银行数字化转型：大型语言模型应用与技术投资新动态

在数字时代浪潮冲击下，银行业面临的挑战与日俱增。越来越多银行突破简单的聊天机器人应用范畴，将大型语言模型深度嵌入核心业务领域。

据钛媒体App对十家大型银行的剖析，涵盖六大国有银行及部分股份制商业银行，其中六家银行削减了技术投资。以建设银行为例，其技术投入为244.33亿元，同比降低2.36%；招商银行的技术投资降至133.5亿元，降幅达5.49%。即便预算有所缩减，这些银行在大型语言模型应用方面依旧成果斐然。工商银行已在智能客服、风险控制、报告生成等超200个场景部署大型语言模型，调用次数超10亿次。

受提升效率与赋能业务的双重驱动，大型语言模型在银行的应用不断深化。平安银行的‘慧小喵’审计大型语言模型聚焦审计流程，凭借创新荣获工信部奖项。建设银行的‘信贷审批金融大型语言模型金融分析’与贷款业务直接融合，这些专业化、针对性的应用增强了银行在数字化转型中的竞争力。

此外，银行越发重视构建技术平台。建设银行打造了统一的‘企业级金融大型语言模型应用系统’，旨在提升整个集团的技术根基。中国邮政储蓄银行强调‘全栈自控’，从底层算力到顶层应用均实现自主把控，这一趋势备受行业关注。

尽管整体技术投资呈现分化态势，但工商银行、中国银行等部分银行大幅增加了技术预算。而且，十家银行的技术人员数量总体有所上升，凸显了对技术人才的重视程度日益提高。