财联社8月30日讯（记者 梁柯志）A股上市银行正陆续公布中报，财联社记者注意到，在营收和利润承压甚至负增长之际，多家银行在中报中表达加大金融科技的投入和大模型的开发。

如平安银行表示“在数字化运营方面持续加大投入，通过升级智能化云服务平台，显著提高了运营效率和风险管理能力”；南京银行则称“积极探索生成式大模型等新技术与业务场景的融合，以提升员工的工作效率和生产力”。

在8月30日举办“2024招银浦江数字金融生态大会”上，招商银行信息科技部总经理、拟任首席信息官周天虹表示，近年来整个银行业不断增强的科技投入，为银行业做好数字金融乃至五篇大文章提供了基础保障。

德勤最新报告显示，2023年，国有银行是金融科技投入的中坚力量，四大国有银行在金融科技方面投入金额较高，均超过200亿元，交通银行、邮储银行、招商银行和中信银行投入也均超过百亿元。

同时，周天虹表示，大模型的广泛应用在银行业将产生显著的商业价值，但是银行拥抱大模型的目的也不应局限于商业价值，还应考虑为社会建设和民生福祉创造更大价值。

大模型成今年上市银行中报“热词”

财联社记者注意到，多家中小银行在今年中报中均表达加大金融科技的投入和大模型的开发。如平安银行表示“在数字化运营方面持续加大投入，通过升级智能化云服务平台，显著提高了运营效率和风险管理能力”；南京银行称“积极探索生成式大模型等新技术与业务场景的融合，以提升员工的工作效率和生产力”。

招商银行在刚刚发布的中报也表示，要加大资源投入，在“人、财、物”等方面加大AI专项投入，积极探索大模型场景应用，加快推动AI大模型等前沿科技应用落地。

在大型国有银行方面，中国邮政储蓄银行金融科技部总经理汪航近日表示，邮储银行深化“邮储大脑”人工智能平台建设，加大创新技术应用力度，积极为业务赋“智”，不断“链”接新生态：大力推广RPA流程机器人应用。

应用数据显示，邮储银行机器人代替人工完成文件读取、报告发送、异常提醒等大批量重复性任务，累计执行约200万次，同比增长超15倍，有效促进降本增效；将智能语音服务应用于财富管理、信贷风控、账户安全等业务场景，实现月均调用量超6000万次，大幅提高了工作效率。

另外，邮储银行在高级法零售分池、信用风险评分卡、反欺诈策略等领域开发100余个模型，通过更科学的信用分析和防线预测提高识假防诈能力。

数字金融大发展还需克服数据鸿沟、应用场景短缺

不过，金融科技大模型到实际应用中仍存若干挑战。

在同一场合，原中国银行行长李礼辉呼吁要打破数据鸿沟，他举例称我国移动支付的用户高达9亿，但互联网平台与金融机构之间的数据共享还没有达到成熟的模式，数据的价值未能充分发掘。

原中国银行行长李礼辉强调，必须注意，数据共享模式对数据价值挖掘的限制，例如涉及居民和企业的财务数据、行为数据分散在金融机构、金融监管、工商管理、税务、海关等不同区域系统中，存在行政性的数据鸿沟，影响数据价值的深度开发。

李礼辉举例称，我国移动支付的用户高达9亿，数字化的支付成为主要的数据入口，但互联网平台与金融机构之间的数据共享还没有达到成熟的模式，数据的价值未能充分发掘。

数据共享模式上的局限、知识产权和肖像权保护对数据资源共享利用的限制，对于中小金融机构发展数字金融而言影响更大。

另外，华为公司副总裁胡克文认为，人工智能跟业务痛点的结合是当前非常大的问题，业务部门可能不太懂人工智能，开发部门也不太懂人工智能，两个结合在一起它需要一个过程。

兴证研究最新报告认为，其所面临的挑战集中于两个方面：第一，大模型仍存技术待解难题。第二，大模型广泛应用存在现实阻碍：一是大模型在特定领域的应用可能会面临伦理、法律与监管的挑战，不仅需要监管当局新的法律规范或司法解释予以适配，同时由于大模型运用的外溢性，相关法律规则和监管规则的制定需要国际合作。二是数字化或不等于绿色化，当前大模型训练与运行中的巨大能源消耗或将成为其进一步发展的瓶颈。