从试点到规模化：银行大模型落地的关键拐点来了

近日，沙丘智库发布《2025 年中国银行业大模型应用跟踪报告》。该报告围绕银行业大模型的投入趋势、部署路径、应用场景及标杆实践进行系统梳理，并以多组数据呈现行业由“试点探索”向“规模化落地”加速演进的态势。报告释放的判断是：大模型在银行业的重要性与投入确定性持续提升，但随着应用进入生产环节，必须同步完善“可备可恢、可回退、可审计”等底线能力；决定规模化可持续运行的关键不仅在于模型效果，更在于生产级数据与系统的保障体系。

01、三重驱动：银行大模型进入加速期

01.政策驱动：由探索导向转向合规落地

金融行业对数据安全、模型治理以及审计追溯能力具有天然高要求。在政策与标准化导向下，大模型建设将由试点验证逐步走向可验收、可运行的生产体系。对银行而言，私有化部署与一体机/集群化建设更可能成为主流路径，以满足合规要求并确保核心数据与关键业务链路处于可控范围内。

02.规划要求：数字化与智能化纳入刚性任务

大模型正在被快速纳入各银行金融科技规划、数字化转型规划及运营提效指标体系。报告所呈现的主流路径高度一致：以大模型平台/AI 中台为核心底座，配套场景建设机制与组织人才体系，形成体系化推进模式。

03.预算倾向：总体趋紧，生成式 AI 保持高优先级

报告给出以下对比数据：

● 企业营收预期平均 +2.4%（69%上升、10%不变、21%下降）

● 企业 IT 预算预期平均 -0.8%（35%上升、44%不变、21%下降）

在投入方向上，90% 的企业计划在 2025 年加大生成式 AI 投入；并列的高优先方向还包括网络安全约 88%、BI/数据分析约 86%、其它 AI 约 83%，以及云平台/集成技术约 71%。

综上可见：在预算审慎的背景下，“生成式 AI + 安全 + 数据”仍构成相对确定的投入优先序列。

02、落地提速：推理普惠推动快速部署

报告指出，DeepSeek 凭借开源、成本优势、私有化部署周期短、数据需求相对较低等特性，显著降低了部署门槛，已被至少 21 家银行快速部署，主要用于增强既有应用的逻辑推理能力。

这表明，银行业大模型规模化推进的关注点正在由“模型可得性”转向“生产可用性”，即系统是否具备稳定运行、可控治理与可恢复保障能力。

03、场景升级：从提效应用扩展至闭环与决策

基于报告的典型案例梳理，银行大模型应用可归纳为五类场景簇：

1.知识库类应用：知识问答、制度流程问答、合规知识助手等；

2.智能客服类应用：智能坐席、手机银行客服、在线服务智能化升级等；

3.数据分析类应用：对话式分析、经营指标检索、智能分析助手等；

4.代码类应用：智能研发助手、多智能体研发提效、测试辅助等；

5.创新场景探索：交易对话助手、反洗钱报告生成、智能投研、个人金融营销助手等。

随着应用从内部提效扩展至客服、投研、反洗钱、交易辅助、审计监测等关键链路，银行对系统能力的要求将集中体现为三项生产级指标：

● 可回退：出现版本问题可回到可用状态

● 可恢复：发生故障可在可控窗口内恢复业务

● 可审计：满足合规审查的解释、追溯与验证要求

04、部署画像：体系化、平台化与中台化并行演进

从报告对多家银行实践的拆解可见，行业呈现较为清晰的分层推进特征：

● 国有大行/邮储：以体系化建设与能力底座为核心，强调技术体系、算力能力、数据能力、安全可信体系与业务闭环方法论，并逐步纳入开源推理模型的部署应用。

● 股份制银行：以平台化与治理体系为重点，建设大模型/应用平台，配套场景创新机制，并强化应用安全治理体系。

● 城商行：以 AI 中台、国产化体系与组织能力为抓手，结合行动方案与人才体系，实现快速落地与迭代推进。

05、模型资产价值上升，数据保护应同步前置

在推理普惠与快速部署背景下，行业竞争要点正从“模型选择”转向“生产级保障能力”。生产级保障的核心可概括为“可备可恢”。

面向银行大模型/一体机/集群场景，鼎甲可提供覆盖模型资产、训练/推理数据、向量/图数据库、K8s/虚拟化平台状态以及系统环境配置的整体保护能力，通过一致性备份与快速恢复、版本回退、不可变防护与容灾机制，支撑大模型系统实现可验收、可审计、可持续迭代的生产级运行。

总体而言，大模型资产越重要、投入越高、业务承载越关键，对数据保护与恢复体系的要求就越应前置，并作为规模化落地的基础能力纳入建设规划。

报告来源：公众号“银驰时代”（沙丘智库），点击“阅读原文”查看链接。