夏收季节，山东一位粮食经纪人将收粮车停上地磅，下车掏出手机轻点几下，身份识别、定价、创单、结算便可基于“行业智付通”无缝完成，粮款实现秒级到账。这位经纪人不知道什么是OCR技术，他只知道：“以前收粮记账用本子写，容易丢还不好对账，现在手机一点就能完成结款、查记录。”
新疆一位网点客户经理走访前打开系统，产业链图谱上清晰显示着该找谁、怎么找。“过去找客户，靠跑、靠问、靠经验，跑一圈下来未必有结果。现在心里有底了，走访转化率明显提升。”
西藏一家建筑公司因参与招投标需要申请保函。让公司意想不到的是，没有单独申请授信、没有线下临柜办理，扫码缴费后，几十秒就拿到了电子保函。
这些场景看似零散，背后却共享着同一套技术底座——邮储银行（HK1658）的大模型能力。而让这些能力“润物细无声”地融入日常金融业务的关键，恰恰是一个“反直觉”判断——把AI“做小”。
在上月召开的股东会上，邮储银行（HK1658）披露的一组数据印证了这一路径的有效性：全行已落地超过370个大模型应用场景，日均大模型调用超600万次。更值得关注的是，这一规模并非依靠堆砌算力实现。 基于对大模型规模化落地痛点的清醒判断，邮储银行（HK1658）构建了一套系统性解法，这套解法模型更轻、部署更快、成本更低，并同时带来两大成效：应用上线周期（883436）从两周缩短至一天，推理成本直降八成。
370个场景的共同起点：
先回答“需要什么样的模型”
任何技术路线的选择，都始于对问题的定义。
银行业应用大模型，天然面临专业性、成本和效率难以兼得的问题——要专业性，就需要大参数模型加上金融知识的深度注入，成本随之高企；要低成本，就需要压缩模型尺寸，在此过程中可能损失专业性；要效率高，就需要快速迭代，算力消耗多，还容易形成各自为战的“模型孤岛”。
从解决问题的角度，邮储银行（HK1658）将其概括为“三重矛盾”：通用大模型“懂语言、不懂业务”，缺乏对金融逻辑的深层认知，此为通用能力与专业需求之间的矛盾；各条线独立微调模型，极易形成技术栈割裂、重复建设，此为统一与多样之间的矛盾；大模型参数动辄千亿，推理成本随场景部署呈指数级激增，此为成本与规模之间的矛盾。
三重矛盾指向一个核心命题：行业需要的不是“全能但昂贵”的大模型，而是一套各司其职、协同高效的模型矩阵。
邮储银行（HK1658）的破局之道，从重塑构架开始。该行构建了“双态分层演进”机制，即是将模型能力划分为“稳态层”和“敏态层”，如同手机的操作系统和各类终端应用。其中，稳态层类似操作系统，稳定、可靠、通用，解决“底座够不够稳、够不够省”的问题；敏态层则类似面向不同场景、用户的应用，解决“业务够不够快、够不够专”的问题。
在此基础上，邮储银行（HK1658）建设了分层模型矩阵体系。矩阵中基础模型层和金融行业模型层共同构成“稳态内核”——前者负责语言理解、逻辑推理等底层通用能力，后者沉淀金融知识理解、长文本处理、信息抽取等行业共性能力，两者合在一起就是银行的“知识底盘”，确保所有应用都懂业务、守合规。矩阵中另外的领域模型层和场景应用层则构成“敏态触手”——前者围绕客服、风控、运营等方向进行专业增强，后者对接智能信贷、票据识别等具体业务需求，通过轻量化配置快速响应一线。
由此，“双态”映射“矩阵”，“矩阵”承载“双态”，通用能力、领域能力、场景能力彻底解耦，同类场景共享统一的领域模型，不同模型基于统一的知识底座协同演进，从根源上避免了“模型孤岛”和重复建设问题。金融大模型既拥有了统一的“大脑”以实现成本控制与合规，又生长出了灵活的“四肢”以敏捷响应千行百业。
邮储银行（HK1658）开发的“行业智付通”封闭结算方案就是对“双态”+“矩阵”协同最具说服力的注脚。其中的票据识别能力来自金融行业模型层中已训练好的OCR与多模态大模型能力，再通过低代码配置和必要定制，就可以适配不同类型市场需求。如今，这个应用已在短时间内实现对全国36家一级分行、1900余个特色市场、200余个细分品类的覆盖。
模型分层后：
还要让推理更高效、更“便宜”
分层复用解决了重复建设的问题，但每一个模型本身如果还是千亿参数的“庞然大物”，成本依然难以控制。
进一步，邮储银行（HK1658）对模型本身做“减重手术”，具体的技术路径可概括为“三阶段训练范式”：
知识蒸馏是“减重”的核心。把千亿参数大模型的能力迁移进轻量化模型，就像把一部百科全书的精华提炼成一本口袋手册，核心知识不遗漏，体积却大幅缩小。邮储银行（HK1658）联合华为发布的“邮智”系列模型，走的正是“小参数、强能力”的路线。监督微调紧随其后，通过高质量金融指令数据注入金融术语、监管规则与业务逻辑，让这本“手册”不仅薄，而且具备金融思维。最后是强化学习，在模拟金融环境中反复练习，修正逻辑瑕疵，确保模型经得起金融实战检验。
模型变轻了，还要让推理变“便宜”。为此，邮储银行（HK1658）构建了“模型池化共享”运营体系，把多任务、多领域的异构模型汇聚成一个“资源池”，根据每次请求的复杂程度智能分配算力，简单的请求走轻量通道，复杂的再调度更多资源。这样，让每一份算力都被用在最被需要的地方，通过提升单位资源的产出效率，降低推理成本。
这样化繁为简、分级处理的思路，同样体现在邮储银行（HK1658）对业务系统的优化中。以该行开发的“智能拨款引擎”为例，业技团队分析了近三年1200万余笔历史拨款数据，提炼出一套科学的审核规则，再以轻量级规则引擎实现自动化审批：高频标准化申请由系统自动完成，特殊情况才转入人工复核。截至2026年7月21日，这一引擎已在122家二级分行推广应用，累计自动拨款超51万笔。依托自动化技术的赋能应用，大型业务库实现拨款审核人员压降；中小型业务库单批次拨款审核耗时从1小时压缩至半小时，释放的人力被投入到实物盘点、库存规整等其他现金运营工作中。
邮储银行（HK1658）通过技术路线调整，实现用轻量化的方式解决标准化的问题，不堆算力，只求适配。当每一分算力都被用在刀刃上时，大模型的规模化推广才有了经济上的可行性。
让模型像生命一样“生长”：
数据回流驱动的自进化
模型变轻了、推理变便宜了，但如果每个模型是一次性“安装包”，部署之后就静止不变，长期来看依然“不够用”。业务的演化是持续的，模型也需要跟着生长。
邮储银行（HK1658）以“飞轮演进”机制，激活模型自生长能力，让每一次模型调用都成为下一次迭代的“养料”。
其中的逻辑链条并不复杂。每个场景的每一次调用，都在产生新的数据；这些数据回流到模型矩阵中，成为下一轮训练和优化的素材。“飞轮”每转一圈，模型就“生长”一次，邮储银行（HK1658）构建了覆盖模型全生命周期（883436）的运营管控体系——“数据采集—数据更新—模型优化—效果反馈”形成增强回路。数据回流反哺模型，实现“越用越聪明”。
这种“飞轮演进”机制除了被应用于模型运营外，产业链金融的实践也能体现这种“生长性”。邮储银行（HK1658）新疆分行以“大模型+知识图谱”为技术底座，从乌鲁木齐九鼎批发市场的“种子客户”入手，运用图网络算法沿上下游逐层穿透，通过真实交易流水与多维属性数据交叉碰撞，精准锁定阿克苏冷链协会企业、喀什大包户等产业链关键节点。后续的闭环同样精妙：邮储银行（HK1658）建立了“名单下发—走访核验—授信转化—资金回行”的全链条机制，每一次走访结果、每一笔授信转化、每一分资金回流，都被记录并回哺给图谱与大模型，持续校准下一批名单的质量和经营策略。
新疆试点的数据验证了这一机制的价值：邮储银行（HK1658）新疆分行累计识别潜在客户2万余户，新增贷款发放超6亿元；在2025年下半年，贷款后资金回行率提升至37%以上，部分区域达到45%，带动新疆封闭结算AUM超6600万元。推荐的客户名单越来越准，配套的结算服务越来越贴合资金回流的节奏。模型不再是一个静态的知识库，而是随着业务生长而不断进化的“生命体”。这一经验已从新疆复制推广至山东、河南、安徽等农业大省。飞轮一旦转动起来，规模化的门槛便被进一步拉低。
回顾邮储银行（HK1658）大模型规模化应用的整套打法，双态分层解决了“模型如何组织”的问题，三阶段训练和模型池化解决了“模型如何变轻变便宜”的问题，飞轮演进解决了“模型如何持续生长”的问题。这套系统工程的终点，不是让更多人知道邮储银行（HK1658）“有AI”，而是让AI“消失”在服务中。
收粮经纪人感受到的是资金秒级到账、交易明细随时可查，而不是“OCR识别成功”；新疆客户经理感受到的是走访前就“心里有底”，而不是“图网络算法”；西藏建筑公司感受到的是几十秒极速出函，而不是“大数据风控”。当AI足够可得、足够轻、足够聪明时，它就不再是锦上添花的“炫技”，而成为像水电一样的基础设施。
把AI“做小”，是为了把普惠“做广”，这是邮储银行（HK1658）数智化转型重要的底层逻辑。370个场景、日均600万次调用，背后是对“让技术适配业务、而不是让业务适配技术”的坚持。邮储银行（HK1658）副行长牛新庄在近期股东会上明确了该行数智化转型的一个方向：对外，推动实现“一个客户，一个智慧邮储银行（HK1658）”；对内，推动实现“一个岗位，一个智能助手+N个专业智能体”。邮储银行（HK1658）的数智化转型，正在将AI变成这样的基础设施，以更高质量服务数百万客户，赋能4万个一线网点，覆盖中国最广袤的市场。
