文/福建海峡银行党委书记、董事长 俞敏

战略动因：政策与技术的双重驱动

在数字经济与金融科技深度融合的背景下，AI大模型已成为金融机构数字化转型的重要引擎之一。“十四五”规划明确提出加快数字经济建设，2024年中国人民银行等七部门联合发布《推动数字金融高质量发展行动方案》，进一步明确了数字金融发展方向。2025年初，以DeepSeek为代表的开源AI大模型大幅降低了应用门槛，私有化部署加速了金融场景创新突破。

对中小城商行而言，AI大模型是突破资源桎梏、重塑竞争力的关键工具。相较于大型银行的全场景覆盖能力，中小城商行更需聚焦“轻量化部署、场景化创新、本地化深耕”的实践路径——通过精准匹配高价值业务、优化资源配置效率、强化区域服务特色，将技术势能转化为发展动能。

实践起点：中小城商行的挑战与选择

作为深耕福建本土的城商行，福建海峡银行始终深刻把握金融工作的政治性、人民性，坚守“服务地方经济、服务中小企业、服务城乡居民”的定位，以特色化、差异化金融服务支持区域实体经济发展。这一战略定位深刻影响着技术应用方向。我们认为，AI大模型并非追逐技术热点的工具，而是破解金融服务痛点的钥匙。面对区域经济发展中的结构性矛盾——小微企业融资“短频急”、台胞跨境金融需求复杂、海洋产业链信息不对称等现实难题，福建海峡银行将AI大模型定位为“业务赋能引擎”，主动拥抱其技术变革机遇，确立“敏捷迭代、场景优先、安全可控”三大原则，坚守服务实体根本宗旨，在降本增效与价值创造间找到最佳路径，让技术创新始终服务于区域经济高质量发展，打造“小而精”的差异化竞争力，构建三大核心能力。

资源聚焦能力：受限于AI人才与算力瓶颈，集中有限资源聚焦业务场景，通过开源技术适配与流程再造提升投入产出比。

技术适配能力：立足区域经济特色挖掘高价值场景，建立技术能力与业务痛点的精准对接机制。

风控协同能力：构建合规框架下的敏捷创新体系，实现技术赋能与风险防控的动态平衡。

三大原则与核心能力形成动态适配，通过敏捷迭代驱动资源聚焦，场景优先牵引技术适配，安全可控赋能风控协同。

技术路径：轻量化部署与场景化落地

自ChatGPT发布以来，福建海峡银行始终以积极态度密切追踪AI技术演进，关注大模型能力升级与工程化工具成熟进程。伴随技术迭代加速与应用门槛持续降低，2025年初DeepSeek凭借开源可迭代架构、可控部署成本及可追溯决策链等特性崭露头角，为中小城商行提供了规模化应用AI的新机遇。福建海峡银行顺势而为，结合自身资源禀赋，采取“技术选型—场景突破—生态协同”的渐进式路径，系统化推进AI能力与业务场景的深度融合。

1. 技术选型：资源集约型部署策略

模型选择：综合全行资源与试点场景需求，合理匹配参数版本，采用开源框架（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B），兼顾性能与本地算力适配性，避免盲目追求高配。

架构设计：构建“算力平台+AI大模型+RAG应用平台”三层技术架构，实现数据本地化存储与处理，严守安全底线。

效能优化：减少模型微调投入，降低开发成本，重心转向提示词优化与工作流设计，以低成本实现场景适配。

2. 场景突破：价值导向型落地策略

建立“试点验证—价值评估—规模推广”的闭环机制，全行范围内征集AI大模型试点场景，面向全辖开放本地化大模型应用平台，推动全体员工真试真用。重点培育高ROI（投资回报率）速赢项目，优先选取易于落地、高频使用的金融应用场景，聚集各方资源开展可行性论证，快速沉淀最佳实践，形成可复制的技术转化路径，进而为AI大模型的深度应用明确方向。

3. 生态协同：开放协作型发展策略

积极开展与先进同业和外部供应商的交流合作，借鉴大型银行成熟应用经验，携手超聚变公司等生态伙伴，结合本地化场景需求，降低试错成本，加速AI大模型战略落地进程，为推动全行业务创新与智能化转型注入强劲动力。

落地保障：从思维转型到组织变革

福建海峡银行构建了“认知升级—组织攻坚—探索推广”的大模型落地保障体系，以思想转型引领战略破局，依托敏捷组织联合攻坚，学用结合培育创新生态。

1. 认知升级：统一全行上下AI战略认知

福建海峡银行党委高度重视AI大模型应用工作，2025年2月组织党委理论学习中心组（扩大）会议，邀请权威专家开展大模型专题培训。培训对象覆盖中层以上干部，并传导至全体员工，以促动全行上下共同转变传统思维模式，系统性提升全员数字素养，实现从决策层到执行层的认知贯通。

2. 组织攻坚：成立业技融合敏捷小组

与此同时，跨部门组建“AI大模型应用场景敏捷小组”，业务团队与技术团队深度协同，业务条线聚焦场景挖掘与价值验证，明确需求方向，技术骨干组成“攻坚小队”，72小时即完成了信创底层模型框架搭建和本地化部署。3月初，本地化部署的AI大模型应用平台正式向全行开放，迅速在行内掀起AI大模型应用场景探索热潮，推动创新实践不断深入。

3. 探索推广：构建学用一体创新生态

结合行业前沿趋势与具体应用实例，打造“AI知识小贴士”内部公众号与线上学习培训平台，聚焦行内实操案例、AI大模型常识等主题，持续推送高质量文章，发布《如何正确看待AI大模型》《基于DeepSeek的反洗钱可疑交易自动化分析》等6篇推文，助力全行员工深化理解与应用。通过多元化的学习资源和互动式的学习体验，激发员工广泛参与AI大模型应用试点的积极性，形成“学习—实践—优化”的良性循环。

应用成效：业务领域实践成果

福建海峡银行紧密围绕自身业务特色，聚焦办公辅助、自主分析、营销推介、合规审查及智能体应用等方面探索实践，取得初步成效。

办公辅助：优先在公文写作、政策解读等办公辅助类场景中，实现全方位覆盖与深度应用，助力员工高效完成工作任务，全面提升办公效能。

自主分析：通过创新融合“AI+Python”技术，成功打造数据自动化填报方案，数据处理时效提升50%以上，有效解决了高频固定结构化报表的处理时效问题。

营销推介：“对公业务管理系统”接入智能问答大模型，为客户经理提供最新营销政策、产品信息及业务办理操作指南等智能化咨询，辅助客户经理针对不同客群提出个性化产品推荐，服务响应速度明显加快。

合规审查：积极探索AI技术在反洗钱领域的创新应用，成功实现可疑案例甄别及报告自动生成。借助AI大模型对案例可疑点进行分析，自动生成结果报告，生成时间缩短50%，显著降低业务人员的报告编写时长。

智能体应用：聚焦行业特色服务，打造小型智能体应用，构建“台湾青年综合服务平台”，为台胞客户倾心打造深度融合金融服务与政务服务的一站式平台。该平台接入腾讯云智能问答大模型，推出“AI海融榕”对话式智能问答服务，为台胞客户提供精准的金融政策咨询，搭建两岸金融交流合作的桥梁。

未来规划：技术融合与生态共建

后续福建海峡银行将继续秉持开放共享理念，以深化AI大模型应用为基础，持续拓展AI技术应用边界。一方面，积极探索智能交互、多模态融合等前沿技术在金融服务中的创新应用，打造开放、共享的数字金融生态；另一方面，聚焦对台金融、海洋金融等特色领域，与生态伙伴共同打造具有区域辨识度的智能金融解决方案。同时，也将加强与同业及科技企业的深度合作，推动技术共研、经验共享，持续完善多方联动的金融科技创新生态。

（此文刊发于《金融电子化》2025年6月上半月刊）