【ITBEAR】随着数字技术与金融业务的深度融合，银行业正经历着服务模式与产品创新的显著变革。数字金融不仅成为银行业对公获客、服务普惠的核心力量，还通过数字化转型创新服务实体的新途径、新模式，例如数字供应链金融服务产品，突破传统供应链依赖核心企业确权的瓶颈，利用交易数据和发票数据等确定交易真实性及控制风险，为中小微企业提供便捷融资服务。
城商行在数字化转型中处于积极探索与实践阶段，许多城商行意识到数字化转型对于提升公司治理、稳健经营、高效服务和风险防控的重要性，纷纷在系统建设、数据利用、业务创新和场景拓展等方面积极布局。然而，城商行也面临一些共性难题，包括业务与技术战略融合不足、技术水平与数据治理能力相较大型银行存在差距、开放生态构建困难等。
生成式AI的兴起为银行业带来了新的发展机遇。它不仅在产品创新、内部运营效率、营销策略升级以及系统运维等关键领域显著增强银行的综合实力，更能有效解决银行业当前面临的诸多痛点。例如，生成式AI可以辅助贷款产品开发与优化，提升内部效率，支持内容生成与营销，以及保障系统稳定性。
厦门国际银行作为城商行的代表，在生成式AI及应用场景方面进行了积极探索和尝试。该行自主研发的ChatXIB大模型应用，已整合大量银行内部文档，为行内人员解决问题，提高工作效率。ChatXIB还融合检索增强和提示工程技术，构建了针对多个垂直领域的专用问答助手，广泛涵盖写作辅助、办公效率提升、数据查询处理、代码开发辅助、方案创作、运维领域等应用场景。
然而，生成式AI在银行业务场景中的应用也面临着多重挑战和风险，包括模型知识边界的模糊性、技术快速迭代带来的应用落地难题、算力短缺以及人才短缺等。伦理问题也需要正视，包括确保算法公平性、保护客户隐私、明确责任归属等。
面对银行数字化转型中对算力提出的高要求，厦门国际银行采取了一系列综合性策略，包括紧跟AI技术前沿动态、探索模型剪枝等技术优化算力使用效率，进行多元化算力储备工作，以及着眼于算力资源共享机制的创新等。
对于数字金融的发展，城商行期待监管部门能够加强顶层设计，进一步建设完善外部数据服务清单目录及发布机制，建立统一、标准化的数据服务技术规范，并开放更多公共性的大数据基础设施及数据源。同时，建议监管部门通过政策引导和激励机制促进银行同业间的合作与交流，共同提升服务效率和风险管理能力。
