中小银行扎根区域、贴近产业和社区，在服务小微企业、支持乡村振兴中承担重要职责。当前，银行业面临两大挑战：利率市场化推进导致净息差收窄，传统盈利模式承压；数字金融快速演进，客户对便捷化、个性化服务的期待不断提升。如何在风险可控前提下提升服务实体的质效，成为区域银行转型的共同课题。 传统经营方式的瓶颈日益凸显。线下网点和人工流程仍是主要依赖，信息获取分散、审批链条长、风控更多依赖经验判断，导致获客成本和运营成本上升。小微金融的"敢贷、愿贷、能贷"仍需更强的技术支撑。同时，监管合规要求趋严、风险形态更复杂，对数据治理、模型管理和安全体系提出更高标准。 压力与机遇并存。息差空间收窄倒逼银行从规模扩张转向精细经营，需要用技术实现降本增效。，大模型、知识图谱、流程自动化等工具日益成熟，为银行打通数据链路、提升智能决策能力提供了现实路径。2025年以来，大模型应用成为行业创新的重要方向，银行业在客户服务、信贷审查、风险预警等场景加速落地。 青岛农商银行以"人工智能+、数据要素×、场景生态惠民生"为抓手，推动数智化能力体系化建设。年初DeepSeek引发行业关注后，该行率先在省内法人金融机构中响应，本地化部署DeepSeek大模型，将其引入智能客服、信贷风控等关键场景，探索以更普惠的技术供给提升服务效率。 风险管理实现了从被动应对向主动前置的转变。该行依托数据挖掘、知识图谱等技术，构建企业级风控决策引擎，形成230余项客户风险信号模型，能够自动生成风险报告与关系图谱，实现客户风险的精细刻画。截至2025年12月31日，累计为超过7.5万户客户开展自动化风险画像，推动风险识别更早、处置更快。 客户交互模式也在加速转变。该行构建智能外呼助手，通过语音识别、语义分析和语音合成，结合客户画像自动匹配触达策略，覆盖产品推介、活动通知、回访服务等场景，日均对话超过千次。这既提升了触达效率，也将有限的人力资源转向更需要专业判断的服务环节。 该行围绕"算力、算法、数据、场景、安全"五个核心要素推进落地：一是建设企业级模型服务中台"智慧Qimi"，推动智能能力在办公、信贷、合规、风控、客服等板块贯通应用；二是以数据要素为底座，打造"星智数海"湖仓一体数据中台，整合多形态数据，探索金融本体建模；三是完善"商业智能+人工智能+流程自动化"协同的数智赋能体系。数据显示，该行已上线超过1000个数据应用，其中70%以上由业务人员自主搭建，年节约费用超过120万元；流程自动化在全行上线超过240个场景。 区域银行数智化转型正从试点阶段走向体系化重构。未来竞争不仅是单一工具的应用，更是数据治理、模型管理、场景运营和安全合规能力的综合比拼。随着大模型在风险预警、产品定价、客户经营等领域更深化，银行有望在更低成本、更高效率的基础上，提升对小微企业和民营经济的服务广度与精度。但也应看到，模型偏差、数据质量、隐私保护和网络安全等挑战将长期存在，必须以制度化治理、穿透式风控和可审计机制守住底线，确保技术红利真正转化为普惠价值。
青岛农商银行的探索为中小银行数字化转型提供了启示：技术赋能不是简单的工具升级，而是金融服务模式的重构。在数字经济时代，唯有将技术创新与实体经济需求紧密结合，才能在市场竞争中赢得先机，实现高质量发展。