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1. 當大模型從“炫技”走向“深水區”
   如果説2023年是大模型的“技術元年”，2024年是“場景元年”，那麼2025年則是“深水區元年”。當國務院在《“人工智能+”行動方案》中點名“金融”為落地最成熟行業時，銀行業的大模型已悄然從“對話寫詩”進階到“審批貸款”“攔截洗錢”。
   深水區的標誌有三：
   • 業務核心化——模型一旦出錯，損失的不是“用户體驗”，而是真金白銀；
   • 合規高壓化——數據出境、算法歧視、模型黑箱，每一項都可能觸發罰單；
   • 競爭生態化——不再是單一銀行的“獨角戲”，而是“模型—數據—算力—監管”的多邊博弈。

本文試圖回答三個問題：

1. 在信貸審批、交易監控等核心場景，大模型的技術棧到底“長什麼樣”？
2. 在隱私、可解釋、時效三大合規約束下，銀行如何“戴着鐐銬跳舞”？
3. 當監管科技從“成本中心”變成“利潤中心”，金融AI的商業模式將如何重寫？

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2. 國務院“人工智能+”行動：為什麼金融業首當其衝
2025年3月，國務院印發《“人工智能+”行動方案》，明確提出“在具備數據、場景、規則優勢的領域率先突破”，並點名金融、製造、醫療三大行業。其中，金融之所以排在首位，原因有三：
• 數據密度最高：每一筆交易都是帶標籤的“結構化+非結構化”混合數據；
• 規則密度最高：巴塞爾協議、反洗錢法、個人信息保護法層層疊加，形成天然“護欄”；
• 價值密度最高：1%的風控精度提升，可能帶來百億元級風險加權資產（RWA）節省。
據《2025金融業大模型應用報告》統計，截至2025年6月，已有18家全國性銀行、37家城商行上線企業級大模型，累計調用量突破40億次，其中工商銀行獨佔10億次，農業銀行、建設銀行緊隨其後。

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3. “工銀智涌”全鏈路拆解：10億次調用的技術底座

3.1 信貸審批場景：從“三表一報”到“億維向量”
傳統信貸審批依賴“三表一報”（資產負債表、利潤表、現金流量表、徵信報告），而“工銀智涌”將其升級為“億維向量”決策：
• 數據層：接入工商、税務、海關、司法、輿情、GIS等200+外部數據源，形成1.2億維企業特徵；
• 模型層：採用“多專家混合架構”（MoE），主幹為萬億參數金融大模型，下設8個子專家網絡（財務異常、關聯交易、宏觀敏感、ESG等），通過動態路由實現“專事專算”；
• 推理層：部署在工行私有云A100集羣，平均延遲78ms，99分位延遲320ms，支持7×24小時在線審批；
• 結果層：將模型打分與傳統評級映射為“PD+LGD”二維矩陣，直接驅動授信額度與風險定價。
效果：對公貸款審批時間從3天縮短至15分鐘，不良率下降0.47個百分點，每年節省人工成本約6億元。

3.2 交易監控場景：毫秒級風控的“雙塔”架構
在反欺詐與反洗錢領域，“工銀智涌”採用“用户行為塔+圖譜塔”雙塔架構：
• 用户行為塔：以Transformer-XL建模客户180天內10萬級交易序列，捕獲“時序+金額+對手方”多維模式；
• 圖譜塔：構建“賬户—設備—IP—商户”異構圖譜，引入時序圖神經網絡（TGNN），實時識別“多層嵌套”洗錢鏈路；
• 融合層：雙塔輸出通過Cross-Attention融合，最終輸出風險概率與可疑特徵；
• 部署層：採用“雲邊協同”模式，核心模型在雲端，輕量模型下沉至分行邊緣節點，實現“50ms內攔截可疑交易”。
2024年全年，該體系累計攔截可疑交易1.2萬億元，協助公安破獲電信詐騙案件3700餘起。

3.3 企業級MLOps：模型工廠、灰度與熔斷
• 模型工廠：基於Kubeflow+Ray構建，實現“數據—訓練—評測—上線”一鍵化流水線，支持周級迭代；
• 灰度發佈：採用“客户分桶+流量鏡像”策略，將新模型先灰度5%流量，監控KS、PSI、AUC漂移，72小時無異常再全量；
• 熔斷機制：當模型輸出概率分佈異常（KL散度>0.3）或延遲>500ms時，自動回滾至上一版本並觸發人工Review。

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4. 金融合規的“三座大山”：隱私、可解釋與時效

4.1 隱私計算：聯邦學習×可信執行環境
工行在“工銀智涌”中引入“分層隱私計算”方案：
• 數據不出域：與税務、司法等外部機構部署聯邦學習節點，使用Secure Aggregation協議交換梯度，原始數據始終留在對方機房；
• 模型不出域：對高敏模型（如對公客户違約預測）採用TEE（Intel TDX）部署，CPU級加密確保“運維不可見”；
• 審計可追溯：引入區塊鏈存證，每一次聯邦訓練任務生成唯一哈希，監管可實時核驗。

4.2 可解釋性：SHAP+知識圖譜的雙棧方案
• 全局解釋：利用SHAP值將萬億參數模型的輸出拆解為“關鍵特徵貢獻”，並與行內“信貸政策知識圖譜”對齊，自動生成自然語言報告：“企業‘應收賬款週轉天數’異常增加42天，導致違約概率上升18%”；
• 局部解釋：對單筆審批，提供“決策路徑圖”，展示模型如何從“行業景氣度→供應鏈地位→實控人徵信”逐層推理；
• 監管沙盒：人行北京營管部已將該方案納入“監管沙盒”試點，允許銀行在限定客羣（年營收<5億的小微企業）內使用黑盒模型，但需提供上述解釋文檔。

4.3 監管沙盒：從“事後報備”到“實時探針”
2025年新版《銀行算法管理辦法》要求“關鍵業務模型上線前備案，運行中實時報送”。工行在“工銀智涌”中嵌入“監管探針”SDK：
• 數據探針：每秒採集輸入特徵分佈、輸出置信度、延遲、異常率；
• 規則探針：內置120條監管規則（如“不得使用種族、性別作為授信因子”），一旦觸發立即告警；
• API探針：向人行“算法監管平台”開放Restful接口，實現T+0報送。

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5. 同業對標：農行DeepSeek、華夏銀行智能體與百信銀行“數字員工”

案例速寫：
• 農行DeepSeek：為解決“三農”客户缺徵信、缺報表難題，引入衞星遙感數據（NDVI指數）建模農作物長勢，實現“種植貸”秒批；
• 華夏銀行智能體：聚焦零售信貸，採用“多智能體辯論”機制，讓“審批智能體”與“反欺詐智能體”互搏，降低誤殺率至0.8%；
• 百信銀行“數字員工”：將大模型蒸餾至7B參數，部署在網點Pad，實現“陪老人辦業務”的方言對話，同時向村鎮銀行輸出SaaS，按坐席數收費。

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6. 監管科技2025：從“合規成本”到“合規即服務”
《2025金融業大模型應用報告》預測，監管科技（RegTech）市場規模將從2024年的120億元增至2025年的400億元，年增速233%。核心驅動力是“合規即服務”模式的興起：
• 模型審計雲：第三方機構提供“模型體檢”SaaS，銀行上傳脱敏數據後1小時生成審計報告；
• 合規API市場：監管規則被封裝為可調用API，如“反歧視檢查”“數據出境風險評估”，按調用量計費；
• 算法保險：太保、人保已推出“算法責任險”，一旦因模型歧視被判賠，由保險公司兜底。

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7. 未來展望：數據治理、模型治理、場景治理的三重螺旋
• 數據治理：從“數據湖”到“數據網格”，每條數據帶“合規標籤”；
• 模型治理：建立“模型風險評級”，低風險模型可自動迭代，高風險需董事會審批；
• 場景治理：採用“場景護照”制度，每個AI場景需通過“業務價值—合規風險—技術可行性”三維評估，持“護照”上線。

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8. 結語：深水區的生存法則
當大模型進入金融深水區，技術不再是唯一主角。數據、算力、場景、資本、監管，任何一環的短板都可能讓巨輪擱淺。工行的10億次調用、農行的衞星遙感、華夏的多智能體辯論，都在證明：
• “大”不再是優勢，“可控”才是；
• “新”不再是賣點，“合規”才是；
• “快”不再是目標，“可信”才是。
深水區的生存法則只有一條——讓每一次模型調用，都像櫃枱裏的點鈔機一樣，發出令人安心的“沙沙”聲。