随着新一轮科技革命的深入推进，商业银行正加速演变为算法与数据双轮驱动的金融服务平台。从精准洞察客户需求、构建风险评估模型，到全流程智能化重构，人工智能的触角已深入客户服务、风险控制、精准营销等银行业务核心领域。
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在2025年半年报中，银行业描绘出一幅AI技术驱动行业服务变革的生动图景——工商银行开展“领航AI+”行动，在个人金融、金融市场、对公信贷等重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景；截至6月末，建设银行全面赋能274个行内应用场景，重点支持授信审批、智能客服、“帮得”个人客户经理助理和智能研发赋能等核心领域；邮储银行深度布局大模型技术，将大模型技术融入金融服务全流程，截至上半年末已整合230余项场景开展建设；北京银行建成涵盖一体化算力底座、两大模型开发运营平台、一百余项AI能力、三百余项AI应用场景的“1213”AI体系……
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AI技术深度赋能之下，银行业的服务模式与决策逻辑正经历着重塑。商业银行也主动拥抱“AI+”，持续探索AI基础设施能力建设，构筑数智化核心引擎，为智能风控、精准营销等业务场景提供稳定高效的技术底座，驱动业务高质量发展。
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“有温度”的数智服务
金融与科技的结合，不是冰冷算法的堆砌，而是科技以温暖且细腻的姿态，为金融注入了鲜活的生命力，以最前沿的技术，实现最懂“人”的关怀。
当用户打开上海银行AI手机银行，与传统手机银行依赖图形化操作界面不同，无需在复杂烦琐的菜单中苦苦寻找所需功能，只需通过文字或语音输入需求，如“查询我的养老金”“介绍这款产品的亮点”等，AI便能迅速响应并完成业务办理，覆盖转账还款、理财咨询、养老金管理等十余项高频交易。
通过“服务找人”+“温情交互”，让金融服务更有温度。上海银行AI手机银行通过分析用户上下文、历史行为数据及偏好画像，主动挖掘潜在需求——例如，习惯去网点查看养老金的客户，在养老金发放日不仅会收到养老金到账的详细信息，还会收到是否要预约常去网点的推送；老年用户登录时，系统自动切换沪语模式，支持“听”“说”全流程沪语交互，解决方言沟通障碍。
面对小微企业亟须资金却受制于经营数据难以评估等难题，网商银行致力于为每一个小微企业配备一位AI信贷专家，它有两位智能助理协同工作，一位是智能产研助理，一位是智能尽调助理。这一系统性方案，旨在让AI像人类信贷专家一样，全面、精准地评估小微企业的信用风险，从而精准匹配小微企业的融资需求。
其中，智能产研助理建立了覆盖众多行业的“认知框架”，能系统性地分析产业特性、产业链、企业实力等维度，并精准定位与风险信用相关的数据和画像。智能尽调助理则基于上述行业认知，与客户互动以收集信息。运用文本、语音、视频等多模态交互技术，通过多模态大模型对收集的数据进行统一分析和建模，最终生成结构化的尽调报告和全面的客户画像，实现360度感知客户经营状况，从而提升尽调的准确性和效率。
“有智慧”的内部运营
AI深度融入银行内部运营，通过机器人流程自动化、智能决策引擎等技术，自动完成数据采集、报表生成、风险监测等日常工作，可以为管理决策提供支持，有效提升运营效率，降低人力成本，实现精细化运营。
据了解，北京银行为大零售业务搭建了一套数字化运营的体系框架——CPCT²R。简单说就是通过数字化的手段，将合适的金融产品、以合适的触客渠道，提供给不同的客群。该行客户经理队伍在数字化工具的加持下，更好地洞察客户、提供差异化服务，科技赋能和风险防控贯穿始终。
数字化运营贯穿北京银行零售业务的触客渠道。北京银行将其总结为“海陆空”协同联动——线上、线下和远程。线上渠道即手机银行，目前客户数已近2000万，月活突破750万，持续保持城商行领先水平，涵盖百余项金融服务，99%的业务不用再去网点办理；线下运营是客户经理使用的掌上银行家，掌上银行家综合运用人工智能、大数据等技术，为客户经理队伍提供高效的智能展业能力；远程银行是“空军模式”，目前北京银行拥有300人的远程客户经理团队。
据光大银行副行长杨兵兵介绍，光大银行不断激活人工智能技术对业务发展的赋能作用，在经营维度，一是打造授信调查报告撰写助手，通过大模型构建穿透式风险识别与分析功能，辅助公司金融客户经理开展尽职调查，已累计服务2235位客户经理，报告平均80-100页、生成时间约5分钟。
二是打造远程银行服务助手，涵盖通话前客户诉求预判、通话中场景解决方案实时供给、挂机后总结反馈全流程的智能助手支持，可用率稳定在90%以上，累计调用近67万次，关键场景通话时长下降10%，有效减轻一线座席工作强度。
三是运营管理助手，通过RPA、边缘计算、CV等技术手段，自动上传、截取、分析网点监控视频，研判重要现金清点等关键业务操作环节是否合规，目前已推广试点115个网点，实现人工抽检升级为智能全检，大幅提升运营防控效率。
另从青岛银行了解到，该行远程柜台月度交易增长68.81%，实现网络冻结、公安人行解冻等业务的全行集中处理，日均集中处理量超1000笔，减少约85%的业务人工处理量，上线首个大模型应用场景，处理网络冻结业务超4.32万笔，识别准确率达到98.93%，人工干预量下降73.58%。
“有精度”的风险防控
人工智能技术在风险识别、评估和预警等方面具有强大的能力，大数据平台则是数智化风控体系的基础支撑。在数字化时代，银行业利用大数据、人工智能等技术，更全面、准确地识别和评估风险，及时应对风险变化。
在数智风控方面，青岛银行采用急用先行、分步实施策略。引入新的资金检查功能和可视化报告，报告自动填充率提升至70.98%，极大减轻了客户经理的工作负担，提高了贷后管理的及时性和准确性；打造了全新风险驾驶舱，构建了多层次风险视图，统一建立风险指标库，共计落地279个指标，实现了对风险状况的实时监测和预警；引入外部征信数据，构建内部评级系统覆盖贷前贷中贷后全流程。
同时，青岛银行运用OCR技术提取关键信息，对账户进行动态评级，精准度达95%以上，阻断高风险交易4.5万笔，有效防范了信贷风险。数智风控体系不仅提升了风险管理的效率，更重要的是显著增强了风险识别的精准性和前瞻性，为业务健康发展提供了坚实保障。
苏商银行始终将风险管理视为数字化转型的核心环节，建立起“技术识别—系统预警—人工复核”三道防线。授信方案风控助手等工具的协同应用，为银行风险管理提供了更加智能、系统的技术支撑。通过智能风控体系的持续优化，苏商银行实现了从“事后反应”到“事前防控”的根本转变，风险管理水平显著提升。
另据邮储银行披露，该行着力推动小微企业金融服务“保量、提质、稳价、优结构”，持续完善“数字驱动+线下触达+集约审核”的全流程智能风控体系，强化线下客户触达和关键环节的把控，聚焦客户经营实际，以数字化风控模型为辅助，通过知识图谱、融合模型等新技术、新手段应用，持续提升风险预警有效性，筑牢风险防线。并且全面推广集约化贷后管理模式，构建预警模型，通过“自动预警+人工外呼”的非现场监测流程，实现风险自动预警、预警信号集中处理、风险分层管理。
此外，值得注意的是，新技术本身也蕴藏着风险，银行主动做好风险控制，守好模型安全底线也至关重要。光大银行持续建设“安全围栏”大模型，搭建大模型应用前中后安全验证流程，对模型的输入输出等环节进行敏感词等数据、内容校验等安全测试，确保AI模型运行全流程的安全合规。同时，持续完善对人工智能的测评体系和测试工具链建设，建立人工智能应用测评指标和测试用例集，全面评估模型的基础能力、金融业务支持能力、安全可靠性，不断提高自动化测评能力。
面对数字时代机遇，商业银行积极推进AI及大模型建设，开展金融大模型的私有化部署与行业化调优，构建安全、合规、专属的核心AI能力。同时，通过打造企业级AI Agent平台，推动人工智能应用在全行各业务条线的规模化应用，推动智能能力融入业务场景。作为核心驱动力，AI正引领银行业迈向更智能、更安全、更普惠的新时代，重塑金融服务生态，开创行业发展新格局。
文/钱晓睿 编辑/王欣宇 徐楠
(编辑：王欣宇) 关键字：