国产化大模型崛起！北京银行打造的‘4+N’体系究竟有多硬核？

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近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大模型的广泛应用，全球科技竞争格局正在发生深刻变化。作为国家金融体系的重要组成部分，银行业也在积极拥抱这场技术变革。其中，北京银行作为一家深耕金融科技的城商行，在国产化大模型领域迈出了坚实一步，其打造的“4+N”体系，不仅展现出强大的技术实力，也为行业提供了可借鉴的转型范式。

一、国产化大模型崛起的背景与趋势

大模型，尤其是以自然语言处理为核心的通用人工智能模型，已经成为推动科技进步和产业升级的关键力量。从GPT、BERT到国内的通义千问、文心一言，大模型正以前所未有的速度重塑各行各业的运行逻辑。

在中国，随着国际形势的变化和核心技术“卡脖子”问题的日益突出，推动人工智能技术自主可控成为国家战略的重要组成部分。在此背景下，国产化大模型应运而生，并在政策支持、资金投入、科研攻关等方面获得了前所未有的推动力。

金融行业作为数据密集型行业，对AI技术的依赖尤为明显。银行、保险、证券等金融机构纷纷布局AI大模型，试图通过智能化手段提升风控能力、客户服务效率和运营管理水平。北京银行作为一家区域性商业银行，却在这一轮技术变革中脱颖而出，其“4+N”体系正是其技术布局的核心成果。

二、北京银行“4+N”体系的构建逻辑

“4+N”体系是北京银行在国产化大模型应用方面提出的技术架构与业务融合方案。其中，“4”代表四大核心能力模块：基础模型能力、行业知识融合、数据治理与安全、应用场景落地；“N”则代表多个细分场景的灵活拓展，覆盖客户服务、智能风控、营销推荐、运营管理等多个业务条线。

#1. 基础模型能力：构建国产化大模型底座

北京银行在大模型选择上坚持“自主可控”原则，优先采用国产开源或自主研发的大模型。例如，依托国内头部AI企业的开源模型，结合自身业务数据进行微调与优化，形成了具有行业特色的本地化模型。同时，北京银行还积极参与国家相关标准的制定，推动国产大模型生态建设。

#2. 行业知识融合：让大模型更懂金融

通用大模型虽然具备强大的语言理解和生成能力，但在金融领域的专业性和准确性仍有待提升。为此，北京银行通过引入金融知识图谱、行业术语库、监管政策库等结构化数据，与大模型进行深度融合，使其具备更强的行业理解能力。例如，在客户服务场景中，大模型能够准确理解用户提出的贷款利率、理财收益等问题，并提供专业解答。

#3. 数据治理与安全：筑牢AI应用的防线

数据是大模型训练的核心资源，同时也是金融行业的敏感资产。北京银行在推进大模型应用的同时，高度重视数据安全与隐私保护。其“4+N”体系中特别强调数据治理能力，建立了严格的数据脱敏、访问控制、审计追踪等机制，确保模型训练和应用过程中的合规性。此外，北京银行还采用了联邦学习、隐私计算等前沿技术，实现数据“可用不可见”，进一步提升系统安全性。

#4. 应用场景落地：从实验室走向业务一线

技术的价值在于应用。北京银行“4+N”体系的最大亮点在于其在多个业务场景中的实际落地。例如：

- 智能客服：通过大模型驱动的智能客服系统，大幅提升客户问题响应速度与准确率，降低人工坐席压力；

- 智能风控：在信贷审批中引入大模型分析客户文本信息（如征信报告、合同文本等），辅助风险评估；

- 营销推荐：基于用户行为数据与对话内容，实现个性化产品推荐，提升转化率；

- 运营优化：在内部流程中引入AI助手，辅助文档生成、会议纪要整理、流程自动化等任务。

三、“4+N”体系的硬核之处：技术+业务双轮驱动

北京银行“4+N”体系之所以被称为“硬核”，不仅在于其技术架构的先进性，更在于其对业务的深度赋能和实际成效。

#1. 技术架构先进，支持灵活扩展

该体系采用模块化设计，核心模型与应用场景之间通过API接口灵活对接，支持快速迭代与场景扩展。这种架构不仅提升了系统的可维护性，也降低了未来技术升级的成本。

#2. 业务导向明确，解决实际痛点

不同于一些“技术先行、场景滞后”的AI项目，北京银行在推进“4+N”体系建设时始终坚持“问题导向”，聚焦业务痛点。例如，在风控领域，传统模型难以处理非结构化文本信息，而大模型的引入则有效填补了这一空白。

#3. 生态协同能力强，推动行业共建

北京银行并未将“4+N”体系视为封闭的内部项目，而是积极与高校、科研机构、科技企业合作，共同探索大模型在金融领域的最佳实践。这种开放共建的生态模式，不仅加速了技术落地，也为行业提供了可复制的经验。

四、未来展望：从“4+N”到“智能银行”的跃迁

当前，北京银行的“4+N”体系已经初具规模，并在多个业务条线取得良好成效。但其目标远不止于此。未来，北京银行计划将大模型能力进一步深化，构建一个“智能银行”生态体系，实现全流程智能化。

在这一过程中，北京银行将重点关注以下几个方向：

- 模型轻量化与边缘部署：提升模型推理效率，满足实时响应需求；

- 多模态融合能力：整合文本、语音、图像等多种数据类型，拓展应用场景；

- AI伦理与治理机制：建立完善的AI治理框架，确保技术向善；

- 人才体系构建：加强AI人才引进与培养，打造复合型技术团队。

结语

国产化大模型的崛起，不仅是技术层面的突破，更是国家战略与产业实践的深度融合。北京银行以“4+N”体系为突破口，在金融科技领域走出了一条特色鲜明的发展路径。其背后体现的不仅是技术创新能力，更是对业务本质的深刻理解与战略定力。

未来，随着大模型技术的不断演进和应用场景的持续拓展，像北京银行这样的先行者，将在新一轮金融科技变革中占据更有利的位置。而“4+N”体系的硬核之处，也将成为更多金融机构数字化转型的重要参考。