作为数据密集型和资金密集型产业，银行业一直处在探索应用人工智能的前沿阵地。近年来，银行业对人工智能的布局应用以“高举高打”为主，在资金、人力方面进行高投入。高投入之下，产生了什么效益？

截至目前，上市银行2024年度报告披露进程已过半，6家国有大行与8家股份制银行在年报中均提及自身人工智能战略与布局情况。梳理发现，目前，商业银行在人工智能的布局上更加灵活丰富，并通过大模型的深度应用，释放出大量生产力。

释放生产力

梳理年报，工商银行金融科技投入285.18亿元；农业银行信息科技投入249.7亿元；中国银行信息科技投入238.09亿元，占营业收入的3.76%，同比上升0.27个百分点；建设银行金融科技投入244.33亿元，占营业收入的3.26%；交通银行金融科技投入114.33亿元，占营业收入的5.41%。邮储银行信息科技投入122.96亿元，同比增长9.03%，占营业收入的3.53%。

头部股份行方面，招商银行2024年信息科技投入133.50亿元，占营业收入的4.37%；兴业银行信息科技投入83.77亿元，保持稳定，占公司营业收入的比重为3.95%；中信银行信息科技投入109.45亿元，占营业收入的5.12%。

经过多年发展，金融科技的创新应用持续为商业银行积聚更强新动能、催生更多新增长点，所释放的生产力及效益有所显现。建设银行首席信息官金磐石表示：“在授信审批领域，金融大模型可以把过去数个小时甚至数天的工作压缩到分钟级别。”

邮储银行首席信息官牛新庄在业绩发布会上透露，2024年邮储银行首次发布自主可控的“邮智”大模型，其中，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，应用于内部的营销、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%，极大提升该行内部协同办公和运营效率。

落地场景丰富

从落地场景看，商业银行的大模型布局不限于内部业务流程的重塑，还在于B端、C端生态的构建。

据悉，工商银行企业级千亿金融大模型技术体系“工银智涌”已赋能20余个主要业务领域、200余个场景，累计调用量超10亿次；中国银行2024年新增超900个业务场景，运用企业级机器人流程自动化（RPA）推进基层减负，覆盖超3000个场景应用，月均执行任务超20万次；建设银行金融大模型体系已赋能行内193个应用场景；招商银行全行大模型应用场景超120个；中信银行决策式AI“中信大脑”的落地场景已超1600个，生成式AI“仓颉大模型”孵化了逾80项创新应用。

不过，大模型幻觉、算法“黑箱”等问题所产生的不确定性也被上市银行所关注。“考虑到当前人工智能在应用上还存在一些不确定性，甚至可能会存在一些AI幻觉。因此，我行的基本策略是先对内后对外、先局部后整体，会把降成本和控风险作为优先考虑的事项。”交通银行副行长、首席信息官钱斌表示。

金磐石表示，建设银行将高度重视大模型技术的安全合规，遵循严格的安全规范和科技伦理标准，通过强化学习、检索增强等，确保大模型生成内容可控、可信，通过集成向量知识库、内外部可信搜索等方式，最大限度减少“大模型幻觉”问题。

重视“人+AI”

数字化转型的推进、大模型的丰富应用归根到底要便利到“人”。梳理年报发现，“人+AI”的理念被多次提及。

年报显示，基于ChatBot交互框架，建设银行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，支持员工通过自然语言一键唤起知识、产品、活动等客户服务工具，AI辅助完成一站式产品配置和高效营销服务。2024年，“帮得”智能助理总交互次数3463万次，为全行3万名对私客户经理服务。

据介绍，邮储银行打造交易员助理机器人，主要为该行交易员提供服务，实现交易对手及交易标的债权基础信息、行内授信等内外部信息批量查询，解决交易员交易前的查询准备需求，可以根据用户的点赞、采纳等反馈自动学习，持续自动完善应答准确度。目前交易员助理机器人可以将交易前准备工作耗时大幅压缩75%，极大地提高了交易员的交易效率。

“我们将政策法规、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，极大提升了员工获取知识的便利性。”民生银行首席信息官张斌表示，截至2024年12月末，民生银行使用智能搜索进行知识检索的员工已超1.5万人。

（来源：中国银行保险报）