作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
股份制银行作为金融体系的重要组成部分，正在积极拥抱大模型技术，探索其在多个业务领域的应用，以提升服务质量和运营效率。
在《银行年报揭开大模型进展，45家上市银行大模型应用现状》中，沙丘智库统计，在2024年年报中，10家上市股份制银行均提到了大模型应用，例如招商银行发布百亿级金融大模型“一招”，建成一站式智能应用开发平台，在超过120个场景探索大模型应用；中信银行仓颉大模型落地财富管理、客服中信、市场营销、投顾、风险合规等多业务场景。
此外，未上市的广发银行和恒丰银行也在推进大模型建设，例如广发银行已落地大模型业务场景50多个，当前正在推进全行“繁星大模型工程”，构建企业数智化能力。
从场景上看，股份制银行大模型应用主要集中在以下几个领域：
· 智能客服与客户体验提升：通过大模型的自然语言处理能力，智能客服系统能够更准确地理解客户需求并提供个性化服务；
· 风险评估与信贷审批：大模型能够处理海量数据，为信贷审批提供更精准的风险评估；
· 内部运营与效率提升：大模型在代码生成、员工办公助手等方面的应用，帮助银行内部提升工作效率；
· 智能投顾与财富管理：大模型能够根据客户的投资偏好和财务状况，提供个性化的投资建议。
沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究招商银行、民生银行、兴业银行、恒丰银行、平安银行等5家股份制银行的大模型应用实践，旨在为其他银行提供参考。（完整案例可前往“沙丘智库”搜索查阅）
▎案例1：招商银行大模型技术体系布局
2017年，招商银行成立人工智能实验室；2022年以后，招商银行将AI研究重点投入到大模型方向。
招商银行大模型技术体系的建设思路是持续夯实基础模型能力，同步建设配套AI中台能力、大模型应用框架体系，推动模型能力快速复用，打造更为丰富的应用场景生态。在大模型建设方面，招商银行的做法是引入业界优秀的通用大模型，利用金融专用语料继续训练为垂直大模型。
招商银行大模型应用探索以自上而下和自下而上两种方式进行：
· “自上而下”是做好整体规划，按照业务条线（零售、批发、中后台等）、业务形态（营销、运营、风控等）挖掘场景；
· “自下而上”则是从一线业务人员侧挖掘需求场景。
案例选自：沙丘智库《2025年中国银行业大模型应用跟踪报告》
▎案例2：中国民生银行大模型建设实践
民生银行对生成AI的研究始于2023年，从最开始的技术跟踪到小规模场景试用，到当前大模型已实现规模化应用于经营管理的各个环节。
经过近两年的实践，民生银行对模型应用的选择与建设形成了自身策略和范式：
第一，作为股份制银行，明确采用开源或商业大模型，不做0到1的预训练；
第二，大模型部署结合场景需要，目前有三类大模型，一是引进的基础大模型、二是用自有数据微调的大模型、三是用于强推理场景的蒸馏大模型；
第三，具体应用有四类范式，一是Native，大模型+提示词；二是RAG，大模型+提示词+知识库；三是AI workflow，大模型+提示词+工具+工作流；四是AI Agent，大模型+规划+记忆+工具。
完整内容：中国民生银行大模型建设实践
▎案例3：兴业银行大模型建设实践
当前绿色金融认定标准在监管部门和政府部门并不统一，存在诸多规则，每家银行也可能有不同规则，这使得前沿客户经理要掌握所有规则并准确判定每笔业务是否属于绿色金融，复杂度极高。
为此兴业银行开发绿色金融属性智能认定助手，覆盖国家、监管、本行等5套绿色标准，实现绿色金融业务属性的智能认定。
输入企业相关要素后，助手可匹配相应规则，确定该业务是否为绿色金融。目前识别准确率达95%以上，每年辅助识别绿色融资业务7000+笔；针对项目类贷款、流动资金贷款、银承信用证、商票等业务，利用大模型技术实现绿色认定意见智能生成。
完整内容：兴业银行大模型建设实践
▎案例4：恒丰银行大模型应用实践
恒丰银行通过构建“AI共创”生态，利用大模型与小模型的协同演进，优化内部场景化模型，同时贡献技术于外部生态。聚焦九大应用领域与72个细分场景，以工程化体系推进AI落地，确保安全合规。
完整内容：恒丰银行大模型应用实践
▎案例5：平安银行AI Agent平台建设实践
基于数字金融的发展需求，平安银行构建AI Agent平台，以PingAnGPT大模型为核心，在数字化经营、管理和运营的“三数”工程中落地300+子场景，显著提升了知识管理、业务审批、消保归因分析和营销创新的效率与效果。
完整内容：平安银行AI Agent平台建设实践
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