在人工智能领域，大模型技术正逐渐成为推动金融行业变革的重要力量。以下是一些引领大模型技术前沿的银行企业及其创新实践：
1. 工商银行：工银智涌大模型矩阵体系
工商银行通过工银智涌大模型矩阵体系，积极推动大模型的规模化应用。该体系聚焦金融大模型行业应用，旨在构建一个全栈自主可控、全面技术突破、全域场景赋能、全辖安全防护的企业级金融大模型技术应用体系。
关键技术：
- 算法：多层次架构、多模态感知、多任务协同融合的金融大模型算法矩阵。
- 算力：自主可控的千卡规模AI算力云，具备TB级数据千亿大模型全参二次训练的能力。
- 数据：五个层级的知识架构，形成质量优、覆盖广的金融数据集。
- 安全：从基础设施供应链安全、基模合规可靠、数据内容可信、模型价值对齐、应用可控可用等五方面完成安全能力加固。
应用案例：
- 产品创新：ChatDealing数智对话交易产品。
- 客户服务：远程银行坐席助手工小慧。
- 风险防控：信贷全流程专属授信审批风控助手工小审。
2. 网商银行：大雁系统数字化综合金融解决方案
网商银行通过大雁系统，将人工智能大模型应用于产业链金融，精准服务科创企业。
关键技术：
- 知识抽取能力：构建产业链图谱，筛选全产业链上下游的小微企业。
- 信息解析能力：快速识别小微企业的经营状况。
应用案例：
- 丞达新材料科技有限公司：通过大模型技术，获得200万元信用贷款额度。
- 医疗产业：覆盖超90万家医疗产业小微企业。
3. 邮储银行：邮智大模型
邮储银行通过本地部署的方式，将DeepSeek-V3模型及轻量级的DeepSeek-R1推理模型集成到邮智大模型中。
关键技术：
- 复杂多模态、多任务处理：增强模型效能。
- 高效推理性能：加快响应速度和任务处理效率。
应用案例：
- 小邮助手：新增逻辑推理功能、增强精准服务效能。
4. 深度科技：DeepSeek
深度科技推出的DeepSeek系列开源大模型，正引领着我国AI行业迈向新纪元。
关键技术：
- 预训练微调：降低AI应用成本。
- 新型神经网络架构及生成式技术：推动相关模型发展。
应用案例：
- 18家银行：包括工行、建行、邮储银行等，已相继接入或部署DeepSeek模型。
总结：
以上银行企业在大模型技术前沿领域取得了显著成果，通过技术创新和应用实践，为金融行业注入了新的活力。未来，随着大模型技术的不断发展，这些银行企业有望在金融领域发挥更大的作用。