工商银行首席技术官吕仲涛：AI未来可期，但也并非万能

腾讯财经 袁小丽

编辑 刘鹏

2025年4月10日，在国民财富发展研究合作平台春季峰会上，工商银行首席技术官吕仲涛围绕“人工智能与金融未来”主题，系统阐述AI大模型对金融业的变革路径。

工商银行首席技术官吕仲涛

吕仲涛表示，工商银行已经建成了全栈自主可控的工银金融大模型技术平台体系，通过2000多个大小模型协同的矩阵，服务不同的应用场景，赋能20多个业务领域，落地了200多个场景。其中，“1+X”工程化解决方案在金融市场交易、网点服务等场景中成效显著。通过运用大模型打造的金融市场投资、交易全流程智能服务体系，推动了交易规模与利润实现双增长；基于知识检索范式的网点业务助手，有效缓解了20余万一线网点服务岗位员工复杂业务处理痛点。

吕仲涛重点提及DeepSeek开源模型对行业的颠覆性影响。工商银行自2024年试点代码研发场景后，于2025年2月完成全栈国产算力部署DeepSeek-R1，落地财报分析助手、AI财富管家等40余个应用场景。

吕仲涛表示，实践显示DeepSeek在逻辑推理、量化策略生成等场景中表现突出，但在专业性和时效性要求较高的场景，直接使用DeepSeek模型无法达到业务预期，需结合行业知识和行业内知识进行微调、强化学习等训练，才能更好地适配，达到最佳综合性价比。

吕仲涛指出，DeepSeek模型催生金融行业AI应用爆发式增长，他预测未来DeepSeek等大模型将向“智能基础设施”转型，同时算力需求激增、人机协同成为常态、人工智能相关法律规范逐渐完善将成为未来四大趋势，“金融机构需建立‘一岗一助手、一人一分身、一客一管家’的AI劳动力体系”。

“AI未来可期，但也并非万能。”吕仲涛指出，尽管大模型在金融行业应用潜力巨大，但也伴生了数据安全、算力瓶颈与人才缺口等挑战。在拥抱机遇的同时，金融行业必须积极应对AI技术带来的新挑战。

一是需持续加强风险管理，AI技术提升工作效率的同时，知识幻觉、生成伪造内容、算法偏见等安全风险日益突出。

二是AI模型的性能本质上依赖于数据，数据作为AI时代的新石油，其价值释放已从规模驱动转向质量驱动与场景驱动。此外，金融行业数据敏感度高，AI技术带来的隐私风险和合规挑战不容忽视，需要确保数据的采集、使用符合相关的法律法规要求。

三是算力需求仍将不断地增大，规模定律仍未失效，短期内扩大算力、数据、参数规模仍是提升模型性能的最直接手段，算力依旧是人工智能时代稀缺的资源，仍需要较大的投入。但针对目前国产算力需加强生态建设，在效能提升、模型适配等方面加强建设。

四是构建适应人工智能时代的人才培养机制，人工智能应用的人才缺口仍然很大，需从管理、业务、技术三大类人才维度构建多层次、全方位的人才培养体系。

吕仲涛强调，后续金融行业要用好DeepSeek等大模型，关键是要构建“四高”应用体系：高效能组织、高水平技术和数据、高价值场景、高适配人才。

一是强化创新应用组织模式上，通过优化适应AI时代的组织架构，加强科技业务紧密融合，总分行上下联动、行内外协同互促，形成推动AI应用广度和深度显著拓展的有效合力。

二是夯实技术数据支撑体系，持续提升大模型能力，构建算法丰富、算力充足、数据全面、服务好用、安全可控的大模型技术数据支撑体系。

三是挖掘高价值业务场景，一方面，鼓励员工积极探索推动AI应用普惠化落地和规模化实践，提升员工工作效能。另一方面，围绕金融市场资产负债、风险防控、对客服务等核心领域，挖掘高价值场景，以重点场景突破，持续增强核心竞争力。

四是建设专业人才队伍，加大AI人才培养和储备，积极培养复合型人才，为大模型规模化应用提供更有力的人才保障。

最后，吕仲涛表示，DeepSeek等先进大模型的出现，是金融业推动数字化转型的重大机遇，工商银行将与同业机构一道，加快推进在金融业务领域的广泛深度应用，更好提升金融服务质效。