4000家中小银行，如何借大模型AI+逆袭？|中小银行|商业银行|城商行|大模型|金融|银行业

找对逻辑、方向，用对力，才能更快实现AI能力重构

· 来源：轻金融作者：李静瑕

想象一下，没有功能菜单、不需要九宫格输入，所有客户的交互都使用自然语言实现无障碍沟通，并结合需求分析提供个性化服务，这样的手机银行APP，你是不是有想要体验的冲动？

这正是一家城商行的全新尝试，即基于大模型智能体打造的手机银行，实现“对话即服务”，带来服务质量的提升和业务增长。类似的大模型应用案例，在各行各业都可以看到。

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，目前全国共有中小银行近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。

面对大模型AI+，中小银行弯道超车的机会在哪里？

中小银行面临AI新抉择

合并、清算、改制，中小银行今年洗牌加速。据企业预警通统计，截至2024年9月下旬，年内已有261家(含拟定)中小银行进行合并重组，其中村镇银行83家、农商行59家、农信社117家。

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。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，一些头部中小银行已经进行了积极的探索。

某头部城商行将AI大模型用于识别科创型小微企业金融风险，在产业链构建、产业研究、画像生成和业务分析均载入Agent服务，其效果是可见的。使用这套系统之后，该银行科创型小微企业授信额度提升了2.9倍，效率提升10倍。

在农村金融场景，金融大模型怎样做得更深度？从一家中小银行的实践中能够带来直观的感受。缺乏信用信息、缺乏有效抵押物、运营成本高、金融网络低覆盖是农村金融四大挑战。这家中小银行运用基于AI的遥感技术+大数据为农户画像和授信模式，做到了农户贷款“3分钟申贷、1秒钟放款、0人工介入”。

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。

当前中小银行面临的新抉择，不是“用不用AI”，而是“如何用AI”。

拥抱AI之路

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。

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，才能真正有效的让AI创造价值。

怎样的AI大模型体系构建路径，是适合中小银行的？

11月21日，在第十九届中小商业银行CEO论坛上，针对当前面临的挑战，阿里云给出了中小银行拥抱AI的差异化之路：“聚焦主业，发挥特色；价值为先，架构为辅；弹性算力为主。”

阿里云智能集团新金融行业线首席架构师辜敏表示，中小银行以区域经营为主，聚焦少数核心业务，大模型应用建设方向应聚焦主业，发挥出区域特色。中小银行因投入和科技人员有限，以及应用复杂度相对较小，所以应以应用和价值为先，架构要求为辅，不过分纠结能力的平台化。此外，业务规模和场景相对于大型银行“大而全”不同，为达成较好的投入产出比，应以弹性算力为主，自持算力为辅。

金融大模型的构建并非朝夕之功，特别在AI技术快速发展的今天，找对逻辑、方向，用对力，中小银行才能真正让金融大模型体系构建与自身发展是适配的。

着眼于中小银行的痛点，阿里云将中小银行AI大模型体系建设拆分为三大方向、9大关键任务，从基础设施、数据到应用，提供全面技术支撑。

基础设施方向即“云+AI”，包括算力的弹性供给和统一调度、多源异构算力的统一管理、云原生敏捷化技术改造；能力构建方向即“数据+AI”，包括灵活开放的基础模型选择、多模态数据管理能力、智能化的数据工程；价值创造方向即“应用+AI”，围绕中小银行五篇大文章进行产品创新、核心业务提效降本控风险和区域特色提升服务体验。

这样的金融大模型体系架构，对中小银行而言可以做到轻而美，且有效。

一家线下便利超市或者夫妻门店，在经营过程中需要资金周转，只要在银行线上上传货架照片、营业执照等信息，就可以获得银行的秒放款。某中小银行将多模态和图技术融入到小微金融的风控中，让金融服务能够做到如此体验。该技术可以识别包括合同、发票在内的26种凭证，以及车辆、店面、货架商品等超过400种细粒度物体，将行业经营周期、资产构成、上下游逻辑纳入风险评估，准确率达到95%以上，实现小微金融高效服务，同时降低人力成本、提升风控能力。

该案例背后是阿里云提出的中小银行AI金融大模型体系的构建逻辑与技术的支撑。作为AI大模型技术的领军者之一，阿里云洞见与挖掘中小银行业务发展中对于AI的潜在需求，并为之落地创造价值而不断实践。

金融大模型只要找对路径，能够给金融带来的价值是看得见的。中小银行要在转型中求生，全面拥抱AI是不二之选。

破局金融级AI原生

AI is everywhere。

在中小商业银行AI大模型体系建设中，“云+AI”、“数据+AI”、“应用+AI”，已经可以看到AI可以在金融科技的每一层释放价值。

对此，阿里云提出了一种全新的技术架构和思维方式，将 AI 技术作为一种基础能力，深度整合到企业的基础设施、业务流程、产品设计和服务模式中，即AI 原生。“AI Native Bank将带来计算架构、系统架构、数据和应用范式的根本性变化。”辜敏称。

考虑到金融行业对于安全性、稳定性、连续性有着更高的要求，阿里云在AI原生的基础上打造了更符合金融机构的“金融级AI原生”。阿里云从资源管理与调度层面、模型训练环节以及推理阶段做了大量的工作，探索出了涵盖“智算设施”、“智算平台”、“模型服务”和“应用服务”等四个领域的“金融级AI原生”平台架构。

算力、数据、算法是大模型构建的三个核心要素。

数据是银行经营发展的第一价值要素，数据与AI有着密切的联系。另一家头部城商行就致力于基于数据分析场景构建数据模型，从业务场景出发，沉淀了 200+公共层数据模型和指标体系。通过数据中台+AI，银行聚焦于贷款、存款、绩效、交易流水分析和金综整合客户视图等场景，实现了精细化管理和客户洞察，有效支持了业务决策。

此外，算力资源会是中小银行布局AI需要考虑的重要制约因素。阿里云认为，在确保数据安全合规的前提下，中小金融机构可以合理使用行业云、金融云等公共基础设施，较好的平衡效果与成本。阿里云的AI Native Infra也在拓展云基础设施边界，统筹规划普算+智算，私有+公共的混合计算架构，能做到开箱即用、多芯算力资源管理和供给、GPU性能优化以及端到端的监控和运维。