中国银行首席信息官孟茜：银行业广泛运用大模型需做好三个“共治”
2025年4月10日，以“人工智能与金融未来”为主题的国民财富发展研究合作平台2025春季峰会在北京正式召开。中国银行首席信息官孟茜在会上进行主题演讲时提出，DeepSeek显著降低了大模型应用的成本和门槛，人工智能已经开始从工具化的应用向基础设施布局的转型，深化人工智能+金融已成为行业共识。一方面，它能够有效提升银行的运营效率，降低交易的成本，推动金融生产力体系实现变革；另一方面，它也将促进对客户服务模式的创新，覆盖更广泛的长尾客户，智能金融服务的普惠性、便利性、可及性将进一步提高。但从中长期来看，大模型如果要在全行业广泛应用，仍需要关注并解决一些问题。
孟茜表示，从银行的行业来看，要做好三个“共治”：
一是算力基础的共治。具体而言，包括加强金融专用算力基础设施建设，构建灵活的算力架构，提升国产算力适配大模型的效率和兼容性。
二是行业模型的共治。“目前预训练的基础大模型金融知识的配比只占到了5%左右，也导致了金融的专业性不足，限制了在金融场景的深度应用。”孟茜表示，由此，部分国有大行已开始针对性训练行业大模型，需要整合行业资源、建设行业大模型也成为行业讨论的热点。她建议，大型金融机构应同中小金融机构加强交流合作，鼓励应用方案共享互通，缩小机构间数字鸿沟。
三是数据行业集的共治。孟茜指出了当下金融行业中数据应用存在的问题：金融业数据在隐私保护与使用要求方面实行高标准，导致目前能够支撑行业共享共用的金融语料比较缺乏。
对此，孟茜建议，组织行业在数据分级分类管理的基础上，共同推进建设金融公共语料库，进而降低各个金融机构单独构建的投入成本。同时，建立统一的金融人工智能应用评测体系，制定标准化测试数据集和评测的方法，提高评测结果的可比性和权威性，以提升大模型在金融应用过程中的质量和水平。
