2025年银行投资分析：大模型驱动下的金融数字化转型与市场机遇

  中国报告大厅网讯，近年来，随着人工智能技术的快速发展，大模型在金融领域的应用逐渐深入，尤其是银行业，正通过引入大模型技术推动数字化转型。从智能客服到风控管理，从内部效率提升到对外服务优化，大模型的应用场景不断扩展。2025年，银行业在大模型驱动下的投资布局将更加多元，市场机遇与挑战并存。

  一、银行大模型矩阵的丰富与扩展

  中国报告大厅发布的《2025-2030年中国银行行业竞争格局及投资规划深度研究分析报告》指出，大模型技术正在成为银行业数字化转型的重要驱动力。以国有大行为例，建设银行已引入大模型并完成定制化训练，推进生成式人工智能在全集团的体系化应用，未来或将集成AI工具供下属机构使用。工商银行则基于自主研发的大模型平台，率先引入开源大模型底座，并在财报分析、AI财富管家等10余个典型场景中试点应用。

  除了大型银行，部分地方中小银行与互联网银行也在加速部署大模型技术。例如，新网银行早在2024年5月就在系统研发场景中应用了大模型，并在客服领域替代了部分人工客服，同时在营销、贷后管理等场景中尝试应用。这些案例表明，大模型技术正从大银行向中小银行渗透，成为银行业提升效率和服务能力的重要工具。

  二、银行理财领域的大模型应用探索

  银行理财公司也在积极布局大模型技术。建信理财已开始研究大模型在理财业务部分场景的应用，而光大理财则在风险中台完成了大模型蒸馏模型的本地化部署。经过实践检验，大模型在合同信息比对、决议信息校验等方面展现出强大的智能检索和校验能力，显著提升了审核效率。

  此外，多家理财公司虽未正式引入大模型基座，但已开始重新审视科技资产的战略价值。例如，中邮理财、招银理财等机构已布局科技主题理财产品，采用红利科技轮动策略，深度布局人工智能、云计算、半导体等前沿科技领域，为理财客户提供参与科技投资的途径。

  三、银行大模型应用场景的深化与挑战

  大模型在银行业的应用场景正由浅入深推进。从最初的知识库搭建和代码编写等内部提效场景，逐渐扩展到投资研究、投资者教育、投资顾问等对外业务中。在贷款审批、尽职调查等领域，大模型帮助银行科技部门或业务部门搭建智能体，缩短工作流程半径甚至重构业务流程。

  然而，大模型的应用也面临信息安全、体制机制变革等挑战。银行业务的流程性和合规性要求较高，大模型在扩展应用场景时，信息安全尤为重要。金融机构需构筑数据隔离墙，强化数据信息和隐私权保护，确保应用过程的安全性和合规性。

  四、中小银行在大模型应用中的差异化路径

  对于中小银行而言，大模型的应用并非“一招鲜”，更难以“一键复制”。中小银行在部署大模型时，需从战略、技术、人才等多方面完善配套，结合自身资源禀赋，走出一条差异化之路。例如，部分中小银行通过开源模型自主搭建办公助手等多场景应用，面向员工体验；另一些银行则深度探索内部知识库搭建、研发提效甚至信贷风控模型的应用。

  总结

  2025年，大模型技术将继续推动银行业的数字化转型，从大型银行到中小银行，从内部效率提升到对外服务优化，应用场景不断深化。然而，金融机构在应用大模型时，需关注信息安全、体制机制变革等挑战，尤其是中小银行，更需结合自身特点，探索差异化发展路径。大模型技术的广泛应用，将为银行业带来新的市场机遇，同时也对金融机构的战略布局和技术能力提出更高要求。

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