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专题：服贸会第七届中国金融科技论坛

　　中国国际服务贸易交易会-第七届中国金融科技论坛于2025年9月10日-11日在北京举行。主题为“科技赋能—金融业数字化转型与应用”。百融云创高级副总裁陈立宇出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　各位嘉宾，下午好，我们是站在金融科技公司的角度，跟各位嘉宾汇报一下，我们在银行智能化转型方面的实践。我们在做银行智能化转型的时候，可能想搞清楚一个问题，大模型的核心能力到底是什么？它的能力边界在哪里？它适合什么场景？它不太适合什么场景？

　　当前行业普遍关注大模型与通用人工智能（AGI）的关联，若从人类智能的形成逻辑类比，可更清晰理解其核心路径。人类通过视觉（眼睛）、听觉（耳朵）等感知器官，能够获取文本、视频及现实世界中的各类信息 —— 这一过程如同大模型对多模态数据的采集与输入。

　　而人类智能的深化，离不开 “信息 - 知识 - 智慧” 的递进转化：一方面需通过 “读万卷书” 式的海量信息积累，构建基础数据储备；另一方面需结合 “行万里路” 的实践场景，将零散信息提炼为结构化知识；最终通过持续的理解、学习与实践验证，让知识与现实需求深度融合，形成具备决策价值的智慧。这一从信息输入到智慧输出的闭环，本质上与大模型追求的智能化演进方向高度契合，也是通用人工智能发展需遵循的核心逻辑之一。

　　那么，大模型的核心能力具体体现在哪些方面？结合实践观察，可归纳为以下四点：

　　其一，是业界广泛认可的强大生成能力，这是大模型在内容创作、方案输出等场景中发挥价值的基础。

　　其二，是泛化性语言理解能力。这种理解并非局限于训练数据中的固定表述，而是能够突破既有文本的约束，精准捕捉未直接出现过的表述背后的核心问题与逻辑，从而实现对复杂语言场景的灵活适配。

　　其三，是高效的少样本学习与上下文学习能力。这一能力在实际业务中体现尤为显著：传统自然语言处理（NLP）技术在完成任务拆解、信息提取等工作时，往往需要 1000 条以上的样本数据进行初始化训练；而依托大模型技术，仅需不足 100 条样本，即可训练出在业务场景中准确率达 80 分以上的 NLP 模型，且能通过后续持续的数据标注与迭代，不断优化模型的理解精度。

　　其四，是知识关联与推理能力，但需客观认识其与人类推理的本质差异：人类推理以逻辑理解为前提，基于对事物内在关联的认知形成判断；而大模型的 “推理”，本质上仍是基于海量数据的统计概率预测 —— 它通过学习训练数据中隐含的逻辑模式，实现对知识关联的模仿与呈现，并非真正具备人类式的逻辑认知能力。

　　此前，思维链（Chain of Thought， CoT）技术曾受到行业广泛关注。从技术本质来看，思维链隶属于提示词工程的范畴，其核心逻辑是通过对复杂问题进行结构化拆解，将推理过程拆解为清晰的中间步骤，进而引导模型更精准地理解问题逻辑、梳理分析路径，最终提升语言模型对复杂任务的理解与处理能力。

　　这种技术路径的价值在于，它能有效弥补模型在直接应对多步推理问题时的局限性 —— 通过显式呈现推理环节，让模型的分析过程更具逻辑性与可追溯性，而非依赖单一输入直接生成结果，这也使其在需要深度逻辑推导的场景中，能更好地适配实际需求。

　　刚才讲的是一些题外话，今天的主题是大模型如何在业务场景当中产生价值，就提到一个很关键的，刚才很多嘉宾都强调，我们这种智能化是需要有大量的成本投入的，这样的成本投入，怎么样去衡量它的价值？所以我们提出来AI，我们所谓的AI Agent，也要像人一样去完成KPI。在我看来，银行的智能化转型需聚焦三个核心流程