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在國內(nèi)，2023年初，已有銀行展現(xiàn)出對大模型和生成式人工智能的興趣，并嘗試用來寫文章、代碼等。一年多以來，多家銀行對此進行布局。理論上，大模型和生成式AI在銀行業(yè)有不少應(yīng)用場景。那么，目前銀行業(yè)究竟在哪些場景進行探索、應(yīng)用？

作者對6大國有銀行、12家股份制銀行、部分城農(nóng)商行和民營銀行透露的應(yīng)用場景進行了整理，數(shù)據(jù)來源于各家銀行2023半年報、年報及網(wǎng)上公開資料。

這些場景，或是銀行目前應(yīng)用相關(guān)技術(shù)的主要場景

據(jù)作者了解，銀行已在多個場景落地大模型、生成式AI技術(shù)應(yīng)用或進行相關(guān)探索，包括網(wǎng)點運營、客服、遠程銀行、數(shù)字人、元宇宙、消費者權(quán)益保護、研發(fā)、代碼、智慧辦公、營銷、風(fēng)控、合規(guī)、反洗錢、研報、企業(yè)金融等。

網(wǎng)點運營方面。工行基于大模型的網(wǎng)點員工智能助手已上線，為一線員工提供多方面支持，提升網(wǎng)點效能，2023年運營領(lǐng)域智能處理業(yè)務(wù)量3.2億筆，比上年增長14%。郵儲銀行賦能運營管理上線柜面“小郵助手”，為柜員提供在線業(yè)務(wù)知識問答，提升業(yè)務(wù)辦理效率。

客服、遠程銀行方面。工行實現(xiàn)大模型技術(shù)在座席助手等場景落地，并推進大模型在數(shù)字客服領(lǐng)域應(yīng)用，不斷完善“未問先答+多輪場景+線上圖文”智能服務(wù)模式。農(nóng)行基于大模型，在客服知識庫上線答案推薦、知識庫輔助搜索等功能。基于大模型，建行智能客服工單生成每單平均節(jié)約客服工作時間15-20秒，可用率達82%，一致性達80%。興業(yè)銀行客服坐席助手可自動擴展相似問并輔助生成進線案例小結(jié)等，提升遠程銀行營銷水平及智能運營效率。微眾銀行通過大模型AI Agent技術(shù)對客戶對話內(nèi)容進行小結(jié)，助力坐席快速定位用戶問題；通過大語言模型完成直通理財知識庫相似問題推薦，較傳統(tǒng)人工的處理效率提升兩倍以上。

數(shù)字人方面。交行于2023世界人工智能大會上展示數(shù)字員工“嬌嬌”，其基于通用大模型技術(shù)驅(qū)動。平安銀行虛擬數(shù)字人產(chǎn)品通過大模型等技術(shù)，提升功能效果。上海銀行升級AI數(shù)字員工，通過大模型訓(xùn)練，提升服務(wù)體驗。微眾銀行基于AIGC模型打造數(shù)字人形象制作、音色克隆、唇形匹配、動作庫等功能，大幅減少數(shù)字人的制作時間。

元宇宙方面。上海銀行發(fā)布的可交易元宇宙銀行基于AIGC等技術(shù)研發(fā)。微眾銀行以該行大廈為原型，完善其3D數(shù)字孿生體，也集成了生成式人工智能等技術(shù)。

消保方面。工行將生成式AI、自然語言處理等技術(shù)應(yīng)用于投訴處置和管理主要環(huán)節(jié)，提高監(jiān)測分析智能化水平，推動投訴治理取得更大成效。郵儲銀行研發(fā)基于大模型的投訴問題分類智能模型，實現(xiàn)消保投訴管理自動統(tǒng)計分析和智能監(jiān)測。微眾銀行基于大模型技術(shù)打造的消保廣告視頻審核系統(tǒng)平均準確率達95%，節(jié)約90%的人工審核時間。

研發(fā)、代碼方面。工行利用大模型代碼生成、代碼識別與檢測、代碼轉(zhuǎn)自然語言等領(lǐng)域的能力，構(gòu)建基于大模型的智能研發(fā)體系。郵儲銀行聚焦研發(fā)測試孵化“研發(fā)助手”，輔助需求分析、UI設(shè)計、代碼生成、系統(tǒng)測試等研發(fā)全流程，促進端到端研發(fā)效率提升。興業(yè)銀行代碼生成助手輔助集團研發(fā)人員提升研發(fā)效能。

智慧辦公方面。工行利用大模型的文本生成、問答能力，圍繞郵件、文檔、會議、員工日常事務(wù)等，優(yōu)化行內(nèi)辦公工具的交互體驗，提升員工的辦公效率。

營銷方面。郵儲銀行推出情感模型會話洞察與“靈動智庫”服務(wù)增強企業(yè)微信運營功能，提升基層精細化客戶洞察能力。微眾銀行探索通過大模型素材系統(tǒng)生成營銷素材，并自動完成內(nèi)容審核及打分；升級AI Agent智能營銷解決方案，基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與大模型技術(shù)，在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不出本行的情況下，聯(lián)合廣告平臺、第三方數(shù)據(jù)源等進行聯(lián)邦建模，完成客戶定位和精準投放。

風(fēng)控、合規(guī)方面。郵儲銀行打造智能風(fēng)控“智能審查助手”，輔助法審工作合規(guī)高效。寧波銀行在信用風(fēng)險管理上，升級大數(shù)據(jù)分析平臺，結(jié)合生成式AI等技術(shù)，擴展風(fēng)控覆蓋面，提升平臺易用性和智能化水平，提高風(fēng)險識別、判斷和分析效率。上海農(nóng)商行也將大語言模型及人工智能技術(shù)應(yīng)用到合規(guī)內(nèi)控領(lǐng)域。

反洗錢方面。興業(yè)銀行探索引入大模型等技術(shù)提升反洗錢數(shù)字化管理水平。

研報方面。工行打造創(chuàng)新投研助手，實現(xiàn)金融市場投研報告的分鐘級智能生成。興業(yè)銀行研報摘要助手每年可增效54人。

企業(yè)金融方面。興業(yè)銀行企金產(chǎn)品助手知識問答準確率達90%。江蘇銀行基于大模型，推出“智能文檔助手”，自動歸納企業(yè)經(jīng)營狀況，結(jié)合實時輿情信息，生成授信調(diào)查報告，工作效率提升42%，預(yù)計每年節(jié)省客戶經(jīng)理1.5萬工時。微眾銀行打造小微企業(yè)百億參數(shù)大模型2.0，對比大模型1.0效率加速152倍，其已將該大模型應(yīng)用到企業(yè)金融，實現(xiàn)數(shù)字精準化觸達和數(shù)字化精細運營。網(wǎng)商銀行升級“大雁系統(tǒng)”，將大模型的能力應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)鏈金融，作為風(fēng)控系統(tǒng)“助手”，幫助金融機構(gòu)識別小微企業(yè)。

更多銀行探索，涉更多場景應(yīng)用

以上是部分銀行在部分場景應(yīng)用大模型、生成式AI技術(shù)時相對具體一點的介紹。另外，還有一些銀行也提及了應(yīng)用場景，只是未進一步介紹。

比如國有銀行方面。中行探索大模型技術(shù)在內(nèi)部知識服務(wù)、輔助編碼等場景的應(yīng)用。建行此前透露，金融大模型應(yīng)用范圍已覆蓋智能客服工單生成、對公客戶客調(diào)報告等36項業(yè)務(wù)場景。交行探索大模型在辦公助手、客服問答等場景的應(yīng)用。

股份制銀行方面。招行將大模型應(yīng)用于智能財富助理等零售場景、數(shù)字產(chǎn)品經(jīng)理等批發(fā)場景、FinGPT等中后臺場景。平安銀行將大模型技術(shù)用于零售貸款審批、運營管理數(shù)智化升級、消保降訴、汽車金融AI驗車等場景。民生銀行推進大模型建設(shè)，在知識問答、代碼輔助、客服坐席、辦公寫作、數(shù)據(jù)分析、營銷文案等內(nèi)部場景展開應(yīng)用試點。浦發(fā)銀行完成企業(yè)智能風(fēng)險分析、審計制度問答等10個大模型應(yīng)用場景上線運行。

城商行方面。北京銀行形成宣傳文案、智能周報、文章翻譯、工作總結(jié)、會議紀要、通知撰寫、代碼生成、代碼注釋等基礎(chǔ)應(yīng)用場景；面向理財經(jīng)理、大堂經(jīng)理、客戶經(jīng)理、綜合柜員、遠程客服等崗位，部署“北銀投顧”“財報助手”“運營助手”“智能客服”“京客圖譜”“數(shù)幣銀行”“京行研究”等問答機器人，提升員工工作效能。中原銀行建設(shè)上線“生成式對話助手”，并在合規(guī)、人力、餐飲、流程、報表分析等5類場景落地，初步打通了大模型場景應(yīng)用的落地路徑。

民營銀行方面。網(wǎng)商銀行已在客戶經(jīng)營認知、產(chǎn)業(yè)鏈認知、理財客戶挖掘、人工智能外包等多個場景實際測試大模型的落地應(yīng)用。

從上述應(yīng)用場景可看出，目前，大模型、生成式AI在銀行業(yè)的應(yīng)用以對內(nèi)為主，而非面客。

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