银行高质量发展需要怎样的“智能引擎”

　　2025年8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，首次明确了2027年、2030年、2035年三个关键时间节点；截至目前，《政府工作报告》已连续三年写入“人工智能+”。当政策语汇转为行业日程，一个绕不开的问题摆在中国银行业面前：新一轮技术浪潮究竟重塑的是什么？是渠道、是流程，还是银行作为信用中介与风险定价者的底层逻辑？

　　毕超博士的《人工智能+现代银行》正是对这一问题的正面回应。作者现任中国农业发展银行风险管理部门处长，兼具人工智能专业正高级研究员、计算机专业高级工程师与金融实务工作者的多重身份，这部三十七万余字的著作，不满足于介绍一项新技术，而是试图回答一个更具根本性的问题：当大模型从概念走向实践，银行的动力系统究竟需要怎样的更换？

　　一、从“工具”到“引擎”：一次定位的升格

　　市面上多数“AI+金融”书籍，路径相似：从算法原理写到应用案例，重心在“术”。本书的别致之处在于，开篇即将大模型定义为银行“高质量发展的核心科技引擎”，而非又一项提效工具。工具可采可弃，引擎则意味着动力的重新配置，涉及战略方向、业务流程、管理方式的同步改造。这个定位的升格，并非口号。书中用大量篇幅论证“智能涌现”如何能够深度赋能银行的方方面面，它能理解非结构化文本、关联跨模态信号、推断客户潜在意图，这些恰恰是传统规则系统最不擅长的领域。围绕客户服务、智慧营销、智能风控、财富管理、运营优化等场景，作者逐一拆解了“从规则驱动到智能涌现的价值飞跃”。

　　技术章节的处理亦见功力。从人工智能概念的提出与内涵，到基础算法奠基、深度学习突破、Transformer架构与注意力机制革新，再到预训练与微调、分布式训练、正则化与稳定性技术，作者以相当克制的笔墨完成了对大模型技术栈的梳理，不堆叠公式，而重在交代每一项技术“解决什么问题”，这样的写法足以建立必要的判断力，又不至于望而生畏。

　　二、三个“打通”：本书的独到之处

　　在汗牛充栋的“AI+金融”读物中，本书的可贵之处在于三个“打通”。

　　其一，打通技术与业务，以“内部人视角”克服场景悬空。金融科技著述常见两种缺憾，技术讲得准确却与业务两张皮，或业务谈得热闹却不知技术边界何在。作者对银行现有信息系统，如核心业务系统、信贷管理系统、风险管理系统、客户关系管理与服务系统、支付清算系统、数据仓库与分析平台等的盘点，带着对系统之间龃龉与历史包袱的真切体感。正因如此，他对“大模型能够重做哪些环节”的判断，比一般观察者更有分寸。书中关于大模型如何补位传统规则系统、如何在现有架构上“生长”而非“替换”的论述，处处体现着内部人的务实眼光。

　　其二，打通大模型与领域小模型，拒绝“唯大是从”。本书专章讨论人工智能大模型与银行现有IT架构的协同演进，以及与领域小模型的互补策略。在行业普遍以参数规模论英雄的氛围中，这一主张尤为冷静：金融业务中大量任务，如票据识别、要素抽取、规则化合规审查，并不需要千亿参数，而更需要确定性、可审计与低成本。把“大模型—小模型”的组合摆到与“大模型自身能力”同等重要的位置，这在同类书中并不多见。可以打个比方：这不是用重炮打蚊子，而是重炮与步枪各司其职，共同构成银行的智能火力体系。

　　其三，打通创新与风控，把风险章节从附录提到正文。第五部分“前行挑战”讨论了技术风险、安全挑战与伦理合规问题，并尝试构建风险应对框架。考虑到银行是强监管行业，且《生成式人工智能服务管理暂行办法》早在2023年7月即已出台，中国信通院牵头的《金融大模型》标准亦已落地，把合规约束前置为技术选型的前提条件而非事后补救，是专业态度的体现。书中对数据治理、算力基建、算法优化、敏捷交付“技术基石”的论述，也始终带着这层约束意识。在讨论模型可解释性时，作者没有止于“要重视”的原则性呼吁，而是指向监管标准应涵盖的具体维度——模型透明度、算法公平性、可解释性等，对正在制定内部AI治理框架的银行机构有直接的参考价值。

　　三、几处值得继续追问的留白

　　一部诚实的书评，不应止于称许。本书亦有若干令人意犹未尽之处。

　　首先是组织与治理的“暗场”。书中对技术架构、业务流程着墨甚多，对组织变革却相对轻描淡写。大模型落地最难的部分，往往不是模型本身，而是部门墙、数据权属、考核机制与既得利益的重新分配。作者在微观机构层面列举了“深化改革”一条，但如何处理科技部门与业务部门的权责边界、如何设定大模型项目的投入产出考核，着墨有限。技术可以引进，组织无法引进，这一层若能在再版时补足，书的实践价值会再上一阶。

　　其次是“应然”强于“实然”。全书多为规范性论述，少有实证检验。读者自然想知道：一家中型银行建设领域大模型，算力与语料的真实投入是多少？投资回收周期几何？有哪些项目半途折戟，又因何折戟？书中案例以正面居多，缺少对失败样本的解剖，考虑到作者不便公开内部数据，该局限尚可理解，但这不失为一个留待后来者补充的方向。

　　最后是可解释性与监管问责的接口问题。书中将“模型透明度、算法公平性、可解释性”列为监管标准应涵盖的内容，这一判断准确，但论述停留在原则层面。更深的问题是：当大模型参与信贷审批或风险预警并导致不利后果时，责任如何在模型开发者、部署机构、业务审批人之间分配？现有金融监管框架建立在“人作出决策、人承担责任”的前提之上，而大模型的介入正在松动这一前提。这是制度层面的真问题，值得一部有志于成为“操作手册”的著作给出更具体的接口设计。

　　（作者单位：中国农业发展银行总行）