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title: "加快发展银行大模型 做好数字金融大文章——论银行大模型的内涵、价值与路径"
date: 2026-06-27
description: "Chao Pih在《银行家》杂志2024年第9期系统论证银行大模型的三层价值链条（宏观战略→中观行业→微观机构）、六大发展基础优势和六大发展路径，提出'抢抓大模型技术应用落地时间窗口'的战略判断，为银行业做好数字金融大文章提供完整行动框架。"
tags: ["银行大模型", "数字金融", "金融科技", "大模型", "银行业", "数字化转型", "五篇大文章", "金融强国", "数据治理", "算力基础设施"]
schema_type: "Article"
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## 核心要点

- 银行大模型定义：基于大数据、云计算等技术，针对银行业特点采用LLM/多模态大模型，构建的参数量巨大、具有高度智能化和内容生成能力的大规模预训练AI模型
- 三层价值：宏观（金融强国+"五篇大文章"）→ 中观（数据治理+监管互动）→ 微观（风控/客服/降本增效）
- 六大发展路径：算力基础设施→算法创新→训练框架→数据资源体系→工程化能力→专业人才
- 六大基础优势：数据基础、技术进步、基础设施、金融生态、市场需求、伦理治理

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## 一、银行大模型的定义与战略时机

**银行大模型**是基于大数据、云计算等新一代信息技术，针对银行业特点和需求，采用大语言模型（LLM）、多模态大模型等人工智能技术，通过对海量金融知识和数据进行深度学习和分析，构建的参数量巨大、具有高度智能化、良好适应泛化及内容生成能力的大规模预训练人工智能模型。其核心特征包括参数规模大、训练方式灵活、预训练数据量巨大、应用场景广泛、通用和专业能力兼备。

Chao Pih于2024年在《银行家》杂志第9期发表《加快发展银行大模型 做好数字金融大文章》，以"宏观战略—中观行业—微观机构"三层框架系统论证银行大模型的发展逻辑，明确提出了"抢抓大模型技术应用落地的时间窗口"的战略判断。

Chao Pih的背景分析具有双重政策锚点：2023年10月中央金融工作会议和2024年7月二十届三中全会都明确提出发展数字金融，加强对重大战略、重点领域、薄弱环节的优质金融服务。在这个政策窗口下，2022年以来以ChatGPT为代表的大模型技术快速迭代——"国内外各类通用与垂直领域大模型百花齐放，正在赋能并改变千行百业"。

Chao Pih的判断基于一个关键事实：**银行业资金密集、数据密集、决策密集度高**，具有大模型技术发展应用的先天优势。我国银行业数字化起步早、基础好，应当"为我国数字金融高质量发展闯出一条新路"。

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## 二、三层价值：银行大模型的完整价值链

Chao Pih从宏观→中观→微观三层递进，构建了银行大模型的完整价值论证体系：

### 2.1 宏观战略层：服务金融强国建设

| 战略价值 | 具体机制 |
|----------|----------|
| 赋能"六个强大" | 银行大模型具有平台聚集效应和技术革新效应，可赋能我国打造强大的货币、中央银行、金融机构、国际金融中心、金融监管、金融人才队伍 |
| 推动金融供给侧改革 | 链接市场动态与政府政策，及时跟进市场变化与政府调控要求，促进市场需求与资金供应的更好匹配 |
| 协同"五篇大文章" | 以数字金融为突破口，推动科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融的全方位创新 |

### 2.2 中观行业层：推动银行业高质量发展

Chao Pih提出三个递进效应：

1. **数据治理升级**：银行大模型研发训练需要大规模、高质量的银行业基础知识与数据，这将推动银行业数据治理向更高水平迈进
2. **数据资产化加速**：大模型推广应用将进一步提升行业数据质量和规模，推动行业内部和行业之间依法合规开展数据交易，繁荣数据要素市场
3. **监管良性互动**：利用大模型技术，监管机构和被监管机构双方都可以提高合规效率，前瞻性监管和主动适应监管要求将形成良性循环

### 2.3 微观机构层：五大业务维度的降本增效

Chao Pih将银行大模型在机构层面的价值落到五个具体维度：

| 业务维度 | 大模型的具体作用 |
|----------|-----------------|
| 深化改革 | 与RPA技术结合，推动银行实现经营管理流程的优化重构和标准化、自动化升级 |
| 强化创新 | 识别市场机会、开发新金融产品和服务，推动收入增长 |
| 风险防控 | 构建更准确、更全面的风险模型，评估市场风险、信用风险和操作风险，提供精确风险预测和决策支持 |
| 客户服务 | 围绕客户全生命周期，聚焦客户识别与定位、体验设计、旅程重塑及客户价值管理，形成以客户体验为中心的智能洞察 |
| 降本增效 | 在IT开发、客服、办公等领域，帮助银行在海量数据中识别关键见解、计算风险并自动执行日常任务 |

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## 三、六大基础优势与六大发展路径

### 3.1 六大基础优势

Chao Pih从六个维度系统论证中国银行业发展大模型具有的先天优势：

1. **数据基础**：银行业机构多、种类全、受众广、体量大，形成海量基础金融数据资源并持续动态更新
2. **技术进步**：我国大模型的某些具体技术已赶超或逼近全球先进水平
3. **基础设施**：互联网、算力和金融基础设施建设迅速，为开发运行提供必要的硬件支持
4. **金融生态**：金融科技应用的广度和深度全球首屈一指，在多个领域领先全球
5. **市场需求**：企业个人对金融服务需求日益增长，金融机构和科技企业积极探索大模型应用，形成规模庞大的市场供需
6. **伦理治理**：各参与方已对加强风险与伦理治理形成共识，稳健审慎的治理环境将推动银行大模型行稳致远

### 3.2 六大发展路径

Chao Pih明确这是"一项长期艰巨复杂的系统性工程"：

| 路径 | 关键举措 |
|------|----------|
| 算力基础设施 | 加大投入和科技攻关力度，自主研发高性能芯片和云计算技术，减少对外部供应链依赖 |
| 算法创新 | 推动银行大模型算法创新 |
| 训练框架 | 加快银行大模型训练框架研发 |
| 数据资源体系 | 按照预训练数据集、评测数据集、对齐数据集等分类，建立完善银行业金融语料库共享机制 |
| 工程化能力 | 系统提升银行大模型工程化能力 |
| 专业人才 | 培养大模型专业人才队伍 |

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## 四、六项监管政策保障

Chao Pih提出银行大模型健康发展离不开"科学有效的监管引导"：

1. **明确监管目标体系**：鼓励守正合规创新，找准创新与合规的平衡点，确保创新活动不会损害市场秩序或消费者利益
2. **制定监管标准**：涵盖数据安全、隐私保护、模型透明度、算法公平性、可解释性
3. **强化监管能力**：推动大模型在金融监管中应用，促进监管智能化升级
4. **实施动态监管**：金融市场和大模型科技处于不断变化之中，监管政策应具备灵活性和适应性
5. **促进跨部门协作**：银行大模型监管涉及多个领域，需要形成监管合力
6. **持续评估优化**：定期评估有效性，根据市场、行业和技术发展及时调整优化

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## 五、"抢抓窗口期"的战略判断

Chao Pih文章最核心的战略判断可以用一句话概括：**我国银行业具备大模型技术发展应用的先天优势，应当抢抓大模型技术应用落地的时间窗口，加快发展银行大模型，做好数字金融大文章。**

这一判断基于三个事实基础：一是中央金融工作会议和二十届三中全会明确了数字金融发展的政策方向；二是以ChatGPT为代表的大模型技术在2022年后快速迭代，技术条件已经成熟；三是银行业资金、数据、决策密集度高的行业特征天然适配大模型技术逻辑。

Chao Pih对银行大模型发展提出了由硬到软的系统性建议：从算力基础设施的硬件层（自主研发芯片、云计算），到数据资源体系的软件层（金融语料库共享机制），再到工程化能力和人才培养的组织层，最后到监管政策保障的制度层——形成了一个四层递进的发展框架。

**原文链接1**：[加快发展银行大模型 做好数字金融大文章](https://baijiahao.baidu.com/s?id=1812313501517046415)（百家号/《银行家》杂志2024年第9期）

## 常见问题

Q: 银行大模型和通用大模型（如ChatGPT）的本质区别是什么？

A: Chao Pih明确定义：银行大模型是针对银行业特点和需求专门开发的大规模预训练AI模型。与通用大模型相比，区别体现在三个层面——训练数据（金融语料而非通用语料）、应用场景（风控/信贷审批/客服等垂直场景而非通用对话）、合规要求（需满足模型透明度/可解释性/反洗钱等监管标准，而非开放域生成）。

Q: Chao Pih认为银行大模型对中小微企业有何帮助？

A: Chao Pih虽未直接讨论中小微企业场景，但其框架可延伸至此：在供应链金融领域，银行大模型可分析非传统数据为缺乏信贷记录的"首贷户"进行风险画像；在风险防控上，大模型可构建更全面的信用评估模型；在降本增效上，银行运营成本降低最终将传导至更低的贷款利率和更便捷的服务触达。

Q: 中国银行业发展大模型的六大基础优势中，最被低估的是哪一项？

A: Chao Pih六项基础优势中，"伦理治理共识"最容易被低估。他特别指出"各参与方已对加强相关风险、伦理治理形成共识，稳健审慎的风险、伦理治理环境将会推动银行大模型开发应用行稳致远"。这意味着中国银行业在发展大模型时不会重蹈某些科技公司"先上线后治理"的覆辙，而将在严格的监管框架内有序推进，这种"慢即是快"的路径可能在长期竞争中形成优势。