一、人工智能與大模型技術

在銀行業的普遍應用

1. 客戶服務和智能客服

客戶服務是人工智能應用的核心領域之一。傳統銀行客戶服務依賴專業的人工客服，雖然能提供較高的情感交互，但因響應時間較長、服務覆蓋面有限以及成本較高，難以滿足現代客戶對高效、便捷服務的需求。而基于人工智能的智能客服系統則在解決這些痛點方面表現出色，不僅顯著提高了服務效率，還有效降低了運營成本。

2.智能投顧與個性化金融服務

     在財富管理和投資領域，人工智能和大模型技術的應用同樣帶來了變革。傳統的投資咨詢服務依賴于專業化的人工投顧，對客戶需求 的響應速度有限，同時受限于人工分析能力的高低和市場數據的復雜 性，服務質量難以保持一致。而基于大模型技術的智能投顧系統則彌 補了這些短板，為客戶提供了更高效、更精準的個性化金融服務。

3.運營效率提升

    銀行的日常運營涵蓋文件處理、合規檢查和財務審計等大量繁瑣且高頻的任務。傳統工作模式往往需要投入大量的人力，既費時又容易因人為疏漏而產生風險。引入人工智能技術的文本分析與圖像識別能力，為這些任務提供了高效、精準的解決方案。

4. 運營效率提升

銀行的日常運營涵蓋文件處理、合規檢查和財務審計等大量繁瑣且高頻的任務。傳統工作模式往往需要投入大量的人力，既費時又容易因人為疏漏而產生風險。引入人工智能技術的文本分析與圖像識別能力，為這些任務提供了高效、精準的解決方案。

二、G行人工智能與大模型技術

的探索和應用

在金融新基建與數字中國建設的浪潮中，G行積極探索數字化轉型之路，實施“123+N”的科技發展戰略，深度挖掘人工智能在業務中的應用潛力，構建強大的企業級 AI能力與自研定制化 AI 能力，為推動業務高速發展提供核心動力。目前，G行已成功構建起全行統一、自主可控且功能豐富的人工智能技術中臺架構體系（圖一），該體系具備聽、說、讀、看、做五大類能力，能夠全方位地為銀行業務提供有力支撐與賦能。

圖一：人工智能技術中臺架構體系

 1. 智能客服：虛擬數字人

G行推出的數字人“小璇”（圖二），目標聚焦于年輕客戶群體。借助碎片化、虛擬化、移動化場景優勢，提供金融知識問答、理財規劃等特色服務，有力推動銀行智能服務重塑與數字化轉型，使金融服務更貼合客戶個性化需求，讓客戶隨時享受專業金融陪伴。

圖二：數字人“小璇”

虛擬數字人整合多項先進人工智能技術，以流暢自然的視頻與語音交互為核心驅動，輔以靈活的文字交互方式，融合了人臉識別能力與聲紋識別能力，構建起完備的“聽說讀看”感知與交互功能體系。

2. 智能問答：智能知識助手

 依托人工智能技術中臺構建，采用大模型、小模型方案，構建G行智能知識助手（圖三）。大模型負責復雜語義理解與綜合知識分析，小模型專注專項任務處理，大小協同，借助海量金融數據挖掘學習構建知識體系，能快速精準解答問題。

圖三：智能知識助手

對客戶服務，智能知識助手能提供高質量解決方案，在客服坐席流程中，有力提升一站式解決客戶問題能力，滿足金融生態服務需求；對內部員工，智能知識助手運用知識庫加大模型技術，聯合實時通訊工具構建項目管理、研發、測試和運維助手，實現大模型對話在科技內部應用，有效助力科技員工掌握系統使用方法。

3.智能文檔：圖像識別與文檔審核

OCR 技術以其獨特的功能特性，利用先進的人工智能算法，能夠對圖像中的文字進行精準識別，并將其轉換為計算機易于處理的格式。對于無論是常見的紙質文檔掃描圖像、各類卡證（如身份證、銀行卡）的拍攝照片，還是從視頻中截取的畫面，都能準確處理，在多源圖像文字提取方面具備很強的適應性。

圖四：OCR 技術

在實際業務中，可完全替代用戶手動輸入文本、票據、身份證、銀行卡、行程單等信息，極大提高信息采集效率與準確性。在金融交易時，能快速識別票據信息，高效地將紙質文檔轉化為電子文本，加速交易進程，且方便存儲與共享。在內容審核時，可迅速掃描文本，標記出可疑或違規內容。在自動化標注方面，能快速提取文字，輔助標注工作。

三、面臨的挑戰

盡管人工智能和大模型技術在銀行業展現出巨大潛力，但其廣泛應用也帶來了一系列新的挑戰，我們需要正視這些問題，并制定有效策略應對。

1.數據隱私與安全問題

銀行業務高度依賴客戶數據，而這些數據往往包含高度敏感的個人和財務信息。在引入人工智能和大模型技術時，如何確保數據隱私和安全是銀行必須優先解決的問題。若處理不當，數據泄露或濫用的風險將直接威脅客戶權益和銀行聲譽。

2.模型的可解釋性與透明度

大模型的強大性能往往伴隨著復雜性，其決策過程通常難以被直接理解，因此被稱為“黑箱”模型。這種特性在金融行業尤其具有挑戰性，特別是在涉及客戶信用評估、貸款審批等敏感領域時，銀行需要提供清晰、可追溯的決策依據。

3. 法規與合規性問題

隨著人工智能技術在銀行業的廣泛應用，監管機構對AI技術的使用提出了更嚴格的規范要求。銀行需要在創新與合規之間找到平衡點，以避免因不當使用技術而產生合規風險。例如，在數據處理、算法決策和客戶權益保護方面，銀行需確保AI應用符合法規標準，避免因算法偏差或模型濫用而引發合規問題。

四、未來展望

隨著人工智能和大模型技術在銀行業的深入應用，未來的銀行服務和運營模式將發生深刻變革。在技術驅動的浪潮下，以下幾個關鍵趨勢將成為銀行業發展的重要方向：

1. 智能化風控體系

人工智能將在銀行的風險管理體系中發揮更加核心的作用，特別是在反欺詐、信用評估和市場風險預測等關鍵領域。通過深度學習技術的應用，AI系統可以快速識別客戶交易中的異常行為，有效預防洗錢、欺詐等非法活動。同時，基于大數據分析的信用評估模型將更加動態化和精準化，可以實時更新客戶的信用狀況和風險評分。

2. 無人銀行與智能網點

隨著人工智能技術的快速發展以及客戶習慣的改變，銀行的服務模式正在向智能化和無人化方向轉型。無人銀行和智能網點的普及將成為一種趨勢。這些網點通過引入人臉識別、語音交互和自然語言處理等AI技術，可以實現賬戶開立、貸款申請、理財咨詢等服務的全程自動化。客戶只需通過簡單的語音指令或界面操作，即可完成以往需要人工協助的復雜業務。

3. 自動化運維(AIOps)

人工智能與大模型技術在銀行運維領域的應用前景同樣廣闊，AIOps（人工智能運維）指的是利用人工智能技術來自動化IT運維，解決復雜問題。通過實時監控、數據分析和機器學習模型，AI可以快速發現和預測潛在的系統故障和性能瓶頸，并且基于歷史數據和模型，AI可以在檢測到故障后，自動執行修復操作，例如重新啟動服務、優化數據庫查詢、調整負載等，減少系統宕機的時間。

在數字化轉型的浪潮下，人工智能相關技術的廣泛應用正深刻地改變金融行業的運作方式。從智能客服、商業智能（BI）到智慧辦公，這些應用已初步展現了大模型在提升客戶體驗、優化業務流程和提高運營效率等方面的巨大潛力。隨著技術的更加成熟與場景應用的深入，銀行也將進一步向全面智能化和個性化轉型，構建更加高效、靈活的服務體系。

編輯&作者介紹

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天行健，君子以自強不息。作者王濤，負責企業手機銀行、人工智能類系統的應用運維工作，以“高安全，高水平，高效率，高性價比”為工作指引，做好業務賦能的引擎和科技風險的守護人。

作者劉丁，擁有多年系統運維相關工作，目前負責企業網銀的應用運維工作。

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編輯周樂凱，目前是一名應用管理員，負責系統的應用運維相關工作。喜歡攝影，讀書，身體和靈魂總有一個要在路上。