デジタル化に伴う銀行業界の課題とプレッシャーが強まる中、多くの銀行が、単なるチャットボットにとどまらず、大規模言語モデル技術を中核業務に統合し始めています。最新の財務報告データによると、国内主要銀行の一部は、テクノロジー投資と大規模言語モデルの活用において顕著な進展を見せていますが、投資のばらつきも明らかになっています。

鈦媒体Appによる主要10行（6大国有銀行と数社の股份制銀行を含む）の分析によると、6行でテクノロジー投資の削減が見られました。例えば、建設銀行のテクノロジー投資は244億3300万元で、前年比2.36％減。招商銀行も5.49％減少し、133億5000万元となりました。これらの銀行はテクノロジー予算を削減しながらも、大規模言語モデルの活用において大きな成果を上げています。工商銀行では、インテリジェントカスタマーサービス、リスク管理、レポート作成など、大規模言語モデルを活用したシナリオが200件を超え、呼び出し回数は10億回を超えています。

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効率向上と業務強化の両面から、大規模言語モデルの活用はますます深まっています。例えば、平安銀行が発表した「慧小喵」監査大規模言語モデルは、監査プロセスに特化しており、その革新性から工業情報化部賞を受賞しました。一方、建設銀行の「融資承認金融大規模言語モデル財務分析」は、直接的に融資業務と密接に関連しており、これらの専門的でターゲットを絞ったアプリケーションにより、銀行のデジタル変革における競争力が向上しています。

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さらに、銀行は技術プラットフォームの構築にも力を入れ始めています。建設銀行は、グループ全体の技術基盤を強化することを目的とした統一的な「エンタープライズレベル金融大規模言語モデルアプリケーションシステム」を構築しました。また、郵儲銀行は「フルスタック自主制御」を強調し、基盤となる計算能力から最上位のアプリケーションまで、全方位の制御をカバーしており、この傾向は業界で注目を集めています。

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業界全体のテクノロジー投資にばらつきが見られるものの、工商銀行や中国銀行など、テクノロジーへの投資を増額している銀行もあります。全体として、10行のテクノロジー人材数は増加しており、銀行におけるテクノロジー人材への重視度が高まっていることを示しています。