“银行业许多场景非常适合大语言模型的应用和落地，包括负债业务、资产业务、中间业务等。各国对于大语言模型的监管态度目前分歧较大，也有观点认为人工智能，包括大语言模型的应用可能会成为下一个金融系统性大风险的爆发点。”11月30日，清华大学五道口金融学院副院长、金融学讲席教授张晓燕在“数字化转型前瞻 第十九届（2023）数字金融联合宣传年年度活动”上建议，为了规范大语言模型在银行业健康有序的发展，希望相关监管部门及时制定规章制度，指引行业健康发展。

　　招联首席研究员、中关村互联网金融研究院首席研究员董希淼在会上则对金融机构加强科技输出提出了四点建议：一是明确战略规划，有能力的金融机构应制定企业级的科技输出规划，明确输出方向、重点和具体安排；二是持续提升自身科技能力，跟踪前沿技术，加大科技投入，培育具有核心竞争力的技术优势和人才队伍；三是培养“乙方思维”，认真研究市场和客户需求，特别是痛点，组建市场团队，加强对目标机构的营销和服务；四是加强科技输出生态建设，与第三方机构合作，完善输出链条、生态，在技术输出的基础上，输出人才、产品、数据。

　　金融数字化进程显著加快，给银行机构数字化转型带来了机遇和挑战。“AI+金融”如何推动金融机构数字化转型？中信银行财富管理部副处长黄河表示，中信银行财富管理的发展历经五大行动、客户工厂、超级渠道三个阶段，沉淀了全量客户经营的数字化能力，目前正不断探索以总行直营基础客户，利用“AI+金融”手段，依托超级渠道服务网络，在原有总行推动模式的基础上新增总行直营模式赛道，形成双轮驱动。

　　近期举行的中央金融工作会议谋划的“五篇大文章”中，其中一篇就是数字金融。与会人士表示，数字金融迎来发展新机遇。

　　长沙银行网络金融部总经理朱彬谈道，银行数字化经营面临非常大的机会，数字化经营是围绕人、货、场的全新数字经营模式，包括客户画像、需求洞察、智能触达、数据闭环、生态连接等等。一方面，远程面签技术以及数字化风控技术使得银行的产品和服务具备了数字化经营的基础。另一方面，银行客户和场景在传统经营中没有得到重视，比如在客群分类、差异化定价、交易即营销、关键节点客户关怀等方面，都存在大量的可经营空间。