每日經(jīng)濟(jì)新聞
2025-08-21 14:03
近期，券商中國記者跟幾名銀行從業(yè)人員交流對AI應(yīng)用深度的感受（包括金融科技部、金融市場部、零售業(yè)務(wù)部、對公業(yè)務(wù)部門等人員），得到兩種截然不同的答案——有人暫潑冷水，也有人不斷添柴。
暫時潑冷水是可以理解的，這兩年銀行從業(yè)人士對“不能為了AI而AI”“不能讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型停留在PPT上”的反思，其實是越來越多的。
僅據(jù)公開信息不完全統(tǒng)計，數(shù)千個不同概念的AI Agent聲稱可賦能銀行。這一現(xiàn)象釋放的本質(zhì)信號是——生產(chǎn)要素及核心生產(chǎn)能力本質(zhì)上呈現(xiàn)數(shù)據(jù)化特征的銀行，正被AI Agent同時“賦能”信貸、投資、風(fēng)險管理及對客服務(wù)等業(yè)務(wù)場景。
除開一些人員配備和系統(tǒng)建設(shè)實在是拉垮的中小銀行（有些銀行因為先天稟賦不足，確實數(shù)字化主觀能動性不足），絕大多數(shù)銀行對AI、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的態(tài)度積極——至少在態(tài)度上?；厮荽笾行豌y行對前沿技術(shù)及其應(yīng)用場景的探索，可以發(fā)現(xiàn)它們沒有缺席過任何一次技術(shù)浪潮。
云原生工程及云平臺升級、大模型矩陣構(gòu)建和擴(kuò)容、數(shù)字人等虛擬IP運營、音視頻多模態(tài)等智能交互、辦公智能助手集成、遠(yuǎn)程銀行、虛擬營業(yè)廳、API銀行、區(qū)塊鏈平臺……在每一個席卷金融業(yè)的科技概念里，大中型銀行都懼怕落于人后，而這從它們財報里高頻出現(xiàn)的“數(shù)字化”“智能化”“AI”“大模型”等詞匯都可以看出來。
盡管口號熱情，但其實不少銀行從業(yè)人員對AI在核心業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用，乃至“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”這一宏大命題，認(rèn)知一直是比較樸素和清醒的。
以最貼近用戶的AI智能客服為例，不少從業(yè)人員自己都在吐槽。有客戶連續(xù)發(fā)送“轉(zhuǎn)人工”請求，AI客服仍要求客戶“簡單描述問題”；也有當(dāng)用戶提出復(fù)雜度較高的需求時，AI客服開始直接推薦人工客服入口。從這個角度看，AI客服對客戶經(jīng)理有效維護(hù)客戶群體起到增益的作用，是要打問號的。
另有某中小行零售信貸人士此前對券商中國記者直言：該行科技部門提供的某些智能化工具沒有契合業(yè)務(wù)場景的痛點，反而還增加了人工重新檢驗、手動校正的工作量；甚至該行宣稱落地的數(shù)十個大模型應(yīng)用場景中，只有寥寥幾個被業(yè)務(wù)部門主動調(diào)用。
談及此話題時，另一名國有大行金融科技公司內(nèi)部人士也直言：某些銀行為訓(xùn)練大模型花費巨資購置的GPU集群，實際利用率與其所投入的核心系統(tǒng)升級預(yù)算相比，遠(yuǎn)不成正比。
“技術(shù)本身并不是目的，我們需要避免陷入到‘為AI而AI’的技術(shù)陷阱?！痹诮衲辍叭斯ぶ悄芘c金融未來”2025春季峰會上，浦發(fā)銀行副行長丁蔚的話，言猶在耳。
一名華南股份行的負(fù)責(zé)人此前也公開撰文稱，銀行需要在保障安全與合規(guī)的前提下，堅定對數(shù)字技術(shù)與銀行服務(wù)場景的深入探索，而非簡單部署一套大模型，為了數(shù)字化而數(shù)字化。
綜上，不難窺見不少銀行自身早已對AI應(yīng)用、數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行冷思考，而且這樣的冷思考實際上是很偏“實用主義”的。但在“實用主義”認(rèn)知的導(dǎo)向下，券商中國記者發(fā)現(xiàn)有一絲不易覺察的分化正在行業(yè)里發(fā)生——
有些銀行對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度沒有太過干預(yù)，對AI部署的要求屬于“人有我有”即可；而有些銀行對于數(shù)字化和AI賦能業(yè)務(wù)的要求，目前較前幾年更加迫切，甚至有銀行將數(shù)據(jù)中臺對相關(guān)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)化率（比如零售信貸審批）納入考核指標(biāo)，要“人有我優(yōu)”。
據(jù)券商中國記者長期跟進(jìn)了解，已經(jīng)有某一把手對AI應(yīng)用和數(shù)字化更加推崇、執(zhí)行力更加強(qiáng)的股份行，將AI技術(shù)引入了并不常見的金融市場業(yè)務(wù)場景，而且要求大金市部門從業(yè)人員在工作時必須借助該行自主打造的智能外匯交易系統(tǒng)。
該外匯交易系統(tǒng)已經(jīng)推出好幾年了，目前可以抓取目標(biāo)客戶企業(yè)的風(fēng)險偏好、現(xiàn)金流結(jié)構(gòu)、波動率分析、期限結(jié)構(gòu)、對手報價等信息（但券商中國記者并不了解這些信息是否為客戶此前主動手工錄入），自動生成含有報價和交割日的避險方案。
這只是該股份行利用AI Agent賦能業(yè)務(wù)的一個最新縮影。匯總?cè)讨袊浾邔_報道的梳理，以及對上述銀行人士的采訪，試圖總結(jié)出目前多家銀行將AI能力落地的共性場景。它們包括但不限于：
一是對零售客戶及企業(yè)客戶的經(jīng)營，很多銀行的智能客服都會充分復(fù)用已有的語義理解、知識問答與流程調(diào)度能力，基于客戶的自然語言輸入，盡可能幫助客戶經(jīng)理對客戶進(jìn)行線上服務(wù)和營銷拓客。
二是在財富管理場景，銀行們同樣根據(jù)客戶投資偏好與風(fēng)險偏好，結(jié)合市場行情、持倉情況等數(shù)據(jù)分析，讓AI輔助對客戶進(jìn)行需求引導(dǎo)，和輔助生成定制化投資組合等。
三是在風(fēng)控比如反欺詐場景，通過對細(xì)顆粒度的客戶行為和交易特征分析，提升對客戶主體的識別精確度，比如防范信用卡盜刷等。
四是已經(jīng)屢見報端的信審場景，先是將申請材料自動識別和信息提取，實現(xiàn)信審全流程線上化；然后引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過對工商、稅務(wù)、司法、行業(yè)等公共數(shù)據(jù)以及客戶本身歷史數(shù)據(jù)（如股權(quán)結(jié)構(gòu)、關(guān)聯(lián)交易等信息）的訓(xùn)練，自動生成風(fēng)險評分模型，為授信決策提供輔助。
也就是說，目前多家銀行對AI技術(shù)的共性應(yīng)用，或多或少覆蓋了客戶經(jīng)營、智慧辦公、風(fēng)控合規(guī)等場景，涉及的業(yè)務(wù)條線橫跨零售、對公、資金同業(yè)等。量變正在產(chǎn)生質(zhì)變，很難說這不是銀行AI在數(shù)次的自我迭代和自我糾偏中，實現(xiàn)的階段性成果。
一名大中型銀行金融科技部門人士告訴券商中國記者，一季度完成國內(nèi)最新開源大模型的私有化部署后，接下來的時間都在結(jié)合銀行業(yè)務(wù)特點，對其語義理解、邏輯推理和多輪交互能力進(jìn)行優(yōu)化，使其更貼合金融服務(wù)場景的實際需求。
他向券商中國記者強(qiáng)調(diào)，AI技術(shù)對營銷支持、客服運營、風(fēng)險管控和員工輔助等場景的有效覆蓋，一定是由淺入深的，不管是從業(yè)人員還是市場，都應(yīng)該給這個過程以時間。
隨著銀行半年報披露時間點的逼近，我們希望能從各家銀行在金融科技板塊的表述里，一窺對AI技術(shù)應(yīng)用和數(shù)字化轉(zhuǎn)型更真誠的描述。
排版：羅曉霞
校對：姚遠(yuǎn)
