自2022年底ChatGPT爆火以来，大模型在银行领域呈现出了积极而充满活力的态势，这种积极性不仅表现在技术的研究和跟踪上，更体现在实际落地场景的探索和应用中。
银行不断探索大模型在客户服务、风险防控、营销支持、员工辅助等方面的应用，并取得了一系列可喜的成果。这些实际落地场景的探索不仅丰富了银行业务的形态，也将使得银行有机会为客户提供更加便捷、更加高效的金融服务体验。
沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究平安银行、邮储银行、建设银行等头部银行大模型应用实践，旨在为其他银行提供参考。
▎案例1：平安银行大模型应用实践
当前阶段，平安银行主要推进大模型的规模化落地，重点推进在零售、对公、资金同业、风险、办公等各业务条线的大模型落地试点，覆盖营销支持、客服运营、风险管控和员工复制四大类场景类别，并通过价值评估体系和大模型应用成熟度评估体系判断应用场景的优先级。
对于任何场景的落地，必须通过业务指标衡量对业务的价值，判断应用深度和技术深度是否需要继续提升。从实际投产的场景来看，平安银行将值得重点探索的方向总结为：信息抽取、个性化文案、辅助编程、文生图、报告生成和阅读理解问答。
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▎案例2：邮储银行智能测试场景大模型实践
邮储银行开发“研发测试大模型” ，打造端到端智能研发方案“智能研发测试助手”，并将智能研发测试能力融入DevOps平台、测试平台，实现测试流程的自动化和智能化，提升研发效能。
智能测试服务覆盖测试全链路的典型场景，例如：
• 测试分析：根据业务需求、需求文档内容自动生成测试要点、测试流程图，辅助测试人员提供测试设计思路；
• 测试用例设计：通过业务规则、交易链路、测试资产（专项知识、高质量用例等）生成测试需求用例，包括用例步骤、预期结果，部分替代了传统的手工编写方式；
• 测试数据生成：通过规则文档、计算公式文件等内容，也可以通过输入业务逻辑、数据生成规则、计算公式、条件约束等，结合后台已定制化的Prompt模板，生成相应的测试数据；
• 测试智能问答：实现测试相关知识的智能问答，减少文档查询时间。
案例选自：邮储银行智能测试场景大模型实践
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▎案例3：建信金科大模型应用实践案例
基于方舟金融大模型，建信金科已经探索近50个大模型应用场景，分为五大类应用：方舟助手、方舟工具箱、金融大模型API、向量知识库API、plugin插件API。
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相关研究：
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中国银行业大模型用例分析报告
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