“这让我想到心理学中的‘自我决定理论’。”

顾华说，“当技术满足了人的自主需求（自己操作）、能力需求（能学会使用）和关系需求（教别人获得认可），就会产生积极的行为改变。”

教授总结：“三个案例虽然场景不同，但都贯穿着同一种思维：不贪大求全，而是精准力；不盲目跟风，而是立足实际；不忽视人文，而是技术向善。

这正是中小银行转型的生存智慧。”

三、深度对话：转型背后的战略哲学

“看完案例，我们来拆解北京金融银行的战略逻辑。”

教授在黑板上画了三个同心圆，“最核心是战略定位，中间层是技术路径，外层是场景落地。”

他指向核心圈：“他们的战略定位很清晰——做‘技术应用者’而非‘技术研者’。

这符合道家‘有所为有所不为’的思想，承认资源有限性，所以聚焦自己最擅长的领域。

廖泽涛，从技术角度看，这种定位有什么优势？”

廖泽涛沉吟道：“这能避免陷入‘军备竞赛’。

大型银行能养几百人的ai团队，但中小银行做不到。

他们选择基于开源模型做微调，就像在成熟的操作系统上装应用软件，省时省力还实用。”

“说得对。”

教授转向技术路径层，“他们构建了‘开源生态+自主优化’的双轮模式。

一方面加入开源社区，共享基础模型资源；另一方面针对银行业务做专业训练，比如让模型学习信贷政策、监管规则。

这种模式体现了什么哲学思想？”

“是‘和而不同’！”

小景云回答，“既融入开源生态的‘和’，又保持业务特色的‘不同’。

就像《中庸》里说的‘致中和，天地位焉，万物育焉’，在协作中保持自我。”

教授点点头，指向最外层：“场景落地遵循‘从易到难’的渐进式原则。

先做代码生成、语音交互这些见效快的场景，积累经验后再推进风控、营销等复杂场景。

陈一涵，你觉得这种方式有什么心理学依据？”

陈一涵想了想说：“这符合‘小步快跑’的学习理论。

每次成功应用都会带来信心提升，形成‘实践-反馈-优化’的良性循环，比一开始就挑战高难度项目更可持续。”

“非常好！”

教授总结道，“这三个层面环环相扣，构成了完整的转型逻辑。

但转型过程并非一帆风顺，他们也遇到过不少挫折。”

他分享了一个小故事：银行最初想直接采购成熟的大模型产品，结果现通用模型对银行业务理解偏差很大，甚至会生成违反监管规定的代码。

后来他们调整策略，用行业数据对模型做“二次训练”

，才解决了这个问题。

“这告诉我们什么？”

教授问，“技术应用不能照搬照抄，必须结合自身实际做调整。

就像穿鞋，别人穿得舒服的鞋，自己穿可能磨脚。”

顾华若有所思：“这让我想到企业转型中的‘水土不服’现象。

很多成功经验复制不下去，就是因为忽略了自身的资源禀赋和业务特点。”

“没错。”

教授说，“北京金融银行的可贵之处，在于他们既看到了大模型的技术潜力，又清醒认识到自身的局限，在理想与现实之间找到了平衡点。

这种理性务实的态度，比任何技术方案都更重要。”

四、课堂总结：技术浪潮中的生存哲学

夕阳西下，教室被染上温暖的金色。

教授在黑板上写下最后几行字：

“中小银行转型三原则：

1战略上——顺势而为，不盲目跟风

2技术上——借力打力，不闭门造车

3应用上——以人为本，不炫技忘本”

“同学们，今天我们通过北京金融银行的案例，看到了中小银行在大模型时代的转型之道。”

教授的声音温和而有力，“这不仅是技术的胜利，更是思想的胜利。”

他看向刘佳佳：“从服务场景切入，让技术真正帮到用户，这是‘用户思维’的体现。”

转向顾华：“在资源约束下找到最优解，这是‘务实精神’的胜利。”

对廖泽涛说：“通过开源协作弥补能力短板，这是‘开放心态’的价值。”

最后看向小景云：“在技术变革中