一场以人工智能为核心的科技变革，正在银行业掀起波澜。随着A股上市银行2024年年报密集披露，多家银行将构建人工智能产业链放在了数字金融转型的最优先级。年报之内，战略升维的轨迹清晰可见，国有大行依托资本与政策优势，以“1+1+N”框架构建技术壁垒；股份制银行加速“数智化”转型，从“线上招行”向“数智招行”跨越；城商行则锚定细分赛道，以多模态技术实现“小而精”突破。年报之外，Deepseek等开源力量正以“轻量化+垂直化”路径打破技术垄断，推动行业升级跃迁。这场重塑银行业务版图的变革背后，既孕育着数万亿规模的商业蓝海，也暗藏“算法黑箱”、数据治理等待解难题。

　　年报之内：战略升维

　　当AI、大模型成为高频词，以银行为代表的金融机构正在通过人工智能的力量重塑自身竞争力。国有大行中，邮储银行“含智量”满满，在2024年年报中，该行“智能”“大模型”等关键词共计出现了超150次，总行IT队伍增加至5440人，全行超过7200人。邮储银行董事长郑国雨在致辞中直言，“将加快人工智能，技术创新突破和迭代应用”。北京商报记者注意到，邮储银行注重研发端场景的AI渗透，依托大模型打造的智能研发测试AI助手，已辅助超5000名研发人员智能生成代码110余万行，代码采纳率约20%。

　　与邮储银行的技术攻坚不同，交通银行更强调治理机制与技术应用的协同，构建出“1+1+N”人工智能建设框架，即夯实1个企业级AI能力平台、健全1套AI治理机制、赋能N个AI场景应用，完成大小模型场景建设超100个。

　　“零售之王”招商银行以“从线上到数智”战略升级为标志，首次提到了“数智招行”的概念，在技术底座与场景落地双向发力，落地国内首个百亿级金融大模型“一招”，全行大模型应用场景超120个。

　　平安银行的AI布局围绕“线上线下融合”展开，2024年，该行升级“AI+T+Offline”（AI银行+远程银行+线下银行）经营服务模式，为客户提供多产品、多触点的资产配置建议。城商行中，重庆银行的人工智能产业链布局体现出“小而精”的特色，开展OCR与开源大语言模型（LLM）相融合的多模态技术研究，并在27个业务场景中得到实践。

　　深度剖析银行年报可以看出，从金融机构人工智能产业链行业格局看，国有大行凭借资本与政策优势构建技术壁垒，股份制银行以场景创新抢占一席之地，城商行则通过差异化定位挖掘细分市场。

　　年报之外：开源破局

　　部分银行虽在年报中提及人工智能，但未披露具体的AI应用场景和实施进展。更直观的技术落地、业务改造赛场仍在年报之外。DeepSeek等开源大模型的爆发式发展，为银行带来了机遇，也不断推动行业从“数据驱动”向“智能决策”跃迁。

　　从整体行业视角观察，大模型应用的速度战早已拉开序幕，地方银行、民营银行成为了“先行者”，通过DeepSeek的“轻量化+垂直化”策略实现技术破局。结合DeepSeek的模型特性，江苏银行“智慧小苏”实现了合同质检智能化、托管资产估值对账自动化的创新；苏商银行通过融合DeepSeek系列模型技术，构建起“数据+算法+算力+场景”四位一体的智能决策体系，北京银行、江苏银行、重庆银行、成都银行、北部湾银行、内蒙古银行等也相继布局。

　　国有大行则通过将DeepSeek融入自有技术体系，开启了全链路赋能。譬如，工商银行将DeepSeek接入行内“工银智涌”大模型矩阵体系，实现大模型对行内20多个主要业务领域的赋能，落地场景200余个；邮储银行将DeepSeek大模型应用于智能客服“小邮助手”。

　　除了DeepSeek，其他开源模型如ChatGLM也在银行业崭露头角。有银行基于ChatGLM-6B模型微调出金融垂类试验模型，经测试，在金融通识考试问题上准确率达77.4%。

　　转型之路并非一帆风顺，银行在构建人工智能产业链进程中，面临着AI幻觉、数据隐私、模型不可解释性等技术难题，以及技术适配、人才、监管等多方面的挑战。

　　唯有以数据治理筑牢安全底座，以完善算法破除信任壁垒，银行才能在技术红利与风险防控间找到平衡点。

　　北京商报记者宋亦桐

（文章来源：北京商报）