第124章 课智水善流 大模型时代中小银行转型课堂对话（3 / 4）

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“这是北京金融银行的‘银服务’项目。”

教授解释道，“他们现老年客户占网点客流的4o，但智能手机使用率低。

传统线上服务对他们来说像‘数字鸿沟’，于是用大模型优化了语音交互，支持17种方言，还能识别模糊表达。”

刘佳佳深有感触：“我奶奶就是这样，总说手机银行‘看不懂、不会用’。

这个功能真的很实用！”

“这背后是技术伦理的思考。”

教授严肃起来，“当行业都在追逐‘高大上’的技术时，他们选择从最基础的服务场景切入。

这体现了哲学中的‘人本主义’——技术不是用来炫技的，而是用来解决真实问题的。”

他展示了一组对比数据：项目上线后，老年客户线上业务办理量增长o，网点排队时间缩短4o。

更意外的是，很多老人开始教同龄人使用app，形成了“数字反哺”

现象。

“这让我想到心理学中的‘自我决定理论’。”

顾华说，“当技术满足了人的自主需求（自己操作）、能力需求（能学会使用）和关系需求（教别人获得认可），就会产生积极的行为改变。”

教授总结：“三个案例虽然场景不同，但都贯穿着同一种思维：不贪大求全，而是精准力；不盲目跟风，而是立足实际；不忽视人文，而是技术向善。

这正是中小银行转型的生存智慧。”

三、深度对话：转型背后的战略哲学

“看完案例，我们来拆解北京金融银行的战略逻辑。”

教授在黑板上画了三个同心圆，“最核心是战略定位，中间层是技术路径，外层是场景落地。”

他指向核心圈：“他们的战略定位很清晰——做‘技术应用者’而非‘技术研者’。

这符合道家‘有所为有所不为’的思想，承认资源有限性，所以聚焦自己最擅长的领域。

廖泽涛，从技术角度看，这种定位有什么优势？”

廖泽涛沉吟道：“这能避免陷入‘军备竞赛’。

大型银行能养几百人的ai团队，但中小银行做不到。

他们选择基于开源模型做微调，就像在成熟的操作系统上装应用软件，省时省力还实用。”

“说得对。”

教授转向技术路径层，“他们构建了‘开源生态+自主优化’的双轮模式。

一方面加入开源社区，共享基础模型资源；另一方面针对银行业务做专业训练，比如让模型学习信贷政策、监管规则。

这种模式体现了什么哲学思想？”

“是‘和而不同’！”

小景云回答，“既融入开源生态的‘和’，又保持业务特色的‘不同’。

就像《中庸》里说的‘致中和，天地位焉，万物育焉’，在协作中保持自我。”

教授点点头，指向最外层：“场景落地遵循‘从易到难’的渐进式原则。

先做代码生成、语音交互这些见效快的场景，积累经验后再推进风控、营销等复杂场景。

陈一涵，你觉得这种方式有什么心理学依据？”

陈一涵想了想说：“这符合‘小步快跑’的学习理论。

每次成功应用都会带来信心提升，形成‘实践-反馈-优化’的良性循环，比一开始就挑战高难度项目更可持续。”

“非常好！”

教授总结道，“这三个层面环环相扣，构成了完整的转型逻辑。

但转型过程并非一帆风顺，他们也遇到过不少挫折。”

他分享了一个小故事：银行最初想直接采购成熟的大模型产品，结果现通用模型对银行业务理解偏差很大，甚至会生成违反监管规定的代码。

后来他们调整策略，用行业数据对模型做“二次训练”

，才解决了这个问题。

“这告诉我们什么？”

教授问，“技术应用不能照搬照抄，必须结合自身实际做调整。 ↑返回顶部↑