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1、面向银行业务场景赋能的大模型应用落地方法论北京金融科技产业联盟2026 年 2 月版权声明版权声明本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其它方式使用本报告文字、图表或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。摘 要摘 要在银行业数字化转型进入深水区的当下，以大模型为代表的人工智能技术正成为推动行业变革的核心驱动力。构建“全域、全时、全程”的智能金融服务体系，不仅是银行把握技术机遇的关键举措，更是推动高质量发展的战略支点。为实现这一愿景，本研究构建了一套系统化的大模型应用落地方法论，围绕产品规划与场景落地两大阶段形成完整闭环。在产品规划阶段，聚焦顶层设

2、计，通过业务流程梳理精准识别核心痛点，规划设计端到端的业务闭环，并构建具备高度适应性的大模型产品体系；在场景落地阶段，注重价值实现，采取从高价值场景优选、应用示范验证到量化效果评估的推进路径，最终通过跨场景拓展形成可复用的通用解决方案。该方法论成功实现了应用场景可迁移、大小模型可协同、系统架构可扩展、落地流程可复制的四重目标，确保技术投入有效转化为客户体验提升与业务增长动能，推动大模型在银行业实现从技术验证到规模化价值创造的完整闭环，为数字化转型提供了一条可实施、可验证的实践路径。编制工作组编写组成员：黄程林 胡军锋 朱礼华 胡达川 李培 王硕李佳斌 方舒婷 张潇 王海涛 欧万翔 党海阔陈晓磊

3、 钟敏静 邹纯东 谢馨 钱炜 郑淼林志伟 张然参编单位：北京金融科技产业联盟秘书处中国邮政储蓄银行股份有限公司中债金科信息技术有限公司青岛银行股份有限公司徽商银行股份有限公司中兴通讯股份有限公司福建升腾资讯有限公司中信银行股份有限公司目 录目 录一、背景与意义：把握大模型时代新机遇.-1-（一）研究背景.-1-（二）研究意义.-3-（三）国内外研究现状与挑战.-3-二、核心理念：打造业务场景落地方法论.-5-（一）产品规划阶段.-6-（二）场景落地阶段.-17-三、风险措施：构建风险评估与治理框架.-28-四、场景案例：解码银行业务场景及案例.-32-五、总结与展望：迈向规模化智能金融的未来.

4、-69-（一）方法论回顾与核心价值总结.-69-（二）前景展望：人工智能原生金融业态构想.-70-1-一、背景与意义：把握大模型时代新机遇（一）研究背景（一）研究背景金融行业作为数据密集、标准化程度高且科技应用前沿的领域，正成为大模型技术落地的“黄金试验田”。根据中国移动上海产业研究院发布的报告显示，金融领域的大模型渗透率已突破50%，成为所有行业中渗透率最高的领域。随着技术迭代加速、政策红利释放与生态协作深化，大模型正从单点工具升级为系统性生产力，推动金融服务价值链的重构。本章从技术驱动、行业需求与政策支持三个层面，系统分析银行业大模型应用落地的研究背景与发展脉络。1.技术驱动银行领域正迎来

5、以 AI 为核心的智能化转型，大模型技术从探索进入规模化落地阶段。这一进程依托算力、算法与工程化三大支柱的协同推进。算力基础设施不断完善，能满足银行业务对实时性、准确性和高并发的严苛要求。算法创新呈现双轨格局，通用大模型通过银行语料训练实现领域适配，垂直模型则依托专业数据体系与推理优化，兼顾知识广度与专业深度。推理能力取得关键突破，分步式思考框架将复杂业务分解为可追溯步骤，在信贷风控、异常交易监测等场景中显著提升了可靠性与可解释性。工程化环节通过模型微调、蒸馏等技术在控制成本的同时保障了银行级应用的稳定性。智能体技术推动应用形态从基础问答升级为能自主使用工具、反思决策的智能系统。这些突破共同奠

6、定了大模型在银行业规模化应用的基础，为数字化转型提供了多元技术路径，推动银行服务向更智能、更高效的方向持续演进。-2-2.行业需求银行业面临的深刻转型压力，催生了对大模型技术的多元化迫切需求，其核心驱动力集中于降本增效、体验升级、风险控制与业务创新。在降本增效方面，传统模式面临人力成本与效率瓶颈。大模型能赋能智能客服、自动化审批等场景，有效承接海量常规业务，显著降低运营成本。在客户体验维度，随着数字原生代成为核心客群，市场期待 724 小时的个性化、专业化金融服务。这要求大模型能深度理解用户意图，提供精准的金融顾问式解决方案，成为银行新的竞争力。在风险控制领域，传统风控手段难以应对日益复杂的金