面向银行业务场景赋能的大模型应用落地方法论

面向银行业务场景赋能的大模型应用落地方法论版权声明编制工作组编写组成员：黄程林胡军锋朱礼华胡达川李培王硕李佳斌方舒婷张潇王海涛欧万翔党海阔陈晓磊钟敏静邹纯东谢馨钱炜郑淼参编单位：北京金融科技产业联盟秘书处中国邮政储蓄银行股份有限公司青岛银行股份有限公司徽商银行股份有限公司 50%，成为所有行业中渗透率最高的领域。随着技术迭代加速、银行领域正迎来以AI为核心的智能化转型，大模型技术从信贷风控、异常交易监测等场景中显著提升了可靠性与可解释与洞察能力正为远程银行、赋能客户经理等新业态提供核心动近年来，国家密集出台政策支持人工智能与金融业深度融合，《金融科技发展规划（2022-2025年）》明确要求推动AI商银行智能风控、建设银行AI投顾等项目提供安全试点空间。通过深入剖析大模型在典型银行场景的应用，探索通用AI能力人工智能应用的理论基础，深化金融领域AI应用理论体系。建基于大模型的智能应用已在全球银行业多个核心业务领域合规性。在风险控制方面，汇丰银行与Anthropic合作开发的Claude-Fin系统采用联邦学习架构分析跨国交易流，在欧盟新工商银行积极拥抱“人工智能+”浪潮，构推广结算金融顾问AI大模型应用；在货币市场业务中，运用AI当前银行业在推动大模型从概念验证迈向规模化落地的进同制约着大模型从试点示范到规模复制的进程，亟需在战略规为推动大模型技术在银行业实现从概念验证到规模化价值创造的有效跨越，本研究构建了一套系统化的“两阶段八步骤”图1业务场景落地方法论步骤内部服务流程、后台支撑体系及物理/数字证据，理清复杂的前段包含需求分析、开发构建、系统测试和用户体验，共辨识出图2研发领域业务流程梳理规划业务闭环是大模型应用从概念验证走向规模化运营的用方式，确保技术赋能能够切实提升用户体验和数据收集和处理是构建大模型应用及开展大模型训练的第拆分为分类数据集整理、金融指令数据增强两融数据集分为机构领域数据、金融指令数据和安全防护数据三表1数据分类数据类别类别描述数据源数据源描述机构领域数据为模型提供必要的语境认知和广泛的机构相关提升模型语言理解企业财务报告、金融市场行情报价、资讯研报及市场分析等金融领域相关背景信息。通过数据采购及企业内部相关业务沉淀获得提供包括财务报表、企业负债分析、发展趋势预测、特定市场行情数据、市场机构研究报告。对报告中涉及的文字信息进行语义理解，图表数据进行结构转换以理解其含义。金融领域文献资料，包通过文献构建出金融领域的基础知识，如经济学原理、金融理论等相关内容引入专业数据库。企业自身的业务数据，包括金融产品及企业内部的经营发展信息，通过从企业内部获得。包括企业现有主营业务产品说明，产品发展运行状况，企业内部合规管理、经营发展相关政策文件、企业规划、企业目标愿景、公司制度、管理办法，企业内部科技建设情况及知识积累，提供展现机构自身属性的基础数据待建设场景的服务模式、期望取得的成果明确具体要建设的场景中，大模型的服务模式、交互数据及期望取得的成果，协同业务梳理出对应的QA数据对等信息，挖掘金融同业的应用现状及依赖数金融指令数据针对金融机构所属的业务领融领域专有指令数对复杂金融场景时提升模型专业性金融概念指令覆盖经济、金融、会计、法律、投资、市场等基础理论和金融术语，面向债券、证券、期货、理财等具体金融产品和行业应用知识提供详细概念释义，明确对应金融产品的交易全流程。通过金融概念指令，保障模型在处理专业金融场景问题时，能准确理解并进行专业表达。提升模型服务的定性化理解能力。金融工程指令包括金融市场中各类金融工程模型，如财务分析模型、风险计量模型、产品定价模型等公式计算操作。基于金融工程指令，支持模型在面对金融场景问题时，能够将相关问题转换为计算公式，增强模型精准计算能力。通过此部分指令，增强大模型的定量化计算能力。监管合规指令金融机构与生俱来的强监管属性，要求模型的推理结果高度专业、严谨合规。通过监管合规指令数据的输入，可以确保模型结果符合金融行业规范和标准金融角色指令金融业务中涉及众多角色，如投资者、做市商、估值机构等。在具体的应用场景中，大模型应用的服务对象又包括分析师、理财经理、交易员等。通过梳理角色属性的指令数据集，可以提升特定服务场景的适配度。金融时序指令金融行业具有显著的时序属性，通过构建时序指令数据集，可以提升模型的趋势分析、异常识别等时序分析能力，提升模型在金融行业的适用性、安全合规数据在保障大模型在金融行业具备较强知识背景和专业解答能力基础型安全底线拒答数据集梳理对应数据集，支撑大模型在面对敏感议题、存在法律合规或隐私泄露风险时，能够灵活应对并恰当地选择不予回答。确保模型结果符合法律法规、监管条文、行业规范。伦理数据集梳理金融行业伦理标准及与法律法规契合的案例、准则等数据，避免从非专业角度给出误导性信息数据，提升模型科技伦理的遵循水平(Ada-Instruct)等方法，借助通用大模型构建自动化指令生成图3客服领域工作闭环图4人机协同安全保障名单"到"智能外呼"、"客服咨询"，最终通过"营销赋能"实现价派单逻辑，形成"数据驱动决策-决策产生新数据"的自我进化循技术实现层面需要建立统一的技术标准体系。包括接口规阶段通过自动化代码生成技术实现功能开发与测试脚本自动生图5研发领域产品体系图6客服领域产品体系实时服务与运营管理两大场景。通过多类型Agent协同，实现全企业微信Agent增强私域互动；数字员工与具身机器人拓展虚拟实施难度将场景划分为四个象限：高价值-低难度场景作为优先实施的“速赢”机会；高价值-高难度场景作为重点突破项目；低价值-低难度场景作为能力建设的练兵机会；低价值-回顾场景实施进展，根据实际情况及时优化实施排序，明确各阶段的重点任务和资源分配方案。P0级场景个月内启动实施；P1级场景需要一定的技术准备或数据治理工作，安排在3-6个月内启动；P2级场景则作为长期技术储备，在6-12个月内逐步推进。通过这种分层分批的实施策落地应用示范是将大模型从技术概念转化为业务价值的关备足够的说服力和可复制性，能够有效推动更大范围的业务应671B等不同参数规模的模型。此外，为提升语义理解、提高搜bge-reranker-v2-m3模型。随着场景建设的逐渐深入，金融机融机构需要在基础模型之上进行模型训练工作，Qwen等模型的开源属性允许模型根据特定需求进行定制化调整。在实际应用向金融领域机构的具体建设需求进行针对性适配。通用数据+微高效参数微调可以实现不牺牲大模型性能的前提下快速适Prompt技术。增量微调技术由于可学习空间较少制约着模型的以通过提升重参数化方法的泛化及表达能力，以及基于多层是通过大语言模型+OCR/Whisper等小模型工具的组合方式，实是使用诸如WanX等原生多模态大模型，完成模型特征对齐和数强生成（RAG）、AI智能体（Agent）、插件调用、功能调用、图7大模型平台架构通过用户满意度评分（NPS/CES）、任务完成率、首次解决率等于无法进行实验的场景，可采用双重差分法（DID）、断点回归制，通过数据看板和预警系统实时跟踪关键指差异化分析，识别出效果显著的优势场景和需要改进的薄弱环的问题和洞察系统性地反馈到产品优化、模型迭代和业务改进拓展业务场景是大模型应用从单点突破迈向规模化价值的数据处理方法、业务逻辑设计等。建立能力-场景匹配矩阵，识准化工具；技术集成方案包含API接口文档、数据对接规范、系力封装为独立的微服务模块，支持通过低代码平台进行灵活组用平台+插件的架构模式，基础平台提供稳定的核心能力，包括能的快速接入和现有功能的平滑升级。建立完善的质量保障体大模型的健康稳定发展以及维护金融市场的安全与稳定具有极及时察觉模型潜在的风险与问题，为模型的优化和改进指明方图8大模型赋能业务场景闭环过智能校验确保需求表述的一致性与完整性。而“大模型+”智数据库脚本和API接口，同时完成单元测试用例编写与代码审查，显著提升开发效率与代码质量。而“大模型+”智能角色，基于需求文档自动生成覆盖全场景的测试用例与测试数模型+”智能体则构建起自适应质量保障体系，能够根据代码变运维环节作为系统稳定运行的保障，“+大大幅提高研发效率、并有效增强系统安全，构建真正由AI驱动图9研发测试大模型应用架构系，赋能研发全工程生命周期，覆盖需求分析、系施项目管理流三流合一的Build生成流，打造AI工具中枢，结中兴通讯对研发领域进行AI赋能，通过AI技术提升企业自以完成AI单元测试和AI代码走查。程类模型评估中各类语言得分越高越好（HumanEva型精调的难点：1.显存占用量超过预训练需图10中兴研发大模型架构图11零售领域业务流程闭环在直播或社交平台场景中，借助AIGC能力自动生成营销文对于参与互动或达成交易的客户，系统可自动发放由AIGC了人力成本，更通过24小时在线的服务能力、二是智能服务升维：从“被动响应”到“主动关怀”。AI图12公司领域业务流程闭环惠金融高质量发展的关键路径。大模型技术凭借其在多模态理在信贷决策环节，大模型驱动的AI助手覆盖“贷前—贷中有融资需求的企业与相契合的金融产品、投资机构进行高效链企业手机银行中深度集成大模型能力，实现转账对象的智能识和“纯线上操作”。这使营销短信、Push推送或客户经理的企匹配策略和精进沟通话术，形成一个越用越聪明的“飞轮效图13资管领域业务流程闭环基于大模型与先进机器学习架构系统能够深度解析用户在统可预测最优报价区间，并在议价过程中精准识别关键交易要于具备良好的逻辑可解释性，能够清晰呈现分析路径与决策依与信息洪流，传统人力处理模式已难以匹配业务发展的效率需Agent+金融级大模型”能力，构建新一代智能交易助手，实现多源信息进行深度解析，实现对关键交易要素的自动结构化处动性变化等背景信息同步关联，为后续询价与风控提供精准输以“大模型+风控Agent”技术实现交易风控的全流程嵌图14风险信贷领域业务流程闭环解模型的推理逻辑，在提升效率的同时增强业务透明度与合规为解决一线工作人员日常办公文档编写数量大、引用资料需多环节人工录入和筛查，导致流程繁琐、关键信息需人工逐项提取对比，耗时长、效率低、首先，大模型实现了催收策略的精准化与动态化。传统催对于转人工的复杂案件，大模型能实时为坐席提供“话术建图15运营管理领域业务流程闭环业务运行的重要支撑，正迎来以大模型技术为核心的智能化变新的知识拓扑图谱。通过生成可视化的学习手册与政策解读材大模型技术在"信息采集-比对复核-业务审核-作业质检"全流程针对业务办理中面临的多种非结构化凭证识别难，处理繁凭借其良好的泛化能力，无需针对特定凭证类型进行定制化训凭证智能处理引擎能有效节约业务操作人员的录入与核验效化方向演进。本实践围绕员工日常办公全场景，构建以AI助前沿AI技术赋能内部运营与服务。在此背景下，银行亟需一款手”大模型应用。该助手以开源DeepSeek大模型为核心，结合探索AI应用边界。基于开源大模型，构建灵活可扩展的平台，为未来更多AI应用场景的拓展奠定基础。保障数据安全与成本可控。采用开源技术和本地化部署，有效