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从ChatGPT到DeepSeek，近年来，AI大模型的相继问世，正在影响着商业银行的数字化发展策略。
《金融时报》记者梳理上市银行年报时发现，2024年，在国有大行金融科技发展“放慢脚步”的同时，中小银行却未曾停下数字化转型的步伐。
“长期以来，因为资金和专业技术人才受限等，中小商业银行在金融科技领域相对处于劣势地位。”在中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏看来，将DeepSeek等开源大模型低成本接入内部自研模型平台，利用大模型和AI提升科技能力，为中小银行缩小与大型商业银行的技术差距提供了可能。
值得关注的是，在数字化的驱动之下，中小银行正在积极推动“AI+金融”场景落地和生态建设，各种智能化应用逐步替代了人工重复劳动、打破了服务半径，一系列生产力的变革正在重构中小银行的效率与价值。
中小银行加速“招兵买马”
日前，由中小银行互联网金融(深圳)联盟等机构联合发布的《中小银行数字金融发展研究报告(2024)》显示，与2023年相比，中小银行2024年金融科技投入规模稳步增长，越来越多的中小银行将核心技术研发及新技术金融应用纳入规划，并进行相关产品研发。
《金融时报》记者梳理年报数据时发展，2024年，中小银行不断加大金融科技投入力度，科技投入占营收的比重持续提升。
“经过3年时间，北京银行（601169）数字化转型1.0阶段取得圆满成功，完成了数字化转型三年发展目标，数字化转型成效达到同业领先水平。”根据北京银行年报，2024年，北京银行信息科技投入占营收比为4.6%。
此外，上海银行（601229）2024年金融科技投入高达25.19亿元，同比增长3.15%，占营收的比重达到了5%；贵阳银行（601997）信息科技直接费用投入3.34亿元，占营业收入比重为2.5%；沪农商行（601825）金融科技投入约13.35亿元，同比增长17.64%。
在科技投入稳步增长的同时，中小银行也加快了对科技人才“招兵买马”的步伐，金融科技团队已初具规模。
年报显示，截至去年末，北京银行信息科技正式员工数量达1101人，其中，总行（含信用卡中心科技）846人，分行科技255人；宁波银行（002142）信息科技人员1905人，占总员工比为7.92%，较前一年增长0.48个百分点；上海银行金融科技人员1459人，同比增长6.26%，占总员工的11.45%；沪农商行专职金融科技人员904人，占员工总数9.75%，金融科技人数较上年末增长10.51%。
记者注意到，目前，宁波银行官网仍在招收应用研发岗专业人才，主要负责大模型应用研发工作；今年4月，上海银行金融科技部及数据管理与应用部接连发布多条社会招聘信息，招募平台工程架构师、核心系统技术专家、UX设计师、数据分析、数据模型等多个岗位。
AI大模型成年报“关键词”
值得关注的是，在AIGC高速发展的背景下，人工智能、大模型在中小银行2024年年报中的“出镜率”极高。
“AI正在重塑我们的思维和行为模式，也一定会重塑银行未来业态。要做好银行业务，就要充分用好人工智能，为客户提供更大价值。”北京银行董事长霍学文在该行业绩发布会上表示，北京银行致力于打造“人工智能驱动的商业银行”，已全面启动了“All in AI”战略。
据霍学文透露，目前，该行已完成DeepSeek全系列模型本地化部署，现在每日平均请求2000余次；打造AIB人工智能创新平台，为全行员工提供“实时在线、人人可用、简单好用”的AI工具箱。
人工智能的应用也成为宁波银行年报中最大的看点之一。“对于DeepSeek等当前人工智能领域的各类主流技术和模型，宁波银行始终保持开放的态度。”在业绩发布会上，宁波银行董事会秘书俞罡谈及人工智能大模型应用时表示，该行已成立总行大模型项目部，专注于研究、探索和借鉴新技术，推动人工智能大模型在银行业务中的应用。
去年一年，江苏银行（600919）也在加速数智运营，自主研发大语言模型平台“智慧小苏”，应用于数据分析场景，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。
“现在使用的DeepSeek作为基座，对大模型进行微调，中小银行可以用低成本去参与科技变革的机会，投入少、见效快，效果也会更佳。”南京银行（601009）首席信息官余宣杰在该行2025年一季度业绩说明会上表示，“南京银行正在加快部署大模型，今年要落地100个场景，覆盖营销、运营、风控等多个领域。要做到AI人人可用，人人都用AI。”
“AI+金融”场景应用多点开花
“随着人工智能革命席卷而来和大模型时代加速到来，上市银行纷纷拥抱人工智能，强化‘AI+金融’场景落地和生态建设，以期打造出新的‘护城河’。”招联首席研究员、上海金融与发展实验室副主任董希淼表示。
《金融时报》记者注意到，随着大模型陆续搭建完成，中小银行正在加快探索人工智能在业务场景的落地。从年报中可以看到，中小银行“AI+金融”场景应用实现了多点开花。
其中，北京银行上线了基于人工智能技术的智能中台服务170余项、部署各类算法模型540余个，累计支持了全行240余个数字化应用场景落地。
根据年报，杭州银行（600926）创新推出“数智人+财富管理”“数智人+业务辅助”“数智人+党建”等场景，推出基于大模型能力的“杭小E”助手，高效供给客户前情速览、自动响应文案与通话精要总结等智能辅助工具。
长沙银行（601577）则自主研发15项AI大模型场景，推进技术新应用和交叉创新，提高了金融业务的智能化水平。
同时，人工智能的驱动还帮助中小银行有效降低了运营成本，实现了业务效率的显著提升。
上海银行年报显示，该行运用大小模型重塑智能客服流程，知识检索效率提升60%，准确率提升80%。在零售金融方面，上海银行构建了精准零售客户画像和营销模型，全渠道线上线下（300959）协同精准营销，长尾客户AUM净增超600亿元。
在“人+机器”协同工作模式下，北京银行探索“RPA机器人工厂”和低代码敏捷项目交付炒股配资配资平台，累计完成840余个业务流程的自动化改造，实现机器替代人工操作2600余人月，业务流程效提升30%以上。
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