招行提出“AIFirst”战略，银行大模型应用面临哪些挑战与机遇？

招行“AIFirst”战略的提出背景

银行业变革趋势

当前，大模型应用让银行业正经历前所未有的变革。市场环境不断变化，客户需求日益多样，传统银行服务模式亟待创新。大模型技术的出现，为银行业带来了新的发展契机，促使各家银行加快业务领域大模型的落地。这一变革趋势推动招行积极探索新战略，以适应时代发展需求。

招行自身发展需求

招行在银行业竞争中一直追求创新与领先。面对新的技术浪潮，为了提升自身竞争力，更好地服务客户，招行提出“AIFirst”战略。该战略旨在赋予AI能力建设优先地位，打造AI型组织，助力招行成为全球领先的智能银行，满足自身长远发展需求。

招行在大模型应用方面的举措与投入

信息科技投入情况

招行深知技术投入对于发展的重要性。2025年上半年，招行信息科技投入达44.44亿元，占营业收入的2.93%。持续的投入为夯实数智化基础提供了坚实保障，完善了“云+AI+中台”数智化底座，确保在技术领域的竞争力，为大模型的应用奠定基础。

业务应用层面融入

在业务应用上，AI已深度融入招行零售、批发等核心业务板块。通过AI技术，招行能够更好地了解客户需求，提供个性化服务，优化业务流程，提升运营效率。例如在零售业务中，借助AI实现精准营销；在批发业务里，利用AI进行风险评估与管理。

银行大模型应用面临的挑战及应对策略

面临的挑战

银行实现大模型规模化应用面临不少难题。大模型推理速度有待提高，多模态大模型发展还不够成熟，知识管理也存在问题。训练数据存在知识过时、质量缺陷以及缺乏企业私域知识等状况，这些都制约着大模型在银行领域的广泛应用与深度发展。

应对策略

招行提出打好三个“组合拳”。上下文工程是基础，要发挥大模型泛化能力，需业务专家参与提炼思维框架；企业级知识管理是关键，构建完善体系可提高答案准确性；后训练是有效手段，融入领域知识能提升模型处理专业任务的能力。

大模型价值变现与研发模式转变

聚焦高价值场景

招行聚焦“用人多、用时多、省钱多”的高价值场景。在“用人多”场景扩充人力，在“用时多”场景提质增效，在“省钱多”场景减少成本支出。通过这些场景的应用，实现大模型的价值变现，推动业务持续发展，提升银行整体效益。

研发模式转变

大模型应用研发和传统软件研发差异明显。招行推动研发从“业技融合”走向“业技共创”，这种转变能更好地结合业务与技术优势，充分发挥大模型的潜力，为银行大模型应用提供更有效的研发支持，促进创新发展。

在银行业大模型应用变革的浪潮中，招行的“AIFirst”战略及相关举措具有重要意义，为行业发展提供了借鉴与方向。

相关问答

招行为什么提出“AIFirst”战略？

当前银行业经营面临挑战，大模型带来确定性机会。招行提出该战略，旨在借助AI提升竞争力，变革服务等模式，打造AI型组织，成为领先智能银行。

招行在信息科技方面投入情况如何？

93%。持续投入用于完善“云+AI+中台”数智化底座，推动技术发展。

银行大模型应用面临哪些挑战？

面临大模型推理速度慢、多模态大模型发展不足、知识管理有问题等挑战。训练数据存在知识过时、质量缺陷和缺乏私域知识等状况。

招行应对大模型应用挑战有哪些策略？

打好三个“组合拳”，即做好上下文工程，发挥大模型泛化能力；构建企业级知识管理体系；进行后训练，融入领域知识提升模型专业能力。

招行如何实现大模型价值变现？

聚焦“用人多、用时多、省钱多”的高价值场景。在不同场景中，通过AI扩充人力、提质增效、减少成本支出，实现价值变现。

大模型应用研发与传统软件研发有何不同？

大模型应用研发需推动从“业技融合”走向“业技共创”。这种转变能更好结合业务与技术优势，充分发挥大模型潜力。