AI重構銀行生態

　　一場以人工智慧為核心的科技變革，正在銀行業掀起波瀾。隨著A股上市銀行2024年年報密集披露，多家銀行將構建人工智慧産業鏈放在了數字金融轉型的最優先級。年報之內，戰略升維的軌跡清晰可見，國有大行依託資本與政策優勢，以“1+1+N”框架構建技術壁壘；股份制銀行加速“數智化”轉型，從“線上”向“數智”跨越；城商行則錨定細分賽道，以多模態技術實現“小而精”突破。年報之外，DeepSeek等開源力量正以“輕量化+垂直化”路徑打破技術壟斷，推動行業升級躍遷。這場重塑銀行業務版圖的變革背後，既孕育著數萬億規模的商業藍海，也暗藏“演算法黑箱”、數據治理等待解難題。

　　年報之內：戰略升維

　　當AI、大模型成為高頻詞，以銀行為代表的金融機構正在通過人工智慧的力量重塑自身競爭力。

　　國有大行中，郵儲銀行“含智量”滿滿，在2024年年報中，該行“智慧”“大模型”等關鍵詞共計出現了超150次，總行IT隊伍增加至5440人，全行超過7200人。郵儲銀行董事長鄭國雨在致辭中直言，“將加快人工智慧，技術創新突破和迭代應用”。北京商報記者注意到，郵儲銀行注重研發端場景的AI滲透，依託大模型打造的智慧研發測試AI助手，已輔助超5000名研發人員智慧生成代碼110余萬行，代碼採納率約20%。

　　與郵儲銀行的技術攻堅不同，交通銀行更強調治理機制與技術應用的協同，構建出“1+1+N”人工智慧建設框架，即夯實1個企業級AI能力平臺，健全1套AI治理機制，賦能N個AI場景應用，完成大小模型場景建設超100個。

　　“零售之王”招商銀行以“從線上到數智”戰略升級為標誌，首次提到了“數智招行”的概念，在技術底座與場景落地雙向發力，落地國內首個百億級金融大模型“一招”，全行大模型應用場景超120個。

　　平安銀行的AI佈局圍繞“線上線下融合”展開，2024年，該行升級“AI+T+Offline”(AI銀行+遠端銀行+線下銀行)經營服務模式，為客戶提供多産品、多觸點的資産配置建議。城商行中，重慶銀行的人工智慧産業鏈佈局體現出“小而精”的特色，開展OCR與開源大語言模型(LLM)相融合的多模態技術研究，並在27個業務場景中得到實踐。

　　深度剖析銀行年報可以看出，從金融機構人工智慧産業鏈行業格局看，國有大行憑藉資本與政策優勢構建技術壁壘，股份制銀行以場景創新搶佔一席之地，城商行則通過差異化定位挖掘細分市場。

　　年報之外：開源破局

　　部分銀行雖在年報中提及人工智慧，但未披露具體的AI應用場景和實施進展。更直觀的技術落地、業務改造賽場仍在年報之外。

　　當矽谷還在燒錢堆算力時，DeepSeek等開源大模型的爆髮式發展，堪稱AI領域的“田忌賽馬”，為銀行帶來了機遇，也不斷推動行業從“數據驅動”向“智慧決策”躍遷。

　　從整體行業視角觀察，大模型應用的速度戰早已拉開序幕，地方銀行、民營銀行成為了“先行者”，通過DeepSeek的“輕量化+垂直化”策略實現技術破局。結合DeepSeek的模型特性，江蘇銀行“智慧小蘇”實現了合同質檢智慧化、託管資産估值對賬自動化的創新；蘇商銀行通過融合DeepSeek系列模型技術，構建起“數據+演算法+算力+場景”四位一體的智慧決策體系，北京銀行、江蘇銀行、重慶銀行、成都銀行、北部灣銀行、內蒙古銀行等也相繼佈局。

　　如果説中小銀行借助DeepSeek實現了“單點突破”，那麼姍姍來遲的國有大行則通過將DeepSeek融入自有技術體系，開啟了全鏈路賦能。譬如，工商銀行將DeepSeek接入行內“工銀智涌”大模型矩陣體系，實現大模型對行內20多個主要業務領域的賦能，落地場景200余個；郵儲銀行將DeepSeek大模型應用於智慧客服“小郵助手”。

　　“中國銀行已完成DeepSeek-R1模型的內部部署，並且用中國銀行的數據在上面進行推理和調優。向行內員工開放，進行場景的探索，深入推進其在行銷助手、遠端銀行、授信報告生成等場景應用。”在2024年度業績發佈會上，中國銀行副行長蔡釗説道。

　　建設銀行首席資訊官金磐石介紹，“今年2月，我們已對DeepSeek在生産環境進行了私有化部署。截至目前，我行金融大模型的應用已經覆蓋了全集團一半以上的員工、46個業務領域、200多個場景”。

　　除了DeepSeek，其他開源模型如ChatGLM也在銀行業嶄露頭角。有銀行基於ChatGLM-6B模型微調出金融垂類試驗模型，經測試，在金融通識考試問題上準確率達77.4%。也有銀行金融人工智慧應用平臺綜合運用預訓練大模型、Agent技術、大數據分佈式、容器雲等技術，整合12種開源大模型和50多項AI智慧服務。

　　科方得智庫研究負責人張新原認為，目前銀行已開展的人工智慧應用中，最有可能催生出全新業務或服務方向的領域包括風險管理、客戶服務、智慧投顧、智慧風控等。在這些領域中，人工智慧可以通過大數據分析和機器學習技術，提高風險識別和防控的準確性和效率，同時也可以提供更加智慧和個性化的客戶服務，提高客戶滿意度和忠誠度。

　　轉型之路：多難題待解

　　從智慧客服高效答疑，到風控模型精準預警，人工智慧服務已嵌入銀行業務肌理。有研究報告指出，AI有望給金融業帶來3萬億元規模的增量商業價值，並可能將徹底改變交易的進行、投資的管理和風險的評估方式。

　　然而，從暢想到落地，銀行在構建人工智慧産業鏈進程中，實則面臨諸多棘手挑戰。一方面，儘管AI帶來效率革命，但局限性亦不容忽視，AI幻覺、數據隱私、模型不可解釋性等問題仍需解決；另一方面，在實際落地與長遠發展中，還存在著技術適配、人才、監管等多方面的難題。

　　北京社科院副研究員王鵬指出，在推進人工智慧內容時，平衡技術創新與風險防控，特別是在數據安全與演算法偏見方面，銀行需要建立嚴格的數據治理機制，確保數據的品質和安全性。加強數據清洗、整合和驗證工作，採用加密技術保護敏感數據。明確數據分類分級、數據安全保護總體要求、管理措施、技術措施，以及風險監測評估審計與事件處置措施。建立完善的演算法審查機制，確保模型訓練過程中使用的數據來源合法且無歧視性，提高演算法透明度。

　　“針對生成式AI可能導致的‘演算法黑箱’問題，建議構建白盒模型，制定AI資訊披露標準，增強決策透明度和可追溯性。通過智慧演算法和模型，不斷優化金融業務流程，構建數字化、智慧化的金融生態體系，為客戶提供更加便捷、智慧、個性化的金融服務體驗。”王鵬説道。

　　“雖然生成式AI在客服領域具有一定的通用性，但銀行應更加注重用戶體驗的個性化。”中國企業資本聯盟副理事長柏文喜告訴北京商報記者，例如，通過深入了解客戶的需求和偏好，利用AI技術為客戶提供量身定制的服務和解決方案，而不是簡單的標準化回答，從而提升客戶滿意度和忠誠度，避免服務同質化。監管層面應建立適應AI發展的監管沙盒機制，為銀行的AI創新提供相對寬鬆的監管環境，鼓勵銀行大膽嘗試和創新。同時，政府出臺相關政策，支援銀行在AI領域的研發投入和應用推廣，促進金融與科技的深度融合。

　　對銀行而言，唯有以數據治理築牢安全底座，以完善演算法破除信任壁壘，才能在技術紅利與風險防控間找到平衡點。