当下，银行业正加紧推动人工智能方面的探索。

在2024年上市银行业绩发布会上，“AI”成为高频词。多家银行称，已完成DeepSeek大模型在行内的部署运行，在智慧办公、智慧营销等领域进行应用，并取得了良好的效果。

以人工智能为代表的金融科技力量，如何推动银行业加速变革？在大力发展数字金融的背景下，AI应用如何重塑银行业务？

AI技术进入“规模化应用”

以人工智能为核心的科技力量正在重塑银行业务模式。

“人工智能等大量新技术的引入，不仅能大大提高银行业的生产效率，增强银行的客户服务能力，而且对银行的管理也产生深远影响。”早在2017年，国家开发银行博士后科研工作站的两位博士后黄林、李长银就在一篇研究报告中谈及了智能化在银行业的深入应用将对整个行业发展产生重要影响。

当前，人工智能在金融机构的应用正加速落地。以DeepSeek为例，在2024年业绩发布会上，多家商业银行提到已完成DeepSeek大模型在行内的部署运行。人工智能技术已被广泛应用于商业银行的智能化风险控制、精准营销、智慧办公、智能投顾等多个领域，使银行业务办理更高效、营销更精准、成本更低，同时，也为客户带来了更加便捷的金融服务体验。

“2024年，工商银行人工智能替代的工作量已经超过4.2万人/年。”在2024年业绩发布会上，工商银行副行长张守川表示，工商银行正推动人工智能规模化应用，已率先建成全栈自主可控的千亿级金融大模型体系“工银智涌”，实现大模型在金融市场、风险管理等20多个主要业务领域规模化应用，落地场景超过200个，展示出人工智能技术对金融高质量发展的强劲推动力和支撑力。

“以人工智能为代表的金融科技产业变革为银行业发展带来了新机遇。”招商银行首席信息官周天虹介绍称，招行大模型应用场景已经落地120多个，2024年通过大模型应用创造的生产力相当于超5000人的全职人力，已经形成了有规模的力量。

在业内人士看来，随着金融大模型的兴起，银行业人工智能技术应用正在步入全面赋能的新周期。尤其是DeepSeek等生成式大模型在银行业的应用场景可以贯穿前、中、后台各个环节，规模化应用有望带来可观的降本增效收益。“2025年，商业银行将借助DeepSeek等人工智能技术，加快推动各项业务数字化、智能化转型。”中国银行研究院发布的《全球银行业展望报告》显示。

大幅提升运营效率

金融业务演进和人工智能技术发展相伴相生。近年来，商业银行愈发强调人工智能技术与金融场景的融合，使其赋能内部运营管理优化升级和外部业务场景的拓展与重塑。

“在金融机构内部，人工智能提升了工作效率。”中信百信银行行长寇冠表示，例如，中信银行对公客户经理的调研发现，许多时间被用于撰写尽调报告，通过大模型生成报告，为其节省了约60%的时间。这表明大模型在内部场景中具有广阔的应用空间，能够显著提高工作效率。

在内部运营方面，当前，人工智能技术被应用于代码生成、智能工单生成、数据处理与报告生成、员工智能助手等领域，显著提升了效率。例如，招行研发的大模型助手通过辅助客户经理编写尽职调查报告、辅助贷款审批等，将每笔贷款的处理时效提升54%。民生银行的大模型研发辅助在代码续写、单元测试生成、接口文档转换等场景取得较好成果，AI生成代码采用率超过30%，AI生成代码在提交代码中的占比达到10%。

邮储银行开发了智能“小邮助手”。“通过引入DeepSeek大模型的逻辑推理与深度分析能力，‘小邮助手’在我们内部的营销、运营、风控、办公等环节，日均受理咨询超3000次，业务办理时长缩短约20%，极大提升了内部协同办公和运营的效率。”邮储银行副行长兼首席信息官牛新庄表示。

在对外业务场景方面，智能客服、理财顾问等领域AI应用效率提升显著。例如，工商银行大模型催生出交互式对话交易、伴随式座席服务、智能化资金投放预测等数字助手，2024年对客交易效率提升了3倍。邮储银行在货币市场和票据市场上线大模型交易机器人，其中，在货币市场交易在线智能询价与应答场景中，单笔询价交易平均耗时仅22秒，比以前人工询价的时间缩短约94%。

头部银行已开始探索将AI技术覆盖到核心业务环节。例如，在信贷管理方面，工商银行打造了集信贷制度查询、报告编写、风险评估等能力于一体的专属授信审批风控助手“工小审”，实现对公信贷全场景“智慧审贷”。建设银行在授信审批领域利用金融大模型自动生成财务分析报告，使这项工作从数小时甚至数天压缩到分钟级别。北京银行将DeepSeek应用于信贷风控建模，模型融合多维度数据，使得信贷审批周期缩短50%，平均信贷审批周期由原来的5天缩短至2.5天，欺诈交易识别准确率由原来的95%提升至98.7%。

打造“人机协同”工作范式

在场景之外，“人机协同”成为关注重点。越来越多的商业银行注意到人与AI的关系，关心如何让员工真正使用AI技术，也关心技术的调用率以及带来的实际业务价值。

在业绩发布会上，农业银行行长王志恒表示，要主动适应AI等新技术应用给业务流程带来的变化，建立“机器处理+人工辅助”的人机协同业务模式。招商银行也表示，要加快打造“AI+金融”“人+数智化”新模式，促进人与科技相互赋能，尤其是在经营管理方面强化智能化工具应用，例如，在零售条线打造零售智能助手产品矩阵，批发条线针对客户经理打造CRM智能助手，实现对员工的智能服务。

建设银行在年报中提出，在客户经营层面推出ChatBot交互版“帮得”客户经理全功能AI智能助理，以智能化为关键驱动，打造“人+AI”的新模式。截至目前，该行金融大模型应用已经覆盖全集团一半以上员工、46个业务领域、200多个场景。民生银行利用大模型技术赋能全行知识管理，通过政策法规、内部制度、管理办法、产品手册等全部纳入统一的知识体系进行管理，为员工提供一站式智能服务。

“银行业本身具有特殊性，单纯依赖AI从事某环节工作可能引发风险，急需探索使用人工和AI间的平衡。”中国银行研究院研究员刘晨表示。据全球研究与咨询公司Gartner调研数据，尽管AI技术在提高客服效率、降低成本方面具有显著优势，但受访者普遍担忧AI可能带来的问题，有高达64%的人表示不希望客服系统部署AI技术。而以DeepSeek为代表的通用大模型快速崛起，使AI成为提升银行业务效率工具的同时也兼具专用性，形成“人人可用”“百花齐放”的人机协同模式。

“DeepSeek能够有效解决人类认知和AI认知的难点问题，在人机协同过程中使从业者从简单的信息处理分析中解放出来，更加专注于深度思考和战略决策。”刘晨表示。他建议，银行内各部门组建模型应用团队，加强培养从业人员数据分析、应用模型的能力，采用以干代训、边干边学的方式，在机构内部构建“AI+业务”的思维体系，鼓励职工以数据沟通业务和技术，加快形成人机协同工作新模式。

在业内人士看来，商业银行应当发力AI基础设施改造，多维度制定优化策略，发力人才建设，强化人机协同，为AI持续赋能业务筑牢基础。

来源：金融时报