文/福建海峽銀行黨委書記、董事長 俞敏

戰略動因：政策與技術的雙重驅動

在數字經濟與金融科技深度融合的背景下，AI大模型已成為金融機構數字化轉型的重要引擎之一。“十四五”規劃明確提出加快數字經濟建設，2024年中國人民銀行等七部門聯合發布《推動數字金融高質量發展行動方案》，進一步明確了數字金融發展方向。2025年初，以DeepSeek為代表的開源AI大模型大幅降低了應用門檻，私有化部署加速了金融場景創新突破。

對中小城商行而言，AI大模型是突破資源桎梏、重塑競爭力的關鍵工具。相較于大型銀行的全場景覆蓋能力，中小城商行更需聚焦“輕量化部署、場景化創新、本地化深耕”的實踐路徑——通過精準匹配高價值業務、優化資源配置效率、強化區域服務特色，將技術勢能轉化為發展動能。

實踐起點：中小城商行的挑戰與選擇

作為深耕福建本土的城商行，福建海峽銀行始終深刻把握金融工作的政治性、人民性，堅守“服務地方經濟、服務中小企業、服務城鄉居民”的定位，以特色化、差異化金融服務支持區域實體經濟發展。這一戰略定位深刻影響著技術應用方向。我們認為，AI大模型并非追逐技術熱點的工具，而是破解金融服務痛點的鑰匙。面對區域經濟發展中的結構性矛盾——小微企業融資“短頻急”、臺胞跨境金融需求復雜、海洋產業鏈信息不對稱等現實難題，福建海峽銀行將AI大模型定位為“業務賦能引擎”，主動擁抱其技術變革機遇，確立“敏捷迭代、場景優先、安全可控”三大原則，堅守服務實體根本宗旨，在降本增效與價值創造間找到最佳路徑，讓技術創新始終服務于區域經濟高質量發展，打造“小而精”的差異化競爭力，構建三大核心能力。

資源聚焦能力：受限于AI人才與算力瓶頸，集中有限資源聚焦業務場景，通過開源技術適配與流程再造提升投入產出比。

技術適配能力：立足區域經濟特色挖掘高價值場景，建立技術能力與業務痛點的精準對接機制。

風控協同能力：構建合規框架下的敏捷創新體系，實現技術賦能與風險防控的動態平衡。

三大原則與核心能力形成動態適配，通過敏捷迭代驅動資源聚焦，場景優先牽引技術適配，安全可控賦能風控協同。

技術路徑：輕量化部署與場景化落地

自ChatGPT發布以來，福建海峽銀行始終以積極態度密切追蹤AI技術演進，關注大模型能力升級與工程化工具成熟進程。伴隨技術迭代加速與應用門檻持續降低，2025年初DeepSeek憑借開源可迭代架構、可控部署成本及可追溯決策鏈等特性嶄露頭角，為中小城商行提供了規模化應用AI的新機遇。福建海峽銀行順勢而為，結合自身資源稟賦，采取“技術選型—場景突破—生態協同”的漸進式路徑，系統化推進AI能力與業務場景的深度融合。

1. 技術選型：資源集約型部署策略

模型選擇：綜合全行資源與試點場景需求，合理匹配參數版本，采用開源框架（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B），兼顧性能與本地算力適配性，避免盲目追求高配。

架構設計：構建“算力平臺+AI大模型+RAG應用平臺”三層技術架構，實現數據本地化存儲與處理，嚴守安全底線。

效能優化：減少模型微調投入，降低開發成本，重心轉向提示詞優化與工作流設計，以低成本實現場景適配。

2. 場景突破：價值導向型落地策略

建立“試點驗證—價值評估—規模推廣”的閉環機制，全行范圍內征集AI大模型試點場景，面向全轄開放本地化大模型應用平臺，推動全體員工真試真用。重點培育高ROI（投資回報率）速贏項目，優先選取易于落地、高頻使用的金融應用場景，聚集各方資源開展可行性論證，快速沉淀最佳實踐，形成可復制的技術轉化路徑，進而為AI大模型的深度應用明確方向。

3. 生態協同：開放協作型發展策略

積極開展與先進同業和外部供應商的交流合作，借鑒大型銀行成熟應用經驗，攜手超聚變公司等生態伙伴，結合本地化場景需求，降低試錯成本，加速AI大模型戰略落地進程，為推動全行業務創新與智能化轉型注入強勁動力。

落地保障：從思維轉型到組織變革

福建海峽銀行構建了“認知升級—組織攻堅—探索推廣”的大模型落地保障體系，以思想轉型引領戰略破局，依托敏捷組織聯合攻堅，學用結合培育創新生態。

1. 認知升級：統一全行上下AI戰略認知

福建海峽銀行黨委高度重視AI大模型應用工作，2025年2月組織黨委理論學習中心組（擴大）會議，邀請權威專家開展大模型專題培訓。培訓對象覆蓋中層以上干部，并傳導至全體員工，以促動全行上下共同轉變傳統思維模式，系統性提升全員數字素養，實現從決策層到執行層的認知貫通。

2. 組織攻堅：成立業技融合敏捷小組

與此同時，跨部門組建“AI大模型應用場景敏捷小組”，業務團隊與技術團隊深度協同，業務條線聚焦場景挖掘與價值驗證，明確需求方向，技術骨干組成“攻堅小隊”，72小時即完成了信創底層模型框架搭建和本地化部署。3月初，本地化部署的AI大模型應用平臺正式向全行開放，迅速在行內掀起AI大模型應用場景探索熱潮，推動創新實踐不斷深入。

3. 探索推廣：構建學用一體創新生態

結合行業前沿趨勢與具體應用實例，打造“AI知識小貼士”內部公眾號與線上學習培訓平臺，聚焦行內實操案例、AI大模型常識等主題，持續推送高質量文章，發布《如何正確看待AI大模型》《基于DeepSeek的反洗錢可疑交易自動化分析》等6篇推文，助力全行員工深化理解與應用。通過多元化的學習資源和互動式的學習體驗，激發員工廣泛參與AI大模型應用試點的積極性，形成“學習—實踐—優化”的良性循環。

應用成效：業務領域實踐成果

福建海峽銀行緊密圍繞自身業務特色，聚焦辦公輔助、自主分析、營銷推介、合規審查及智能體應用等方面探索實踐，取得初步成效。

辦公輔助：優先在公文寫作、政策解讀等辦公輔助類場景中，實現全方位覆蓋與深度應用，助力員工高效完成工作任務，全面提升辦公效能。

自主分析：通過創新融合“AI+Python”技術，成功打造數據自動化填報方案，數據處理時效提升50%以上，有效解決了高頻固定結構化報表的處理時效問題。

營銷推介：“對公業務管理系統”接入智能問答大模型，為客戶經理提供最新營銷政策、產品信息及業務辦理操作指南等智能化咨詢，輔助客戶經理針對不同客群提出個性化產品推薦，服務響應速度明顯加快。

合規審查：積極探索AI技術在反洗錢領域的創新應用，成功實現可疑案例甄別及報告自動生成。借助AI大模型對案例可疑點進行分析，自動生成結果報告，生成時間縮短50%，顯著降低業務人員的報告編寫時長。

智能體應用：聚焦行業特色服務，打造小型智能體應用，構建“臺灣青年綜合服務平臺”，為臺胞客戶傾心打造深度融合金融服務與政務服務的一站式平臺。該平臺接入騰訊云智能問答大模型，推出“AI海融榕”對話式智能問答服務，為臺胞客戶提供精準的金融政策咨詢，搭建兩岸金融交流合作的橋梁。

未來規劃：技術融合與生態共建

后續福建海峽銀行將繼續秉持開放共享理念，以深化AI大模型應用為基礎，持續拓展AI技術應用邊界。一方面，積極探索智能交互、多模態融合等前沿技術在金融服務中的創新應用，打造開放、共享的數字金融生態；另一方面，聚焦對臺金融、海洋金融等特色領域，與生態伙伴共同打造具有區域辨識度的智能金融解決方案。同時，也將加強與同業及科技企業的深度合作，推動技術共研、經驗共享，持續完善多方聯動的金融科技創新生態。

（此文刊發于《金融電子化》2025年6月上半月刊）