大模型作為新一代人工智能技術的代表，其熱度從2022年末以來一直維持在高位。從應用側來說，多家銀行已在進行相關探索。

大模型參數規模的選擇，對于銀行來說或是一個問題?！躲y行科技研究社》發現，包括中小銀行在內，多家銀行似乎不滿足于百億參數大模型，而是在引進、布局更大規模的千億大模型。

大型銀行、中小銀行均向千億大模型“進發”

10月14日，浙江農商聯合銀行發布關于企業級基礎大模型采購公開招標公告，采購內容主要包含千億級參數基礎大模型及模型升級、定制化人天服務。

該項目的投標人資格要求之一為，投標單位自2021年1月1日以來，具有至少1家2023年度我國系統重要性銀行的大模型相關項目案例。

這表明，部分中小銀行正向大中型銀行看齊，意在應用大模型實現降本增效、提升競爭力等。

不過，從目前的公開信息來看，布局千億大模型的中小銀行還不多。而在全國性商業銀行方面，多家銀行早已開始行動，包括打造千億大模型技術體系、圍繞千億大模型進行算力布局等。

工商銀行早在2023上半年，就實現百億大模型應用，同時著手準備千億大模型探索。之后，其建成千億級大模型技術體系，并不斷深化技術建設與賦能。具體進展為：

2023半年報顯示，工商銀行完成人工智能AI大模型能力建設應用規劃，在國內同業率先實現百億級基礎大模型在多個場景應用；與頭部科技公司合作探索千億級人工智能大模型在金融行業的創新應用實踐，以此提升數字金融服務的精準度和效率。

2023年報顯示，其建成同業首個全棧自主可控的千億級AI大模型技術體系，實現在多個金融業務領域創新應用。

2024半年報顯示，該行深化千億級大模型技術建設與賦能，打造金融市場、信貸風控、網絡金融等50余個應用場景。

近期，工商銀行方面還表示，其全面建成同業最大千卡云算力集群、千億級金融大模型、高質多維的金融數據集，發展出一條可持續、可拓展的金融大模型技術路線。

郵儲銀行2024半年報透露，大模型異構算力集群初步具備支持千億級規模大模型訓練能力。

招商銀行2023年報顯示，其加強大模型建設，引入千億參數大模型，用自有語料調優、訓練、適配行內場景，跟進開源大模型技術的發展，并在專業場景自研百億參數大模型。另外，2024年1月29日，該行以單一來源方式采購預訓練基礎大語言GLM模型的結果公告顯示，中選供應商為智譜華章，后者將提供GLM千億參數量級基礎大模型。

中信銀行2023年報則透露，其打造軟硬件一體化的中信大模型平臺，完成千億級開源大模型部署，探索落地代碼生成、智能操作等場景。據悉，該行在2024年7月發布大模型平臺信創算力服務器采購需求調研征集公告，擬采購硬件產品為支撐該行大模型平臺信創算力集群建設，具備千億級大模型的微調訓練和推理能力，不過該公告強調，此次僅為前期項目需求調研。

興業銀行于2024年8月8日發布2個大模型項目招標公告，其中一個是采購通用大模型軟件產品一套。技術要求包括供應商需提供具備自有知識產權的千億大模型及相關系列百億大模型；模型需支持私有化部署，具備語言理解、知識問答、多輪對話、文本創作、長文本生成、邏輯推理、文生圖、函數調用等大模型關鍵能力等。

目前看來，多家銀行既在探索百億大模型應用，也在為千億大模型做準備。

對于銀行而言，千億大模型是否必要？

以招行透露的信息可知，其2023年在專業場景自研百億大模型，同時從外部引入千億大模型。

對于銀行來說，目前自研百億大模型是頭部銀行能做的，而自研千億大模型成本高，產出或難以跟上投入。那么，采購或引入模型，是更合適的。

不過，千億大模型對于銀行尤其是中小銀行來說，是必要的嗎？

據《銀行科技研究社》了解，參數量是影響模型基礎能力的重要因素之一，模型參數量越大，模型的泛化能力越強。

也有人指出，應用側機構在選擇大模型時，應對大模型規模與專業場景結合等進行更多思考。雖然千億大模型在通用性上表現出色，能應對各種任務，但其全面性并不總是適用于機構的特定需求，尤其是在垂直領域和專業場景。

而有些百億大模型或能夠發揮專業場景的優勢，機構通過對模型進行微調和打磨，結合內部的私有數據，可在特定領域取得更好的效果。

所以銀行也好，其他機構也罷，應根據自身的需求和場景，靈活選擇適用的大模型，避免陷入盲目追求參數規模的誤區。

責任編輯：陳愛