大模型进入银行业已满一年，其真实应用效果成为业内关注焦点。通过深度采访多家银行，发现其在营销、客服等领域作用显著，有效降低了运营成本。然而，在核心风控等关键环节，大模型的作用仍需时间检验，行业整体保持着审慎乐观的态度。
智能速览
大模型已在银行市场营销、客服、培训等领域发挥明显作用。
某上市银行利用大模型，年度营销相关费用从千万级降至百万级。
大模型在核心风控领域的应用效果尚不明确，业内认为不宜过度乐观。
银行自研成熟应用较少，部分机构对大模型的预期值已经降低。
大模型的出现激发了更多科技巨头与银行的合作与竞争。
精华内容
经过一年的探索，大模型在银行业的应用图景逐渐清晰。它既是降本增效的利器，也面临着落地核心业务的挑战，真实效果与市场宣传之间存在温差。
营销降本立竿见影
大模型在银行最直观的价值体现在市场营销环节。一家上市银行透露，过去每年用于设计海报、品牌广告等外包费用高达千万元，且效果常不满意。自从引入大模型指导内部员工进行设计后，去年的相关费用已降至百万级别，降幅高达90%。这种成本优化效果显著，使得银行大幅缩减了对营销外包公司的依赖。该行人士预判，随着AI技术成熟，银行内部部分线下岗位也可能面临缩减。
赋能培训与客服
在人员培训和智能客服方面，大模型的应用也在稳步推进。以往，总行对基层理财经理等人员的培训需要投入大量人力物力。如今，总行可以利用AI生成并优化营销话术和金融知识，通过系统下发给基层，帮助员工更好地进行产品销售。有金融科技人员指出，大模型的“迁移学习”能力是其核心价值之一，能将成熟场景的经验复用到新场景，这在理财产品营销中已展现出优势。
风控重塑言之过早
相较于营销领域的成果，大模型在银行核心风控业务上的作用则引发了更多争议。多位银行人士表示，对于宣称大模型能“重塑”风控体系的说法不宜过度乐观。一位城商行人士直言，银行现有风控体系已高度自动化，关键在于源数据的真实性，而非审核效率。他认为，大模型是否能有效提升风控精度，至少需要一年乃至更长时间的纵向数据对比才能得出结论，部分银行短期内宣称的成果可信度不高。
应用落地喜忧参半
尽管前景广阔，但银行在自研大模型应用时也遇到了瓶颈。一家去年初就引入DeepSeek的城商行表示，至今未能开发出足够成熟的应用，最初的新鲜感已消退，预期值也随之降低。另一家城商行则尝试将自身“小模型”与DeepSeek融合，但成效甚微。此外，在智能营销的终极场景上，业界也存在分歧：有人畅想AI机器人完全替代理财经理，也有人坚持认为，“千人一面”的AI服务无法取代真人交流的温度。
巨头入局竞争加剧
DeepSeek的出现，客观上加速了整个金融科技领域的竞争。自去年年中起，阿里千问等科技巨头的大模型纷纷与银行展开合作，部分头部国有大行和城商行已开始采购部署。银行普遍采取“多条腿走路”策略，同时接触和测试不同的大模型服务。然而，银行对数据安全性和系统稳定性的极高要求，使得任何新技术的全面落地都必须经过审慎而漫长的验证过程。
