是技术人员少而业务需求杂。

他们银行的java开同时要兼做python脚本，还要懂sql数据库，经常顾此失彼。

这个代码助手相当于给每个工程师配了个‘全能助理’，能覆盖多语言开场景。”

“精准！”

教授竖起大拇指，“这正是代码大模型的第一个价值——打破技术壁垒的协同效应。

北京金融银行有个很形象的比喻：传统开像‘单枪匹马闯江湖’，现在借助大模型变成‘组队打怪’。

他们的实践数据显示，复杂业务系统的开周期从平均9o天缩短到55天，这背后是什么哲学逻辑？”

“是‘借力’的智慧！”

刘佳佳抢答，“就像我们做小组作业，擅长ppt的做展示，擅长调研的查资料，每个人挥优势又互相配合。

他们没有自己从零训练大模型，而是基于开源框架做二次开，这不就是‘君子善假于物也’吗？”

教授补充道：“更重要的是他们避开了‘技术陷阱’。

很多中小银行盲目跟风训练大模型，结果投入几百万却连个可用的应用都没做出来。

北京金融银行选择从代码场景切入，因为这是最容易见效的‘低垂果实’，这种战略定力值得深思。”

案例二：智能风控的“平衡术”

“第二个案例，关乎银行的生命线——风控。”

教授切换到一组数据图表，“这是银行信用卡中心的坏账率变化曲线，引入大模型风控后，同比下降了12个百分点，但更关键的是审批通过率提升了8。”

顾华疑惑地问：“风控不是越严越好吗？怎么还能同时提高通过率？”

“问得好！”

教授笑着说，“这就涉及到心理学中的‘精细化决策’原理。

传统风控像‘一刀切’，比如对自由职业者往往直接拒贷，因为缺乏稳定收入证明。

但大模型能分析更多维度的数据：社交媒体活跃度、公益捐款记录、甚至电商购物的履约情况，从而现‘隐形优质客户’。”

他展示了一个具体案例：一位开网店的店主，传统风控因“收入不稳定”

拒贷，但大模型分析现其店铺连续3年评分49以上，退货率低于行业均值，且每月有固定公益捐款，最终给予5万元信用额度，至今还款记录良好。

“这体现了什么道家思想？”

教授看向小景云。

“是‘因材施教’的智慧！”

小景云立刻回应，“就像《庄子》里说的‘因地制宜’，不是用统一标准评判所有客户，而是根据个体特征制定方案。

技术在这里成了理解差异的工具。”

廖泽涛补充道：“我还注意到他们的‘双轨制’风控——大模型提供建议，但最终决策权仍在风控专员手中。

这避免了技术滥用，很符合‘人机协同’的理念。”

“没错，”

教授点头，“这正是平衡创新与风险的关键。

他们把大模型比作‘显微镜’，能看到传统风控忽略的细节，但‘何时使用显微镜’‘如何解读观察结果’，最终还是由人来决定。”

案例三：老年客户的“智能服务”

“第三个案例，我们回到最朴素的服务场景。”

教授播放了一段录像：一位白老人对着银行app说方言：“娃儿帮我转的钱到账没？”

屏幕立刻显示语音转文字，随后弹出余额信息和语音播报。

“这是北京金融银行的‘银服务’项目。”

教授解释道，“他们现老年客户占网点客流的4o，但智能手机使用率低。

传统线上服务对他们来说像‘数字鸿沟’，于是用大模型优化了语音交互，支持17种方言，还能识别模糊表达。”

刘佳佳深有感触：“我奶奶就是这样，总说手机银行‘看不懂、不会用’。

这个功能真的很实用！”

“这背后是技术伦理的思考。”

教授严肃起来，“当行业都在追逐‘高大上’的技术时，他们选择从最基础的服务场景切入。

这体现了哲学中的‘人本主义’——技术不是用来炫技的，而是用来解决真实问题的。”

他展示了一组对比数据：项目上线后，老年客户线上业务办理量增长o，网点排队时间缩短4o。

更意外的是，很多老人开始教同龄人使用app，形成了“数字反哺”

现象。