从国有大行到中小银行看AI大模型不同应用现状

当前，AI大模型技术正以前所未有的方式，改变着各行各业的服务方式和用户体验。这其中，银行业作为数据密集型行业，以其天然的金融场景需求首当其冲地成为大模型应用落地的重要领域。

以国有大行为例，在近期公布的半年报中，各家银行均提及了大模型的研发进展，以及在场景落地应用上的阶段性成果。

打造50+应用场景，赋能79个业务场景

工行指出，其深化千亿级大模型技术建设与赋能，打造金融市场、信贷风控、网络金融等50余个应用场景。

同时，工行促进大模型技术与业务深度融合，实现多领域落地创新应用；赋能金融市场领域投资、融资、交易等业务全流程，提高业务处理效率；打造营销智能助手，开发产品智能问答、营销活动方案设计等功能，精准发力支持客户营销。

在投融资运营管理平台建设方面，工行也在探索人工智能、大模型等技术的业务应用场景，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。

工行还提到， 加快大模型技术在数字客服领域应用推广。另外，工行依托企业网上银行和企业手机银行核心基础平台建设，聚焦中小企业数字化转型痛点、难点，打造企业经营智慧管家，其中应用了大模型、大数据等技术。

建行指出， 其持续推进金融大模型建设及应用，全面赋能公司金融、个人金融、资金资管、风险管理、科技渠运、综合管理六大板块79个行内业务场景；提升文生图输出质量，支撑客户营销提质增效；优化检索增强生成应用模式，支撑授信审批财务分析，将客户财务分析报告工作用时由数小时缩短至分钟级别。

农行半年报显示， 其在人工智能技术应用方面，加快以AI技术为驱动的智慧银行建设，密切跟踪大模型技术趋势，持续完善AI软硬件支撑体系，稳妥推动AI+应用场景落地。

邮储银行介绍， 借助人工智能、大模型、云计算等前沿技术，构建数据智能分析体系，为同业客户提供深度行业分析、精准机构画像和前瞻数据服务。

邮储大脑逐步向生成创作提升，为员工打造多种智能办公助手。远程银行客户投诉分析场景可有效辅助坐席进行投诉内容的监管报送分类，准确率达93%。文档内容审核可有效帮助业务需求管理人员快速理解与审核需求内容，业务标签提炼准确率达84%，功能点抽取准确率达96%。

交通银行 在2024年半年报中表示，积极探索AIGC前沿技术，制定生成式人工智能建设规划，组建GPT大模型专项研究团队。2024年世界人工智能大会上交通银行展台上，展示了多个基于AI的应用，包括了AI制作咖啡、数字人等成果。3D智能交互数字员工姣姣和小姣，是基于交行整体AI技术驱动，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人工智能科技，可以与客户进行深入业务沟通。

落地应用不断开花

除了国有大行，其他股份制银行及各中小银行也在大模型场景应用上不断开花。

例如，兴业银行利用大模型与自然语言处理技术，高效精准分析洗钱可疑客户行为、可疑主体信息和可疑交易信息等特征，并快速生成辅助分析报告。

浦发银行 2024半年报显示，其统筹862个AI模型，完善研发体系，探索大模型新技术应用。

平安银行 表示，其自主研发大模型开放平台，加强算力平台、大模型底座、大模型开发运维一体化（Ops）、智能体（Agent）、应用开发平台等基础能力建设，为营销支持、内部运营、风险管控、办公辅助等领域的研发应用提供通用能力模型和一站式场景定制服务。

浙商银行 则推进AIGC大模型等金融科技与场景金融结合方向的课题研究，规划实施算力管理MaaS平台、数字人IP建设项目、AI辅助分析平台、财富智能投研助手，加速人工智能落地应用。

民生银行 则将大模型赋能研发。其研发团队从金融研发自身安全、效率、可控等需求出发，打造了覆盖开发、集成、测试、投产的端到端运行风险监测能力。引入代码大模型产品后，系统的生成采纳率为20-30%之间，采纳代码与提交量占比大致在30%左右，接近业界主流实践水平，代码注释率从18%提升至约30%。

江苏银行 基于大模型“多模态”理念，准确识别用户意图，自动运用音频分析、外部图像处理等功能，实现扫描件、语音、电子表格和文本等多种类型素材的自动化提取，打通多类信息载体间的壁垒。该行推出“智能文档助手”，自动归纳企业经营状况，结合实时舆情信息，实现授信调查报告的智能生成，工作效率提升42%，预计每年节省客户经理1.5万工时。

桂林银行 启动了“大语言模型中台”项目，秉承中台化的设计和服务理念，集中统一管理大模型资源，为全行各业务系统提供智能客服、内容创作、代码编写、产品设计、文档编写、智能办公、数据分析和逻辑推理等方面的AI能力。

从上述各大银行的大模型应用场景来看，目前主要还是对内应用。这些应用在银行业提升内部运营效率、优化客户服务、增强风险管理等方面发挥了重要作用。

未来，随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，大模型技术将在银行业务中扮演更加关键的角色，也有望逐步扩展到对外的客户服务和产品创新中，从而推动整个银行业的数字化转型和智能化升级。

来 源：文章内容选取自《各大银行及央国企落地大模型应用场景（附30家名单）》

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