随着3D智能交互数字员工的上岗、AI贷前调查报告的快速生成，以及债券智能助手在提升运营效率上的卓越表现，金融行业正迎来大模型应用的爆发期。国家政策更是为银行业保险业的数字化转型指明了方向，旨在到2025年实现金融产品和服务方式的广泛普及和金融创新的有序实践。
然而，银行业"跑上大模型"的道路上并非一帆风顺。
技术的快速迭代要求银行不断更新系统和培养人才，同时，数据安全和隐私保护问题也成为智能化过程中不可忽视的挑战。这些焦虑的源头，正是银行业在追求创新与保障安全之间的微妙平衡。
在刚刚过去的2024京东云峰会上，来自金融行业专家以及金融机构的技术负责人，分享了他们对于银行与大模型技术结合的见解。上海金融实验室主任、首席专家曾刚预测， 未来有相当数量的金� �岗位可能会被人工智能所替代掉，银行应该尽快构建新核心能力，实现高质量发展。
曾刚认为，不同类型的银行应选择适合自己的数字化路径。国有大行可能更注重安全性和技术要求，而中小型银行则需要在资源有限的情况下追赶数字化浪潮。
此外，银行与科技企业的合作变得尤为关键，尤其是与像京东云这样的头部科技公司合作，可以为银行提供技术输出和业务场景。
1、AI与场景的碰撞
现实的确如此。AI在金融行业潜力巨大，麦肯锡2023年报告显示，全球银行业使用大模型可使其每年营收提高2.8-4.7%。所以，与在特定场景有落地经验的公司联合，有助于银行避免不必要的试错，直接从成熟的技术应用中受益。
比如，交通银行与京东云推动大数据合作，后者不仅拥有丰富的场景落地经验，还具备� ��融业务的深厚背景。
交通银行总行网金数据应用部副高级经理杨晓春在2024京东云峰会上发表主题演讲时表示，通过分享京东云的高频客户行为偏好信息研究成果，利用联邦建模技术，交通银行成功圈选出具有高金融意向的客群，为客户提供更加有针对性的金融服务，凸显普惠金融的普适性和精准性。
面对线上运营和MAU增长的双重挑战，某全国性股份制商业银行总行网络金融运营项目负责人表示，该银行携手京东云通过数据驱动、技术创新和用户为中心的策略，重构了数字化运营模式。
银行突破传统渠道限制，利用手机银行、微信、网上银行等多渠道触达客户，实现了从"产品为中心"到"用户为中心"的转变。
另外，以上提到的某全国性股份制商业银行总行还采取了小步快跑、快速迭代的方法，通过AB测试和数据监测，实� ��了精细化运营和客户高效转化。短短5个月内，该银行的线上运营能力显著提升，MAU和AUM.........
随着3D智能交互数字员工的上岗、AI贷前调查报告的快速生成，以及债券智能助手在提升运营效率上的卓越表现，金融行业正迎来大模型应用的爆发期。国家政策更是为银行业保险业的数字化转型指明了方向，旨在到202
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