中小银行AI转型怎么破局？实战方法论来了

相较于大型银行，中小银行在推进AI转型时常常会遭遇多重掣肘：可用资源偏紧、体系建设相对薄弱、面临更高的安全要求，同时在价值落地方面也存在难以量化的焦虑。要想真正找到可行的差异化路线，关键在于把问题拆开、把路径做实。

4月26日，由新金融联盟主办、由中国金融四十人论坛提供学术支持的“中小银行推进人工智能应用的挑战与应对”内部研讨会召开。围绕中小银行的核心困扰，现场给出了更清晰的应对方向。

会议邀请中国人民银行相关部门负责人进行主题交流。中国银行业协会秘书长徐洁勤出席；华夏银行首席信息官龚伟华、浙江农村商业联合银行首席数据科学家邵建华、吉林银行首席信息官邹帮山，以及蚂蚁集团副总裁、蚂蚁数科AI业务总裁余滨分别带来主题分享。来自50家银行的近80位代表线上线下参加，共同研究中小银行AI转型的难点与出路。

会上，蚂蚁数科提出一套兼顾成本可控、强调安全可信并服务业务增效的落地方案。针对金融AI中长期存在的“黑盒”担忧，蚁数科把安全可控放在技术逻辑的最底层，强调只有把全链路做到可追溯、可管理，大模型才能真正进入核心业务。该观点引发多位参会专家的广泛认同。

针对大模型可能带来的不确定性和逻辑短板，蚁数科进一步提出“可信智能体系统工程方法论”，其关键由两部分支撑：第一，工程工艺体系，通过标准化流程去约束大模型输出的边界；第二，本体论建模体系，把业务规则与合规底线尽早固化，从而弥补大模型在逻辑确定性方面的不足。

蚂蚁集团副总裁、蚂蚁数科AI业务总裁余滨表示，借助可信数据与结构化知识供给来实现全链路可追溯，使模型在公开检验中接受审视。这一方案正好对准中小银行最棘手的痛点：大模型“黑盒”风险与金融强合规要求之间的矛盾。监管专家也予以认可，认为在金融领域大模型确实不能“开箱即用”，提升透明度与可信度正是科技企业的重要价值。

在责任边界与合规落地方面，蚁数科提出“以人为中心的数字专家协同体系”：由员工承担目标设定、决策与结果把关；数字专家则将复杂任务拆解承接，智能助理完成检索、分析、生成等细分环节。整个决策与责任闭环始终由人来掌握。

成本往往是中小银行AI转型跨不过的第一道门槛。蚁数科推出“金融大模型两阶段训练法”：第一阶段由科技企业完成行业预训练，借助海量公开数据训练具备基础专业能力的通用金融大模型；第二阶段由各家银行导入专属数据与特色场景，进行快速微调，从而获得自有专属大模型。据相关数据，通用基础模型直接适配金融业务时准确率很难突破50%，而经过行业预训练的金融大模型初始准确率可提升到80%左右，显著减少中小银行的重复投入。

监管部门正牵头制定“人工智能大模型金融应用能力”评价指南，评价将把人效提升、业务增长和风控成效等纳入关键指标。该指南旨在帮助行业自测智能化水平、明确后续升级方向，并提供可参考的标准依据。蚁数科提出的“两阶段训练”“本体论建模”以及“三层协同体系”等系统性方案，与监管层“强基固本、合规为先”的思路形成一致。

目前，蚁数科已为宁波银行、天津银行、新华人寿、上海银行、富邦银行、昆山农商行等多家机构提供支持。依托蚁数科金融推理大模型，这些机构在多类核心业务场景中构建自身的“AI大脑”，推动AI智能化转型提速。