華夏時報（www.chinatimes.net.cn）記者 盧夢雪 見習記者 張萌 北京報道
人工智能技術正加速滲透金融領域。工智
2024年上市銀行年報顯示，化轉AI已成為推動銀行業數字化轉型的信貸行業型核心動力，國有六大行在金融科技方面投入總額突破千億元，審批縮至數字金融科技從業人員規模首次超過11萬人。流程從風險識別到授信審批，由數從員工輔助到智能運營，天壓AI正推動銀行業服務模式、分鐘業務流程乃至生態體系的工智重構。
變革浪潮背后，政策引擎同步發力。此前，中國人民銀行等七部門聯合印發的《推動數字金融高質量發展行動方案》明確提出，到2027年底，基本建成與數字經濟發展高度適應的金融體系，建設數字金融服務生態，提升數字化經營管理能力。
首都經濟貿易大學金融學院教授吳衛星向《華夏時報》記者表示，AI 應用在解決部分行業痛點上初見成效，但在覆蓋深層需求方面還有很大的提升空間。未來銀行中的 AI 應用將呈現三大趨勢：金融服務的廣泛綜合化、高度智能化與充分個性化。
AI應用場景多點突破
AI應用場景更加多樣化。
記者注意到，多家銀行正加速部署AI應用場景，并積極構建底層技術架構，推動AI深度融入業務發展。
如工商銀行已落地千億級自主可控AI大模型，覆蓋200余個應用場景；建設銀行建成面向所有業務領域應用和統一技術底座的金融大模型，并打造模型即服務（MaaS）平臺，2024年上線168個大模型應用場景，惠及集團約半數員工；中國銀行2024年新增人工智能等新技術應用場景超900個；交通銀行構建了千億級金融大模型算法矩陣，完成百余個大小模型場景建設，全年釋放超1000人力工作量。
多家銀行積極引入DeepSeek等模型的本地化部署。如建設銀行形成基于DeepSeek-R1的推理類金融大模型，并在生產環境完成私有化部署，賦能全集團的應用場景；北京銀行則通過對接通義千問等7種行業先進大模型及“聞海”大數據，完成DeepSeek全系列模型本地化部署。
銀行對AI的具體應用則普遍體現在客戶服務、風險管理和運營優化等關鍵領域，且成效顯著。如建設銀行的“幫得”智能助理，為該行3萬名對私客戶經理提供服務，擁有AI話術、AI側寫、AI找客戶等智能輔助工具，2024年總交互次數達3463萬次；郵儲銀行推出的貨幣市場交易機器人“郵小助”，上線以來接受詢價總量超1.5萬億元，總成交金額超過2000億元，交易平均耗時較人工節約達94%，捕獲超額收益率6個基點。
“AI 在解決部分行業痛點上取得了較為顯著的成效，但未來覆蓋深層需求方面還有很大提升空間。” 吳衛星表示。
他指出，金融大模型在助力AI信貸審批系統等標準化業務方面，將原本需要數天的審批流程壓縮至分鐘級甚至更高頻率，有效緩解了傳統銀行業人力密集、響應滯后的問題。然而，在涉及復雜金融產品的深度咨詢以及需要情感溝通的高凈值客戶服務等場景中，目前人機協同模式仍有進一步優化的空間。
而在風險管理方面，AI技術通過整合征信數據、交易流水、工商信息等多維數據源，有力地打破了傳統的信息孤島困境。“但不容忽視的是，大模型存在的 ‘幻覺問題’ 和黑箱決策特性，仍可能引發新的風險。因此，金融機構在數據治理、邏輯約束和人機協同等方面還有很大的提升空間，以增強風險評估與預警的可靠性。”吳衛星表示。
“人+AI”重塑家庭金融決策生態
AI應用場景更加深入化。
記者注意到，多家銀行加快了AI在客戶服務領域的應用，如通過部署AI管家、數字員工等工具提升服務效率，同時借助AI技術輔助客戶經理進行決策，有效縮短員工操作時間并降低學習成本。
“‘人+AI’協作模式正深刻重塑家庭金融決策生態，從服務可獲得性與專業性維度帶來多方面積極影響。”吳衛星指出。
那么，銀行對AI的應用是否有助于提升家庭金融素養，并進一步助力家庭金融決策？
吳衛星認為，AI 智能助理能發揮一定積極作用，幫助居民家庭降低金融決策門檻，但家庭在參考AI提供的相關決策建議時，應保持謹慎的態度。
“從積極方面來看，借助人工智能等新技術，人們確實能夠更便捷地獲取豐富的金融知識，這為家庭金融素養的提升提供了有力支持，幫助居民家庭降低金融決策門檻。然而，我們也要清醒地認識到，現階段人工智能生成的知識和建議并非完美無缺。其在準確性、科學性方面仍存在諸多局限性，因此不能完全將其作為最終決策的唯一依據。由于數據質量參差不齊、模型訓練可能存在偏差等多方面因素的影響，人工智能偶爾會出現‘幻覺’等問題，從而生成不準確的回答或誤導性的建議。”
“這就意味著，家庭在參考 AI 提供的金融知識和決策建議時，必須保持謹慎的態度。不能盲目依賴 AI 的輸出，而應將其作為一種輔助參考工具。在做出重要金融決策之前，需要結合家庭自身的實際情況，通過人工核實、向專業金融顧問咨詢、查閱權威金融資料等多種方式，對 AI 提供的信息進行交叉驗證和綜合判斷，以確保所采納的建議既準確又切實可行。” 吳衛星表示。
他進一步指出，銀行在推廣“人+AI”模式的過程中，也應當充分意識到這一問題，采取措施加以引導和規范。“一方面，要不斷提升 AI 技術的可靠性和準確性，加強數據質量管理，優化模型訓練算法，努力減少‘幻覺’等問題的發生；另一方面，要強化對銀行人員的專業培訓，使其能夠更好地理解和運用 AI 提供的輔助信息，為家庭客戶提供準確的解釋和專業的判斷，確保決策朝著更加科學、合理的方向發展。”
金融科技未來圖景
2025年3月，國務院辦公廳發布《關于做好金融“五篇大文章”的指導意見》，提出要“快推進金融機構數字化轉型，增強數字化經營服務能力”。
當下，銀行普遍加大了對金融科技的資金與人員投入。記者據年報數據統計，2024年，國有六大行金融科技投入總額達1254.59億元，金融科技人員首次突破11萬人。此外，六家銀行金融科技投入占營業收入比例均超過3%，交通銀行更是達到5.41%。
部分中小銀行亦加大了金融科技的投入力度。如北京銀行提出，要打造“人工智能驅動的商業銀行”，貫徹“All in AI”理念，將科技創新作為數字化轉型的核心驅動，構建“AI Banking”新模式。
未來AI在銀行服務中的核心價值體現在哪些方面？
吳衛星表示，AI 在銀行業的真正價值或將體現在以下三個層面的突破：“其一，服務模式的場景重構。借助客戶畫像與行為預測等技術，實現從‘千人一面’到‘一人千面’的轉變，例如依據客戶生命周期自動配置差異化的財富管理方案；其二，業務流程的認知進化。運用機器人的流程自動化能力與AI的智能決策能力相結合，構建具備業務理解能力的數字員工，使其不僅能完成類似表單錄入等基礎任務，還能高效率智能處理授信額度調整等復雜決策；其三，推動金融生態的智能躍遷。通過開放銀行平臺連接政務、物流等外部數據源，使風險評估維度從財務指標拓展至供應鏈全鏈路動態，真正實現金融服務與實體經濟的深度耦合。”
“未來銀行中的 AI 應用將呈現三大趨勢，其一是金融服務的廣泛綜合化，其二是金融服務的高度智能化，其三是金融服務的充分個性化。”吳衛星表示。他同時指出，未來銀行在數字化轉型過程中面臨的長期挑戰主要包括復合型人才的短缺、防欺詐實時監測、算法可靠性和可解釋性等方面。“金融服務提供機構需構建‘敏捷試錯——快速迭代’的創新機制，方能在‘AI+金融’的深水區持續領跑。”
責任編輯：馮櫻子 主編：張志偉
