大模型正得到更多金融机构的重视。在最近发布的2024年报中，不少银行透露了大模型研究、应用相关进展，其中国有银行、股份制银行均有所提及，区域性银行则比之前更积极。

《银行科技研究社》根据中国银行业协会发布的“2024年中国银行业前100名单”，选取了排名前30的12家城商行、农商行，以此窥探中小银行的大模型进展。这12家银行分别为北京银行、江苏银行、上海银行、宁波银行、南京银行、重庆农商银行、上海农商银行、徽商银行、杭州银行、北京农商银行、盛京银行、广州农商银行。其中，仅有北京农商银行、盛京银行未透露相关内容，而北京银行篇幅较多。

北京银行：形成“大模型+通用机器学习模型”的技术体系，从3方面布局AI+金融应用体系

北京银行2024年报显示，其升级建设“京智大脑”企业级人工智能平台，通过研发百亿级参数“京智”大模型、推广京翼大模型服务（MaaS）平台、京骑AI智能体（AI Agent）应用平台、AIB人工智能创新平台，形成“大模型+通用机器学习模型”驱动的技术体系。

据悉，北京银行在布局AI+金融应用体系上，主要有3方面的动作：

在技术体系方面，建立“数据+模型”驱动技术模式。深化国产化AI软硬件产品应用，构建适配AI+应用的算力集群和高速可靠的网络基础设施，推动技术成果嵌入产品设计、生产流程优化、客户服务等领域。强化模型管理，培育“大模型+小模型”驱动技术能力。建设一站式模型开发、管理、运行和监控平台，推进从简单模型向模型组合升级，打造统一AI技术底座，建立统一AI资产管理框架，基于大模型推动智能体开发，实现自动化流程和智能决策服务，部署多个机器学习小模型，提升决策效率和客户服务水平。

在数据治理方面，实施高质量数据与知识工程。

其中，数据工程上，加强数据治理、管控和智能化应用，全面开展各经营平台的数智化升级，构建“数智+营销平台”“数智+风险管理平台”“数智+客户服务平台”“数智+决策管理平台”等一系列“数智+”平台体系。

知识工程上，依托AIB人工智能创新平台，推动集团级知识工程建设，系统规划面客知识体系，绘制面客知识地图，建立面客知识管理与知识共建机制，对接通义千问等7种行业大模型、“闻海”大数据，实现DeepSeek全系列模型本地化部署。平台整合全行80项大模型服务，推出20余款智能产品、50款运营效率工具和10项GPT创作助手。

在价值创造方面，以四种形态促进业技融合。构建“人+机器”协同的办公模式，研发“京信妙笔”智能创作、智能会议、智能校对工具，支持信贷、营销、行业分析等场景应用；构建“超自动化”的业务处理模式，通过推广RPA机器人，对接大模型进一步探索RPA新场景应用；构建“数字员工”的服务模式，依托智能客服、外呼、数字人等，打造新一代智能员工；构建“低代码”的辅助开发模式，基于大模型代码推理生成能力，研发代码助手提升开发效率。

上海银行：加速AI基础设施建设，将大模型生态建设纳入“深化数字化转型”重点项目

上海银行则开展AI基础能力建设，培育人机协同的工作模式。构建大模型创新生态，落地DeepSeek、Qwen等系列模型本地化部署，加速DeepSeek等大模型为核心的AI基础设施建设。采用大小模型协同方式对客户营销、客户服务、风险控制、行务运营、经营管理等业务流程和功能等进行升级。推进基于大小模型的智能手机银行研发，打造可通过自然语言进行交互的个人手机银行服务。

值得一提的是，该行已将大模型生态建设纳入“深化数字化转型”的重点项目，将加强与科技公司及研究机构的合作，深化大模型技术研发和推广应用。

在企业电子渠道方面，上海银行推进智能化服务，高频咨询场景支持机器人多轮问答，通过大模型训练提升知识库维护效率，提升标准化服务效率。

南京银行：基于大模型探索多个场景，营销大脑与产业大脑融合大模型能力

南京银行方面，正完善大模型和智能体应用体系。基于大模型技术，探索客户经理助手、制度问答助手、培训助手、代码生成辅助等多个场景，依托金融垂直大模型构建的研究平台提升研究员的工作效率，实现了全行研究工作智能化统筹。

该行打造“双脑数字引擎”营销大脑与产业大脑。其中，营销大脑聚焦客户理财购买、价值客户提升等场景，整合小模型与大模型的能力，提升营销服务精准度。产业大脑完成65条核心产业链全景图谱构建和超百万企业动态数据库建设，融合知识图谱、大模型技术生成产业技术科普和解读，实现产业链客户智能洞察以及融资方案的智能匹配。

江苏银行将DeepSeek应用于多个业务场景，宁波银行在多领域进行试点验证

与上述3家银行相比，其他银行透露的大模型相关进展较少。

江苏银行依托自主研发的“智慧小苏”大语言模型服务平台，完成DeepSeek大语言模型的本地化部署，实现从技术引进到场景落地的转化，并将其广泛应用于多个关键业务场景。据介绍，“智慧小苏”已应用于数据血缘分析场景，助力数据治理，在地址智能对比、合同智能质检等风控场景提升数智化风控水平。

宁波银行探索以人工智能为代表的新技术应用，拓展大模型技术平台体系，在财富管理、零售公司、客服中心等领域进行了场景试点验证。持续积累大模型工程能力经验，强化大模型人才支撑，为大模型应用的推广复制奠定基础。

重庆农商银行推进AI能力建设，制订“121”项目规划——建设金融级AI中台，引入代码助手、知识库两个垂直领域大模型，组合封装AI能力打造融合金融科技的数字员工系统。

上海农商银行在人工智能、大模型等领域开展探索研究。其中大语言模型在合规内控领域的应用案例入选相关优秀项目。

徽商银行加大人工智能、大模型等新技术应用，开展AI大模型综合服务平台建设。2024年，其金融风控大模型在银行零售信贷场景应用方案获得相关奖项。

杭州银行推出基于大模型能力的“杭小E”助手，提供给客户前情速览、自动响应文案与通话精要总结等智能辅助工具。据悉，其“AIGC客服助手”也获得相关优秀案例。

广州农商银行则扩大数据建模应用场景，协同完成对模型开发，同步探索人工智能技术应用，开展大模型财务报账、客服问答等应用场景试点。