大模型 AI+的火车头轰隆隆驶过，各行各业正进入全面落地的“奇点时刻”。

作为数量最庞大的银行群体，目前全国共有地方性银行近4000家，这些银行是服务民营企业、小微、“三农”的重要金融力量。

可以说，如果中小银行不能赶上大模型这趟列车，银行业的AI应用就难言真正的成功。因此，中小银行如何以低成本、低风险的方式快速试错并实现能力跃升，已经成为当务之急。

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大模型给中小银行带来了什么

以DeepSeek为代表的大模型爆红后，金融业界喜忧参半。“好搭子”与“失业论”两种论调并存。同时，加速洗牌折射出了当下的生存之忧，中小银行需要找到新的发力点、增长点。

图：DeepSeek正在重塑金融业

毫无疑问，生成式AI将重塑金融业，它在金融领域落地应用丰富，诸如智能客服、智能投研、智能风控、智能营销、智能程序员等。

但不容忽视的是，科技伦理、模型治理、数据隐私安全等智能金融监管难题也摆在面前。在人工智能技术大潮下，如何防范大模型的潜在合规风险值得关注。

从市场整体来看，中小银行收入结构单一，利率市场化改革以及存量房贷利率调整带来的息差收窄，给传统上依赖存贷净利息收入的中小银行在盈利方面造成极大挑战。

从竞争环境来看，国有大型商业银行及股份制银行凭借声誉、资金成本及经营效率优势，不断加大普惠金融业务投入并下沉经营至县域市场，扩大目标客户范围，在价值客户争抢及留存方面与城商行、农商行等中小银行展开直接竞争。

从自身经营能力来看，中小银行数字化基础薄弱、营业网点产能偏低，在银行全面数字化转型的大背景下竞争劣势明显。

中小银行通常面临的技术投入门槛较高，而免费大模型则大大降低了这一门槛。DeepSeek等国产大模型的崛起，正迅速改变市场格局，免费大模型与开源模型形成强势竞争。当开源模型能达到商用模型80%- 90%的功能，却只需10%的成本时，在很多对成本敏感的应用场景下，开源模型会极具竞争力。

图：目前，AIGC主要从以上领域带来价值

免费大模型让银行能够以极低的成本部署AI技术。据报道，包括江苏银行、苏商银行、重庆农商行等中小银行机构，新华保险等保险机构，中信建投、国泰君安等券商，以及汇添富、富国基金等公募基金公司在内的金融机构纷纷部署DeepSeek，探索相关应用场景。

比如，作为江苏省首家民营银行和数字银行，总部位于南京的苏商银行，定位于“科技驱动的O2O银行”，力争成为长三角核心区“普惠金融客群最多、Fintech应用最多、具有领先优势的专精特新”数字银行。目前已服务7600万个人客户和139万中小微企业客户。

大模型或将成为未来银行的标配，中小银行尤其需要大模型赋能来加速现有的数字化转型进程。

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场景驱动，应用优先

当前，中小银行运用人工智能技术赋能经营管理已在加强营销拓客、提升线上服务质效、辅助风控管理、提高运营效率、提升自动化办公效率等方面取得一定成效，但是也面临成本投入约束、系统适配性约束、数据基础薄弱和数据泄露风险、监管及审计风险、专业和复合人才短缺的挑战。

图：2024年，金融大模型项目招标类别分布

中小银行的AI转型，是一场必须参与但又充满挑战的变革。对于绝大多数尚在起步阶段的金融机构而言，盲目追求“技术自主”或被动等待“标准普惠”，都可能错失宝贵的时间窗口。真正的“轻启动”，其核心并非追求最低的初始投入，而是一种战略上的精准与高效。

当下，AI大模型正在席卷各个行业，大模型技术成为银行业“获取竞争优势的关键”。德勤一份报告指出，据相关统计，2023年59家中资上市银行中仅17家（29%）启动了大模型相关建设，而大部分中小银行选择观望，期待技术与监管的进一步拓展。今年AI应用大爆发，一些头部地方性银行已经进行了积极的探索。

在传统的银行客户服务领域，人工客服受到客户需求应答的效率、准确性制约，需要投入大量的客服经理以满足日益增长的业务需求，而人工智能工具的应用能够大幅改善这类情况，既能延长服务时间、提升服务的效率，还能提高应答准确率，降低人工投入，实现良好的成本管控。

例如，广西北部湾银行建立“人工+数字化”客服体系，可以实现智能语音导航、智能客服、智能外呼等智能服务，服务渠道覆盖手机银行APP、网上银行、微信公众号等，涵盖交易、营销等业务场景超220个，可全渠道一键接入并由AI机器人引导客户通过最优渠道办理业务，大幅提升了服务效率。

此外，以青岛农商银行的“智慧 Qimi”第一批上线的文章校验为例，传统人工检核的工作模式存在工作量大、检核不全面、准确率不足等问题，而将大语言模型应用于培训教材等文本校验，不仅节省了人力，还提高了校验的准确性。

图：2024年，大模型招标行业分布

北京银行表示，其在业务方面利用大模型技术，打造了AIB小京智能体、“京信妙笔”智能报告等工具，已在信贷、营销、运营、合规、审计等金融场景落地应用90余个，有效减轻一线员工工作量，提升工作效率和服务质量。

苏商银行创新应用DeepSeek-VL2多模态模型后，通过构建“多模态技术+混合专家框架”的创新体系，实现对嵌套表格、影像资料等复杂场景材料的精准解析，将信贷材料综合识别准确率提升至97%以上，该技术使信贷审核全流程效率提升了20%。

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超车不易，钱和技术是关键

2025年，中小银行在AI浪潮面前的焦虑，普遍被归结为“三缺”困境：缺钱、缺人、缺数据。

与大型银行相比，中小银行拥抱AI面临更多现实的难题。一是中小银行IT预算整体规模小，可用于大模型的投入规模在百万或千万级别，而大型银行在金融大模型领域的投入往往数以亿计。二是中小银行科技型人才缺乏，成为靠自身力量布局AI的一大短板。

图：AIGC应用的5层技术架构

同时，“免费、开源”并不等于零成本。虽然免费的AI模型可以降低初始部署的成本，但其后续的技术维护和更新却可能需要银行投入大量的时间和资金。例如，大模型的运算要求极高，可能导致银行需要投入更多的算力来处理数据，这会增加硬件基础设施的投入。技术部署后，隐性成本如算力投入、数据治理、员工培训等也随之增加。

目前中小银行科技人员主要为软件开发、系统运维、网络机房维护等方面人员，数据分析挖掘和AI人才较为匮乏。缺乏专门的数据分析团队，缺乏专业的数据分析人才资源，已成为中小银行布局大模型面临的算法瓶颈。

与大型银行“大而全”综合化服务的需求有所不同，中小银行的业务发展逻辑是区域化、特色化经营，这意味着中小银行不必走大型银行的智慧金融构建之路。

中小银行在当下的AI突围之战中，首先要推进思维的转变，数字金融建设需要“一把手”工程的战略站位，也需要落到场景的战术精进，无法全盘推进大模型落地场景的时候，可以选取部分场景采用“以用带建”的模式；其次是能力重构，与第三方厂商的生态合作与共建是有效路径；最后，最重要的是找到布局AI的适合路径，才能真正有效地让AI创造价值。

图：AI大模型演化的几个不同阶段

技术层面来看，技术应用是关键，可降安全风险。伴随技术发展，应对大模型内容、隐私安全的技术也在进步，如标识生成内容、引入“红队”机制、用可解释性工具等已成成功实践。当前，理论和实务界重视大模型价值对齐，相关技术方案是治理重点，仍在探索中。

在技术革新历程中进行前瞻性的战略布局，前期在技术创新领域，如云平台、大数据、金融大模型发展阶段能够抓住机构做好基础投入的中小银行，或才能够更加自如地把握新机遇，继续在AI价值创造方面保持领先，更好地实现弯道超车。

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结束语

银行AI+是一场必须坚持的“长期赛跑”，是一项长期的系统性工程，需要银行要有全局战略高度布局。

AI，正在成为充满无限想象空间且强有力的武器，在金融多个领域释放银行价值链的无限潜能。同时，也让我们看到，中小银行深度打造特色化、差异化发展模式之时，AI大模型能够提供高效的技术支撑，提升效率、降低成本、创造价值。

本文来自微信公众号“楼卓昊Fintech”，作者：楼卓昊，36氪经授权发布。