大模型融入千行百业加剧行业分化，按效果付费模式为中小银行破局？

在人工智能技术快速发展的背景下，实力雄厚的金融机构已经建立起完善的技术系统，相比之下，许多规模较小的银行却承受着经济和技能方面的双重挑战，因此感到进退两难。

大模型应用的银行分野

大型金融机构在金融领域的大规模模型运用上，已经获得了非常明显的成果。比如，中国工商银行在2023年就研发出了自己拥有的一千亿参数的模型，并且已经运用到智能客服、风险监测等多个关键业务环节。这些金融机构每年在人工智能方面的投入往往达到数十亿，从而构成了比较高的技术门槛。

许多中小金融机构在科技方面的开支大体上达到亿元量级，这限制了它们独立开发大型模型的能力。它们通常选择购买现成的技术服务，不过对于模型能否良好匹配自身需求以及数据能否得到保障，心里还是有些担心。这种情况让这些中小金融机构在推进数字化转型的过程中，往往显得比较被动。

按效果付费的新模式

这种计效付费的方式，为小型和中等规模的银行开辟了一条风险较低的探索途径，这种途径把技术服务商的收益同AI技术实际带来的业务成效紧密联系起来，具体来说，收益可以依据智能风控系统减少的呆坏账总额来分配，或者按照智能推广活动增加的客户数量来划分。

这种做法减少了地方性金融机构的开办费用，把原先的固定设备投资改成了变动费用。江苏省某农村信用社在2024年推行了根据成效收取费用的智能催收措施，起初没有任何花费，只是按照实际收回的欠款金额的15%来支付服务报酬，三个月后，逾期贷款的清收比例提高了12%。

数据基础是关键前提

银行若想用好大型人工智能模型，得先把数据底子夯实。蚂蚁数科高管余滨坦言，不少金融机构的数据散落在各个系统里，规格也不一致，形成了不少“信息孤岛”。因此，得先整治数据，定出统一的标准和规矩才行。

这家城市商业银行在采用大型模型之前，耗费六个月对全部一百二十多个业务系统的资料进行了整理和规范化，形成了公司层面的数据资源清单。这项任务虽然复杂，却为人工智能技术今后顺利开展打下了牢固根基。

技术整合与场景深耕

技术融合要把大型模型的功用和银行既有平台完全融合在一起。开发智能手机银行时，不仅需要流畅的语言沟通技术，还要顾及到和主要交易平台、风险控制体系的配合使用。挑选应用场景时，要优先选择那些问题点清晰、成效能计算的业务范围。

中信银行今年前六个月在二十多个领域促进了大模型的运用，智能理财方面借助DeepSeek等工具，让客户资产配置的平均回报率增加了2.3个百分点，这种针对特定情况的细致改进，比起笼统的“人工智能+”概念，要更有实际意义。

能力建设的四条路径

第一种方法是合作开发，银行和科技企业一起成立工作组，在协作过程中慢慢增强自身的技术水平。第二种方法是购买现成的产品，能够迅速满足业务要求，不过个性化的调整比较少。第三种方法是集中力量攻克关键环节，把资源集中在一个业务环节做到深入应用。

第四条路径是平台化建设,通过打造一个统一的AI能力平台,为所有业务提供帮助。浙江某商业银行首先从智能客服这个单一场景开始,在六个月的时间里部署了基于大模型的客服系统,客户满意度提高了20%,接着逐步把经验应用到其他业务方面。

长期战略与全局布局

金融业的智能化升级必须当作核心任务来抓，主要领导要亲自负责。这包括机构的部门设置重新安排，员工能力素质的增强，以及工作方法的彻底改变。企业要规划三五年内的智能蓝图，清楚每个时期要达成的目的和需要付出的资源。

接下来三年，许多金融机构可能会增设人工智能领域的最高负责人这一岗位，负责协调整个机构的智能技术应用。这些机构必须培育契合人工智能发展要求的工作氛围，引导各业务单元主动提出智能需求，同时要求技术团队迅速提供支持，以此促成互相促进的运作模式。

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