数字化转型进行时：大模型应用的战略突围与场景实践

文/北京农商银行首席信息官 易永丰

北京农商银行金融科技部 李晨 宋曼 李梓涵

当前，人工智能技术的浪潮正以前所未有的速度重塑金融行业格局，作为驱动数字化转型的核心引擎，大模型技术已从概念验证阶段迈向规模化应用的深水区。作为技术落地的核心战场之一，中小银行如何在资源和能力约束下借力大模型应用，实现数智化转型，已成为关乎生存发展的战略命题。

本文立足于北京农商银行的资源禀赋与数字化发展阶段，聚焦三大核心议题：其一，如何在战略层面构建渐进式发展路径，避免陷入资源竞赛和技术陷阱；其二，如何通过开源生态协作与代码大模型应用，破解大模型研发能力、架构管控能力、算力资源有限等现实困境；其三，如何平衡技术创新与风险管控，在营销、风控、经营、管理、服务等银行场景中建立可持续的运营范式。以北京农商银行在代码大模型等方面的探索与实践，探讨大模型如何赋能银行数字化转型，助力中小银行在智能化浪潮中实现“弯道超车”。

AI时代下银行数字化转型的战略使命与科技突破

2023年中央金融工作会议明确部署“五篇大文章”战略布局，为银行业指明“科技赋能金融”的转型方向。北京农商银行聚焦一流数字科技银行，坚持“智慧农商、繁荣生态、联结亲情、共创幸福”发展愿景，围绕精准营销、智慧经营与运营、智能风控、监管合规审计、安全与运维“五大主题”，打造低代码平台、RPA机器人、BI自助数据服务系统、业务侧自助建模平台、大模型平台“五大工具”，提升全行自服务能力，全面赋能北京农商银行数字化转型。

大模型平台作为“科技筑基”的一大核心引擎，是北京农商银行从数字化转型战略层面，着力打造的企业级人工智能开发、应用、服务的一体化平台，重点聚焦业务流程自动化、数据分析智能化、代码开发智慧化三大场景，助推北京农商银行“业务+数据+科技”深度融合，增强创新发展整体合力。

同时，在实施路径上，首先是科技条线在数智化转型浪潮中“自我革命”的破局之战。数智化变革对传统研发体系带来了技术架构、组织能力与资源配置模式的多重挑战，“敏捷”成为了金融机构研发管理的“必修课”。北京农商银行以“组织价值再造”为核心，推动科技条线从传统支持部门向战略驱动中枢转型；强调顶层设计先行，成立“数实融合应用开发实验室”，整合行内科技资源与外部生态伙伴。在管理机制上，推行“敏捷开发+项目制考核”模式，在DeepSeek模型本地化部署和应用过程中，采用跨部门虚拟团队协作，将平台迭代周期从月级缩短至周级。在智能化研发体系建设方面，积极打造融合代码大模型的软件开发智慧生产线和适配大模型应用的高价值数据生产线。

技术演进：从实验室到生产力工具

近年来，基于代码大模型的代码助手在人工智能领域取得了显著进展，尤其是在代码生成和代码补全方面表现突出。以GitHub Copilot为代表的代码助手，借助代码大模型强大的语义理解和生成能力，能够实现高效的代码自动生成和具有上下文感知的代码补全。在实际应用中，代码助手能够根据用户输入或已有代码，快速生成符合逻辑的代码片段，并在复杂的开发场景中提供智能化支持。

相较于传统IDE工具，基于代码大模型的代码助手实现了三个维度的重要突破。一是在认知深度上，传统工具仅能完成基础语法补全，而基于代码大模型的代码助手通过对海量开源代码与技术文档的深度学习，能够结合上下文实现语义级代码智能生成，这种能力突破让代码助手不仅仅是减少研发人员重复性工作，还能提供创造性建议，显著提升开发效率。二是在赋能广度上，大模型的语义理解与生成能力让代码助手不再局限于开发环节，而是将应用范围延伸至测试用例生成、运维脚本构建等研发全生命周期。三是在策略规划上，代码大模型通常采用轻量化架构，参数量控制在10B以下，却能输出与大型模型相近的代码效果，这种高性价比的技术方案，让中小银行能够以相对较小的资源投入快速应用大模型能力，实现技术升级。

实践路径：北京农商银行代码大模型建设实践

1. 技术生态的构建现状

北京农商银行的研发现状具有多样化和复杂化的特征。一方面，Java、Python、SQL等多语言技术栈支撑多元业务场景的开发需求。另一方面，行内通用研发平台构建了适应快速迭代的统一研发过程管理体系。多样化的技术生态在满足业务需求的同时，也带来了技术复杂性和知识传递的挑战。同时，代码大模型也存在一定的局限性，如对于银行业务专业领域知识的欠缺等因素。因此，代码大模型的技术选型及应用，需统筹考虑模型输出局限性、研发规范可执行性、管理工具适配性、技术栈覆盖度，以及人才梯队建设等多重挑战。

2. 北京农商银行代码大模型建设路径

在综合测评闭源方案与主流开源代码大模型的基础上，北京农商银行采取了统一架构规范、多种开源大模型并行、私有代码库检索增强等一系列措施和积极尝试。基础模型方面跟随市场变化实现快速迭代和灵活部署，通过融合行内标准代码、技术规范、需求文档等材料，构建专属CodeBase，采用RAG技术实现知识的高效调用与精准匹配，引导代码大模型的输出，既符合技术规范，又能充分考虑业务场景需求，提升研发成果的合规性与业务适配性（如图1所示）。

北京农商银行在代码大模型建设方面，采用“算力-模型-应用-场景”的全栈式建设路径：以自主可控弹性算力资源池为底座，支撑模型的部署与运行；以多种开源大模型为核心，实现模型的快速部署与迭代，为上层应用提供灵活的模型选择；构建智能体、RAG与组件化等应用服务，为多种业务场景提供智能化支持；挖掘场景应用，推动大模型能力落地。完整呈现“技术筑基-能力沉淀-场景创新”的数字化转型方法论。

场景落地：贯穿研发全生命周期

北京农商银行代码助手具备智能问答、快速提问、自动补全三大核心功能：智能问答功能具备多轮对话能力，还可基于提示词工程，实现建表语句、单元测试案例及测试数据集等内容的高效生成，并通过标准化提示词模板嵌入机制，提高功能复用性。快速提问功能具备对各类文档快速提问的能力，可以支持代码规范审查等场景，如支持对代码规范进行总结提炼与交互式提问，精准定位并修改特定代码的规范性问题等。自动补全功能则依托上下文语义理解，能够根据注释或既有代码逻辑，自动生成符合要求的代码片段，为开发人员提供智能化辅助（如图2所示）。

在研发实践中，代码大模型已实现在研发各环节的赋能与应用。在开发环节，代码大模型通过VS Code、IntelliJ IDEA等主流IDE开源插件和北京农商银行针对eclipse IDE自主研发的Bjrcb Smart Coder QA插件，实现代码生成、代码修复、代码解释和代码注释生成等功能，有效提高开发效率。在测试环节，代码大模型不仅能够自动生成测试案例，确保测试覆盖率，还能通过代码审查快速定位潜在缺陷，有效减少人工测试工作量。在运维环节，代码大模型可实现部署脚本生成、日志分析等功能，帮助运维团队快速定位问题根源。

试点数据显示，北京农商银行74%的开发人员已接入代码大模型，辅助开发效率平均提升可达到20%左右，对于数据类应用开发效率平均提升可达到50%左右，有效验证了技术路线和模型质效。

以“人机交互新范式”驱动银行业务流程再造

北京农商银行代码大模型应用中所采用的“Copilot模式”即AI作为人处理业务的“副驾驶”，共同参与到工作流程中，但从任务目标设定到业务结束全程由员工负责调整确认。

作为金融科技的探索者与实践者，北京农商银行始终坚持技术创新与风险治理协同发展，将大模型技术应用纳入全面风险管理体系统筹管理，明确大模型开发、验证、监控、使用、数据管理等环节的风险管理职责。在智能风控、精准营销、智慧经营、合规管理等应用场景中，将针对大模型幻觉，建立幻觉容忍度评估、多模型验证、人工审核等风险防范措施。

以代码大模型为切入点，构建中小银行数字化转型新范式

北京农商银行正在将代码大模型应用成效沉淀为“人工智能应用范式”，通过建设大模型平台，将大模型的多模态解析、复杂推理能力转化为全行可调用、可组合的智能工具，支撑“五大主题”建设，为全行数字化转型构建可复用的智能基座。这种技术解构到业务重构的范式迁移，终将实现金融科技从后台支撑者到价值创新引领者的战略转型。

通过代码大模型的实践，北京农商银行已迈出从“经验驱动”到“数据智能驱动”的关键一步。未来，北京农商银行将持续深耕大模型技术的前沿应用领域，持续深化技术赋能，以人工智能为引领，推动全行业务流程再造、服务模式升级与生态价值重构。聚焦构建技术成熟度高、业务适配性强、合规安全性优的人工智能体系，助力北京农商银行提升数字化转型的整体效能，构建具有竞争力的金融科技发展新生态。

（此文刊发于《金融电子化》2025年5月下半月刊）