银行通过运用AI驱动的遥感技术和大数据分析，为农户建立画像和授信模式，实现了“3分钟申贷、1秒钟放款、0人工介入”的高效服务。AI正成为一种具有无限潜力的强大工具，在金融领域的多个方面释放银行价值链的潜能。同时，这也表明，在中小银行深度打造特色化、差异化发展模式的过程中，AI大模型能够提供高效的技术支持，从而提升效率、降低成本、创造价值。对于当前的中小银行而言，关键的抉择并非“是否使用AI”，而是“如何有效利用AI”。
金融大模型的构建与行业应用
技术融合与专业化智能
与大型银行相比，中小银行在拥抱人工智能（AI）时面临更多实际挑战。首先，中小银行的IT预算规模较小，能够投入到大型模型的资金通常在百万到千万级别，而大型银行在金融大模型领域的投资往往高达数亿。其次，中小银行在科技人才方面存在不足，这成为它们依靠自身力量发展AI的明显短板。与大型银行追求“大而全”的综合化服务不同，中小银行的业务发展逻辑更倾向于区域化和特色化经营。这表明中小银行不必复制大型银行的智慧金融构建模式。在当前AI技术的突破战中，中小银行首先需要转变思维，认识到数字金融建设是一个需要高层领导的战略性项目，同时也需要在具体场景中进行战术性的精进。在无法全面推广大型模型应用时，可以选择部分场景采用“以用带建”的模式。其次，中小银行需要重构能力，与第三方厂商合作共建生态系统是一条有效的路径。最后，找到适合自己的AI布局路径至关重要，以确保AI能够真正创造价值。
金融大模型的构建并非一蹴而就，特别是在AI技术迅速发展的今天，中小银行必须找到正确的逻辑和方向，并合理运用力量，才能确保金融大模型体系的构建与自身发展相适应。针对中小银行的痛点，AI大模型体系建设分为三大方向和九个关键任务，基础设施方向即“云+AI”，包括算力的弹性供给和统一调度、多源异构算力的统一管理、云原生敏捷化技术改造；能力构建方向即“数据+AI”，包括灵活开放的基础模型选择、多模态数据管理能力、智能化的数据工程；价值创造方向即“应用+AI”，围绕中小银行的五大核心业务进行产品创新、核心业务提效降本控风险和区域特色提升服务体验。这样的金融大模型体系架构，对中小银行来说既轻便又高效。例如，一家线下便利超市或夫妻门店在需要资金周转时，只需在线上上传货架照片、营业执照等信息，即可获得银行的快速放款。某中小银行将多模态和图技术应用于小微金融的风控中，使金融服务体验达到如此水平。该技术能够识别包括合同、发票在内的26种凭证，以及车辆、店面、货架商品等超过400种细粒度物体，将行业经营周期、资产构成、上下游逻辑纳入风险评估，准确率达到95%以上，实现了小微金融的高效服务，同时降低了人力成本、提升了风控能力。这一案例说明只要找到正确的路径，金融大模型能够带来的价值是显而易见的。中小银行要在转型中求生存，全面拥抱AI是必然的选择。
金融级AI原生的创新与实践
构建智能化金融新生态
AI无所不在。在中小型商业银行的AI大模型体系建设中，“云+AI”、“数据+AI”、“应用+AI”的模式已经清晰地展示了AI在金融科技各个层面释放价值的潜力。对此，业界有声音提出将AI技术作为基础能力，深度整合到企业的基础设施、业务流程、产品设计和服务模式中，即所谓的AI原生。鉴于金融行业对安全性、稳定性和连续性有着更高的要求，在资源管理与调度、模型训练和推理阶段探索出了包括“智算设施”、“智算平台”、“模型服务”和“应用服务”在内的“金融级AI原生”平台架构。算力、数据和算法是构建大模型的三个核心要素。数据作为银行经营发展的首要价值要素，与AI紧密相连。一家领先的城商行专注于基于数据分析场景构建数据模型，从实际业务场景出发，沉淀了200多个公共层数据模型和指标体系。通过数据中台+AI，银行能够专注于贷款、存款、绩效、交易流水分析以及整合客户视图等场景，实现了精细化管理和深入的客户洞察，有效支持了业务决策。
无论是在解决算力、数据还是应用问题上，当前银行数字化正面临新的发展阶段。云原生为大模型的训练和推理提供了保障，数据中台为大模型应用提供了高质量的语料和结构化知识，大模型进一步推动数据能力的体系化和智能化，“云数智一体化”被认为是未来企业发展的理想形态。大模型的爆发力是不可阻挡的。在“云数智融合”的发展趋势下，中小银行如何能够在未来制胜？在技术革新的历程中进行前瞻性的战略布局至关重要。那些在前期技术创新领域，如云平台、大数据、金融大模型发展阶段能够抓住机遇、做好基础投入的中小银行，或许能够更加自如地把握新机遇，继续在AI价值创造方面保持领先，实现弯道超车。
