近日，由成都市天府新区立言金融与发展研究院、上海金融与发展实验室、浦江银行业论坛联合主办，安硕信息承办的“金融大模型在银行的应用场景与挑战主题研讨会”在成都举行。金融智库、金融机构、科技公司的专家及从业人员齐聚一堂，共同探讨人工智能技术在金融领域的深度融合与创新路径。  

研讨会现场

会上，天府新区立言金融与发展研究院理事长，上海金融与发展实验室首席专家、主任曾刚指出，人工智能技术正以前所未有的速度重塑金融业态。中国凭借数据资源优势和政策支持，已在全球大模型领域占据重要位置。曾刚强调，金融行业需在高风险环境下探索新的收益模式，而大模型技术为银行提供了智能化风控、精准化服务与高效运营的提升空间。然而，技术应用与监管约束的平衡仍是当前的关键挑战。  

安硕信息董事长高勇在致辞中表示，尽管大模型在信贷风控、智能营销等场景中已展现出显著价值，但行业仍需警惕“技术幻觉”与数据孤岛问题。未来，金融机构应聚焦“小场景、深应用”，推动技术与业务的深度融合。  

上海金融与发展实验室副主任、招联首席研究员董希淼表示，大模型正在重构金融机构的底层架构与客户交互模式。当前，大模型已在信贷风控、智能客服、财富管理等场景实现初步落地，但数据孤岛、算法黑箱与网络安全等风险仍需重点关注。董希淼强调，人工智能对银行长远发展十分重要，“AI淘汰的不是银行员工，而是不会使用AI的银行员工。”

庆富民银行董事长赵卫星在该行在大模型应用中的经验时表示，大模型不仅是效率工具，更是模式颠覆者，未来3—5年将催生全新的金融业态，实现从“降本增效”到“造血”的跃升。 如果员工不能使用AI提升20%以上工作效率，那么他将可能被淘汰。

江南农村商业银行首席信息官杨凯从中小银行的视角出发，提出“实用场景驱动大模型建设”策略。他认为，中小银行应采取跟随大行策略，聚焦实用场景、业技深度融合，使大模型有实效。

安硕信息高级副总裁张怀表示，大模型需从“辅助工具”向“责任共担”演进，尤其在高可靠性场景中，需警惕“决策幻觉”对业务的潜在冲击。  

同时，针对数据困境，金融数据的特殊性导致模型训练受限。专家呼吁，要加强行业联盟与数据标准化治理，推动数据共享与整合，以提升模型泛化能力。中小银行应避免“重复造轮子”，通过“轻量化合作+生态共建”降低技术投入门槛，聚焦本地化特色需求，打造差异化竞争力。  

本次活动为银行业大模型应用提供了从战略到落地的系统性框架。天府新区立言金融与发展研究院和上海金融与发展实验室作为金融智库，将持续搭建产学研对话平台，推动技术、政策与业务实践的深度耦合，助力中国金融业在智能化浪潮中抢占先机。

（成都市天府新区立言金融与发展研究院供稿）