银行业正在借力AI高速驶向智能化时代。

　　半年报显示，近20家银行对于人工智能（AI）领域进行了积极布局，国有大行在生成式大模型（简称“大模型”）方面也有深入探索。AI正在融入整个银行业数字化和智能化转型之中。

　　银行拥抱AI已成必然

　　数据显示，近20家银行披露了在AI领域的探索，国有大行成为主力军。其中工行、建行和交行等纷纷推出了各自的大模型体系。例如，工行率先推出AI金融行业通用模型；农行发布AI大模型应用ChatABC……

　　一位资深银行人士对上海证券报记者表示，银行作为一个业务标准化和数字化的风险管理型企业，如今面对海量的业务处理，个性化的客户体验，必须要做到足够的智能化，积极拥抱AI成为了必然。

　　“这种场景下，传统人工已经无法适用，必须运用AI的机器学习能力高效处理，才能给客户更好的体验。智能化是银行未来的发展方向。”上述资深银行人士说。

　　公开信息显示，客户画像、智能营销、数字人、风险控制、内部工具助手等已成为AI的核心应用。

　　交行相关负责人向记者表示，交行在多个领域均进行了AI尝试。交行3D智能交互数字员工“姣姣”和“小姣”，是基于公司AI技术的驱动，整合了多模态交互、3D数字人建模、语音识别、自然语义理解等前沿的AI科技，可以与客户进行深入业务沟通。

　　国有大行纷纷布局大模型

　　国有大行纷纷启动了金融业大模型探索。

　　工行率先建成的集算力，算法、数据、应用范式、安全防控、业务场景、自主生态于一体的企业级千亿金融大模型技术体系，并统筹推进投融资运营管理平台标准化建设与个性化创新，投产“制度通”信贷制度服务平台、“文书通”报告自动生成等系统功能，落地法人客户、普惠业务监测管理视图等数字化产品。

　　交行“交心大模型”借鉴金融业务规则，自动生成贷前调查报告，报告可用率达95%。在信用风险领域，交行大模型通过机器学习技术完善风险监测预警机制，建立信贷逾期预测模型，前瞻精准识别风险资产超百亿元，年回收资产数十亿元。

　　众邦银行首席信息官李耀认为，对于银行而言，可以用AI大模型去分析海量客户的意图、情绪，实时指导服务人员更好地沟通，而且风险控制也可采用AI来进行赋能。

　　整体看，银行大模型在内容生成、文字生成、图片识别、知识和逻辑推理，以及多模态领域均有突破性应用，尤其在降本增效、改善体验和产品创新方面，其潜力和效果正在逐渐得到印证。

　　“其实目前大模型在银行内部使用较为广泛，各个业务链条都可以基于此赋能业务能力。”上述资深银行人士表示。

　　通过大模型生成式服务和数据分析能力，授信模式也有提升。

　　“通过大模型对客户进行多维度精准画像，推出基于统一客户信用体系的预授信模式，实现从产品级授信向客户级授信转变、从客户主动申请向银行预授信转变，有效扩大信贷范围、提高融资可得性。”交行相关负责人表示。

　　网商银行行长冯亮认为，如今AI技术对于非结构化和散乱化数据处理能力增强，系统预测准确性提升，在此基础上金融机构可以跟踪定制个性化需求方案。

　　金融AI应用有提升空间

　　银行参与AI领域还有诸多发展空间。

　　“生成式AI应用仍有空间，目前更多是偏后台的工作。”上述资深银行人士表示，随着神经元逐步增加，大模型的应用潜力很大。

　　从实际效果看，无论银行还是其他金融机构对于AI应用均有较大提升空间。

　　2024年，知名机构IDC对于金融机构AI应用场景进行了调研。从AI功能层面看，由于“工具功能”较为初级和浅层，当前金融机构在AI应用中相对容易实现，对应的潜力释放也较为明显。而“信息处理功能”“业务决策功能”由于难度较大，当前金融机构普遍还未有充分应用，因此相对的价值潜力并不明显。

　　IDC中国副总裁武连峰表示，金融行业因其严监管和强合规的要求，其大模型落地应用需要更加谨慎。以金融专家知识和思维参与决策的功能，预计在3至5年后可以发挥其价值潜力。

　　蚂蚁集团研究院院长李振华表示，金融业一直以来都是技术应用的先行者。过去，移动互联网、云计算、大数据等技术，推动了金融业从信息化走向数字化。当下，AI技术的蓬勃发展将在金融行业引领新一轮变革。

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