當下，銀行業正加緊推動人工智能方面的探索。
在2024年上市銀行業績發布會上，“AI”成為高頻詞。多家銀行稱，已完成DeepSeek大模型在行內的部署運行，在智慧辦公、智慧營銷等領域進行應用，并取得了良好的效果。
以人工智能為代表的金融科技力量，如何推動銀行業加速變革？在大力發展數字金融的背景下，AI應用如何重塑銀行業務？
AI技術進入“規模化應用”
以人工智能為核心的科技力量正在重塑銀行業務模式。
“人工智能等大量新技術的引入，不僅能大大提高銀行業的生產效率，增強銀行的客戶服務能力，而且對銀行的管理也產生深遠影響。”早在2017年，國家開發銀行博士后科研工作站的兩位博士后黃林、李長銀就在一篇研究報告中談及了智能化在銀行業的深入應用將對整個行業發展產生重要影響。
當前，人工智能在金融機構的應用正加速落地。以DeepSeek為例，在2024年業績發布會上，多家商業銀行提到已完成DeepSeek大模型在行內的部署運行。人工智能技術已被廣泛應用于商業銀行的智能化風險控制、精準營銷、智慧辦公、智能投顧等多個領域，使銀行業務辦理更高效、營銷更精準、成本更低，同時，也為客戶帶來了更加便捷的金融服務體驗。
“2024年，工商銀行人工智能替代的工作量已經超過4.2萬人/年。”在2024年業績發布會上，工商銀行副行長張守川表示，工商銀行正推動人工智能規模化應用，已率先建成全棧自主可控的千億級金融大模型體系“工銀智涌”，實現大模型在金融市場、風險管理等20多個主要業務領域規模化應用，落地場景超過200個，展示出人工智能技術對金融高質量發展的強勁推動力和支撐力。
“以人工智能為代表的金融科技產業變革為銀行業發展帶來了新機遇。”招商銀行首席信息官周天虹介紹稱，招行大模型應用場景已經落地120多個，2024年通過大模型應用創造的生產力相當于超5000人的全職人力，已經形成了有規模的力量。
在業內人士看來，隨著金融大模型的興起，銀行業人工智能技術應用正在步入全面賦能的新周期。尤其是DeepSeek等生成式大模型在銀行業的應用場景可以貫穿前、中、后臺各個環節，規模化應用有望帶來可觀的降本增效收益。“2025年，商業銀行將借助DeepSeek等人工智能技術，加快推動各項業務數字化、智能化轉型。”中國銀行研究院發布的《全球銀行業展望報告》顯示。
大幅提升運營效率
金融業務演進和人工智能技術發展相伴相生。近年來，商業銀行愈發強調人工智能技術與金融場景的融合，使其賦能內部運營管理優化升級和外部業務場景的拓展與重塑。
“在金融機構內部，人工智能提升了工作效率。”中信百信銀行行長寇冠表示，例如，中信銀行對公客戶經理的調研發現，許多時間被用于撰寫盡調報告，通過大模型生成報告，為其節省了約60%的時間。這表明大模型在內部場景中具有廣闊的應用空間，能夠顯著提高工作效率。
在內部運營方面，當前，人工智能技術被應用于代碼生成、智能工單生成、數據處理與報告生成、員工智能助手等領域，顯著提升了效率。例如，招行研發的大模型助手通過輔助客戶經理編寫盡職調查報告、輔助貸款審批等，將每筆貸款的處理時效提升54%。民生銀行的大模型研發輔助在代碼續寫、單元測試生成、接口文檔轉換等場景取得較好成果，AI生成代碼采用率超過30%，AI生成代碼在提交代碼中的占比達到10%。
郵儲銀行開發了智能“小郵助手”。“通過引入DeepSeek大模型的邏輯推理與深度分析能力，‘小郵助手’在我們內部的營銷、運營、風控、辦公等環節，日均受理咨詢超3000次，業務辦理時長縮短約20%，極大提升了內部協同辦公和運營的效率。”郵儲銀行副行長兼首席信息官牛新莊表示。
在對外業務場景方面，智能客服、理財顧問等領域AI應用效率提升顯著。例如，工商銀行大模型催生出交互式對話交易、伴隨式座席服務、智能化資金投放預測等數字助手，2024年對客交易效率提升了3倍。郵儲銀行在貨幣市場和票據市場上線大模型交易機器人，其中，在貨幣市場交易在線智能詢價與應答場景中，單筆詢價交易平均耗時僅22秒，比以前人工詢價的時間縮短約94%。
頭部銀行已開始探索將AI技術覆蓋到核心業務環節。例如，在信貸管理方面，工商銀行打造了集信貸制度查詢、報告編寫、風險評估等能力于一體的專屬授信審批風控助手“工小審”，實現對公信貸全場景“智慧審貸”。建設銀行在授信審批領域利用金融大模型自動生成財務分析報告，使這項工作從數小時甚至數天壓縮到分鐘級別。北京銀行將DeepSeek應用于信貸風控建模，模型融合多維度數據，使得信貸審批周期縮短50%，平均信貸審批周期由原來的5天縮短至2.5天，欺詐交易識別準確率由原來的95%提升至98.7%。
打造“人機協同”工作范式
在場景之外，“人機協同”成為關注重點。越來越多的商業銀行注意到人與AI的關系，關心如何讓員工真正使用AI技術，也關心技術的調用率以及帶來的實際業務價值。
在業績發布會上，農業銀行行長王志恒表示，要主動適應AI等新技術應用給業務流程帶來的變化，建立“機器處理+人工輔助”的人機協同業務模式。招商銀行也表示，要加快打造“AI+金融”“人+數智化”新模式，促進人與科技相互賦能，尤其是在經營管理方面強化智能化工具應用，例如，在零售條線打造零售智能助手產品矩陣，批發條線針對客戶經理打造CRM智能助手，實現對員工的智能服務。
建設銀行在年報中提出，在客戶經營層面推出ChatBot交互版“幫得”客戶經理全功能AI智能助理，以智能化為關鍵驅動，打造“人+AI”的新模式。截至目前，該行金融大模型應用已經覆蓋全集團一半以上員工、46個業務領域、200多個場景。民生銀行利用大模型技術賦能全行知識管理，通過政策法規、內部制度、管理辦法、產品手冊等全部納入統一的知識體系進行管理，為員工提供一站式智能服務。
“銀行業本身具有特殊性，單純依賴AI從事某環節工作可能引發風險，急需探索使用人工和AI間的平衡。”中國銀行研究院研究員劉晨表示。據全球研究與咨詢公司Gartner調研數據，盡管AI技術在提高客服效率、降低成本方面具有顯著優勢，但受訪者普遍擔憂AI可能帶來的問題，有高達64%的人表示不希望客服系統部署AI技術。而以DeepSeek為代表的通用大模型快速崛起，使AI成為提升銀行業務效率工具的同時也兼具專用性，形成“人人可用”“百花齊放”的人機協同模式。
“DeepSeek能夠有效解決人類認知和AI認知的難點問題，在人機協同過程中使從業者從簡單的信息處理分析中解放出來，更加專注于深度思考和戰略決策。”劉晨表示。他建議，銀行內各部門組建模型應用團隊，加強培養從業人員數據分析、應用模型的能力，采用以干代訓、邊干邊學的方式，在機構內部構建“AI+業務”的思維體系，鼓勵職工以數據溝通業務和技術，加快形成人機協同工作新模式。
在業內人士看來，商業銀行應當發力AI基礎設施改造，多維度制定優化策略，發力人才建設，強化人機協同，為AI持續賦能業務筑牢基礎。
來源：金融時報
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