正略咨询：银行业AI应用探索：从“工具辅助”向“智能驱动”跃迁

当前AI技术正在重塑银行业的竞争格局。无论是服务交互还是营销决策，亦或是产品创新、风险管控，AI大模型正推动银行业务进行范式革新。

一、AI冲击：从“试点探索”到“规模化应用”

根据《中国大模型中标项目监测与洞察报告》，今年上半年，金融领域有关AI大模型的项目高达400多个，同比增长110%，其中银行机构是绝对主力，项目数量和金额占比均接近半数。银行业对AI的共识，正从“要不要用AI”的观望阶段，全面迈入“如何用好AI”的规模化应用阶段。

目前银行AI投入呈现出比较清晰的层次格局。前端客户服务、底层算力基建、中后台风控改造齐头并进，国产化、私有化是全行业的共同选项。

在前端客户服务领域，虚拟数字员工、智能客服、智能外呼正在加速落地，将人工效率提升几倍甚至十几倍。苏州银行连发6个智能体项目招标，涵盖贷前到贷后全流程；贵阳银行数次启动智能体采购，包含算力服务器、客服助手等多个项目。

在底层算力端，河南农商银行AI算力池、农发行企业级AI中台项目正在建设。

在风控与运营端，江苏银行综合运用人工智能大模型等技术、绍兴银行智能风控平台等项目正在推进，实现信贷全流程核心环节的规模化智能作业，单笔业务耗时缩短30%以上。

二、政策驱动：顶层设计为数智化转型确定方向

国家“十五五”规划纲要将提升数智化发展水平单独成篇，全面实施“人工智能+”行动，深入开展“数据要素×”行动，并把大力发展金融“五篇大文章”作为加快建设金融强国的核心部署。

2025年12月，国家金融监督管理总局印发《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，要求金融机构积极探索适合自身的数字金融发展路径，将推动“人工智能+金融”加快发展作为重要任务，鼓励有条件的金融机构加强人工智能安全开发应用，建设企业级人工智能平台。

今年6月，国家金融监督管理总局印发《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理等七大方面提出32项指导性意见，要求金融机构推动人工智能应用合规、透明、可信赖，加强分类分级管理，涉及资金交易、信贷审批等高风险场景的人工智能应用需要更加审慎管控。

相关政策的鼓励，对于大型银行而言，是进一步巩固技术优势的机遇；对于中小银行而言，则是在合规监管下实现“弯道超车”的关键窗口期。

三、行业趋势：主动构建AI核心战略

未来银行需要从公司、零售、普惠金融三大业务出发，主动构建AI核心战略，实现三个方面的管理提升，即形成差异化竞争优势驱动收入增长、提升客户体验与员工效能、构建长期竞争壁垒。

公司金融业务数字化正从前端营销向中后台风控全链条渗透，呈现产业生态协同化、贸易服务数据化、中后台作业智能化三轮并进的格局。未来公司金融业务数字化将向集成化与技术增信深化，信贷产品以API形式嵌入企业管理系统实现融资无感化接入，技术信任逐步替代部分传统实物抵押，决策体系常态化演进为“AI初评+人工专家复核”，中小银行将更侧重整合地方政务、税务及园区数据构建属地化数字金融生态。

零售金融业务数字化已由探索期进入能力分化阶段，呈现客户经营精细化、审批风控智能化、渠道场景融合化三线发力的格局。未来在息差承压与资本约束趋严背景下，零售数字化将从支撑增量扩张转向存量深度经营与资本效率优化，通过高频行为数据建立动态差异化定价，并以“智能增强工具+人工复核”方式将生成式人工智能融入获客、投顾与服务核心链路。

普惠金融业务数字化沿“获客-风控-作业”三端协同推进，呈现营销精准化、风控数据化、审批自动化的格局。未来普惠数字化将从单一信贷线上发放向产业数字金融协同网络延伸，兼顾城市小微产业金融与县域乡村数字涉农金融双向发展；资源投入向征信合规、反欺诈模型以及涉农特色风控模型倾斜，建立数据隐私保护与算法审慎机制，充分考量农业自然风险、产销波动风险，防范多头共债与模型顺周期放大效应。

四、中小银行机遇与挑战：在跟风与落地间寻找平衡

2026年以来，中小银行正在加速AI产品的应用，从虚拟数字员工到智能风控平台，从文档识别智能体到大模型算力服务器等。但热潮之下也伴随隐忧，部分银行因为看到行业数智化转型持续推进、同业实践形成示范效应而产生转型焦虑。

中小银行数智化转型面临挑战：

一是资金投入有限，难以像大型银行动辄投入百亿级资金建设算力基础设施，中小银行的数智化投入更多是“精打细算”式的有限布局。

二是复合型人才储备不足，尤其是熟悉金融业务与AI技术的人才极度稀缺

三是数据基础薄弱，数据治理体系尚不完善，制约AI模型的训练成效。

但同时也意味着机遇，当前DeepSeek等开源大模型以低成本、高效能以及开源性等特点，降低AI技术使用门槛，“低门槛、高适配”的技术路线正缩小银行机构间的科技金融发展鸿沟，加速推进金融服务数智化升级向纵深演进。对于中小银行而言，关键在于找到与自身资源禀赋相匹配的数智化转型路径，不盲目追求“大而全”，而是聚焦关键场景实现“小而精”的突破。

五、AI在银行业应用：五大应用领域优先突破

当前，大模型在银行业的技术应用已迈入新阶段，在智能客服、风险控制、客户营销、智能投研及运营管理等领域，大模型凭借需求刚性突出、落地成本可控、价值转化高效的优势，成为金融科技赋能的优先突破方向。

智能客服方面，利用大模型良好的语义理解和对话记忆以及跨媒体信息处理能力，不仅可标准化响应客户常规咨询，更能深入信用卡挂失补办、小微企业贷款预审等复杂业务流程。同时，系统具备情绪识别功能，可主动将高情绪客户转接人工并同步历史沟通记录，大幅提高服务水平。

风险控制方面，打破以往只利用结构化数据进行建模的限制，整合交易行为、行为偏好与外部舆情等多维信息，构建更全面的客户风险画像。例如在信贷审批中，模型可高效解析财报文本及合同条款，识别潜在风险点；在反欺诈层面，其实时异常交易检测与团伙欺诈识别能力，为银行资金安全提供了更强保障。

客户营销方面，基于客户生命周期数据与投资偏好，生成个性化资产配置建议，针对不同客群特征推送差异化产品组合，同时前瞻性地识别客户潜在金融需求，提升营销精准度与客户满意度。

智能投研方面，大模型的数据处理能力和知识图谱技术，可有效缓解传统投研中的数据分析处理与效率瓶颈。同时可快速提取年报核心信息、追踪行业动态，并基于产业链图谱推演事件影响路径，辅助投研人员高效完成研报初稿，使其将核心精力投入深度策略构建。

运营管理方面，大模型与RPA技术深度融合，推动运营从局部自动化向端到端智能化升级。个人开户实现全流程自动化身份核验，抵押物评估完成自动化文档解析与估值对接，合规审计可对信贷合同进行批量风险扫描。此外，还可基于运营数据分析提出流程优化建议，形成持续改进的智能闭环。

六、未来展望：从“数字”到“数智”的范式跃迁

当前银行业AI应用正迈入关键提升期，逐步从单点试点走向规模化落地，从简单工具应用升级为核心能力重构。大模型Token调用规模爆发式扩容，标志着银行业的数智化探索步入更加务实的新阶段，推动金融服务从经验驱动向智能驱动加速跃迁。