纵观人类发展史，技术变革始终主导着时代的跃迁。当今世界正在经历百年未有之大变局，全球智能化浪潮风起云涌，大模型的崛起正在加速人工智能技术的群体性突破，人工智能已成为我国经济增长的新引擎，惠及千行百业，走进千家万户，渗透人们生活的方方面面。面对智能时代的新变革和新变局，大型商业银行纷纷应用大模型技术创新金融服务，书写银行业的数字金融服务新篇章。
智能技术成势蝶变。2025年4月，习近平总书记在上海考察时指出，人工智能技术加速迭代，正迎来爆发式发展。当前，人工智能的爆发式增长正成为数字时代大国战略博弈的重要变量，其影响力已超越技术范畴。以DeepSeek国产大模型为代表的人工智能，已成为新一轮科技革命的“头雁型”战略技术，其核心优势不仅体现在技术突破上，更在于其技术平权化等特点所带来的巨大影响，推动着人工智能红利向更广泛的社会经济领域渗透，加速全球科技、经济乃至政治格局的重构。
金融行业驭势求变。人工智能既是科技革命，更是产业革命。对于商业银行来说，人工智能在解决传统银行“人力成本高、客户体验弱、运营效率低、风险识别迟”四大困境上具有独特优势。这场由人工智能驱动的新金融变革正在重塑银行的生产要素、业务场景和服务范式，必将对银行业的服务创新、体验优化、风控提升、降本增效产生重大而深远的影响。
商业银行乘势应变。面对新一轮的科技革命，商业银行必须胸怀“国之大者”，坚定不移地践行金融工作的政治性、人民性，坚持以人民为中心的价值取向，积极推进大模型应用布局。“战略重构—技术重塑—服务重生”成为商业银行乘势应变的主旋律。邮储银行积极践行社会责任，履行大行担当，以科技引领重塑金融业态，将这场科技变革浪潮视为“天时”，以战略重构开启人机共生的新布局；将技术智能底座视为“地利”，以技术重塑打造人机协同的新范式；最终实现服务重生的“人和”，彰显智能时代人机共赢新成效，不断满足新时代广大人民群众的金融新需求。
战略重构
开启“人机共生”新布局
以习近平同志为核心的党中央高度重视人工智能发展，近年来完善顶层设计、加强工作部署，积极促进互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推动我国人工智能综合实力实现整体性、系统性跃升。2025年政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。各家商业银行纷纷响应国家战略，积极应用人工智能技术，大力培育和支持大模型发展。
一是战略先行，以科技引领布局数字金融发展路径。商业银行秉承国家战略指引，在人工智能技术应用上争做“先锋队”。在“AI+”战略的推动下，各家银行纷纷开展金融大模型建设布局，如工行“工银智涌”、建行“方舟计划”、交行“交心大模型”、招行“一招”、平安银行“BankGPT”等。大模型应用是系统性工程，需要在战略层面谋划好全面变革。在战略路线上，商业银行大多围绕客户需求和场景创新进行大模型布局，采用“顶层布局+分类实施”的演进路线，重点解决传统技术应用中的供需错配问题。在应用体系上，打造“通用智能底座+多元化场景”的应用模式，深挖大模型在客户服务、运营效率、风控合规、内部赋能等方向上的应用价值。在安全体系上，多采取安全控制策略降低大模型内容安全、业务场景安全和模型算法安全风险，以保障模型的高可用和业务的连续性。早在2023年2月，邮储银行就在业界率先启动大模型应用探索，成为首个接入百度“文心一言”的国有大行，首个与清华智谱达成战略合作的国有大行，首个本地部署全尺寸DeepSeek V3的国有大行，并于2024年12月发布自主可控的“邮智”大模型。邮储银行依托自有大模型“邮智”，深挖大模型技术在银行“广客户体量、单客户价值、多模型场景、微细节创新”四大方向的应用价值，形成覆盖“顶层规划—分类应用—统筹安全”的人工智能路线。
二是业技共进，以价值导向构建数字金融服务生态。数字金融服务创新过程中，技术与业务的融合程度往往决定着产出效能。组织层面，商业银行通过成立专门的大模型团队，理顺各方职责边界，从经营理念、管理机制和业务模式上进行全方位变革，为数字金融服务生态建设奠定组织基础。资源层面，以场景价值为导向，加大资金、人力投入，整合内部数据、算力等资源，为大模型应用提供持续动力。如邮储银行成立企业级大模型工作组，建立“需求牵引+价值验证”的业技融合新模式，从客户服务、运营效率、风控合规、内部赋能等方面推进大模型场景应用，通过大模型的场景应用充分释放企业效率效益，让金融人才专注于“专精特新”的高价值服务，推动数字金融高质量发展。
三是文化筑基，以数字基因培育数字金融文化底蕴。真正的企业转型均始于文化共识与文化凝聚，一些具有前瞻性战略思维的银行已初步建立全行性的数字金融文化，创新与安全成为数字金融文化的建设重点。一方面，建立人机共创的持续优化机制。通过培养业务人员的“技术同理心”，保持人类判断的主导性与纠错意识，使大模型创新和决策既具备机器计算的精度，又兼具人类智慧的温度，形成高效的人机协同优化机制。另一方面，打造人机共担的安全管控机制。在大模型建设和应用过程中，注重将风险意识融入创新的血脉之中，以确保大模型应用服务安全、可信、合规。
技术重塑
打造“人机协同”新范式
智能变革的浪潮中，唯谋变者生存，唯革新者制胜。商业银行积极践行国家“人工智能+”战略，主动抢抓“人工智能+”的历史性机遇，大力探索第二曲线发展路径。在这场人工智能赋能金融服务的第二曲线突围战中，大型商业银行已通过技术实践探索出一个全新的人机协同新范式，“系统、数据、算力”是新范式的三驾马车。
一是系统整合，构筑人机协同“新基座”。商业银行的大模型应用场景较多且复杂，不同场景间适配成本较高，系统的整合能力和运维能力制约着场景创新和规模化应用，模型的开发、工具、应用等系统成为底层系统整合的重点。如邮储银行依托智能体（Agent）开发平台、模型开发工具平台、应用服务平台建设了全流程、一体化的模型工具链，支持模型从研发、评估到部署、监控的端到端全生命周期管理。新的大模型技术体系不仅实现单智能体与多智能体动态协作的有机统一，还有效地将AI技术转化为模块化能力组件，实现“开箱即用”的标准化组装和灵活调配，能更好地满足复杂业务场景需求，实现模型资产的共享复用。
二是数据筑基，打造人机协同“新引擎”。银行大模型既具有通用大模型的泛用能力特征，又具有垂类大模型显著的金融行业特点，它高度依赖于海量金融数据驱动，包括经济、市场、交易、行为甚至社交媒体等数据。因此，商业银行在处理大模型数据时，既面临数据源的复杂性，又要统筹考虑业务决策、产品运营、监管约束等因素。如邮储银行在建设数据资源时，通过全面融合结构化、非结构化及外部数据，搭建了“基础—行业—企业—领域-场景”五级数据集架构，形成层次清晰、数智融合、可持续运营的全域数据资产体系，推动涵盖数据采集、数据处理、质量管控、数据供给的一体化联合运营。
三是算力突破，重塑人机协同“新中枢”。大模型发展和应用高度依赖于强大的算力支持，然而大模型能力发展与算力建设之间的矛盾日益凸显，成为实际应用中不可忽视的现实挑战。目前因大模型应用的算力需求增速已远大于算力性能按照“摩尔定律”演进的速度，给银行带来巨大的算力资源缺口和成本压力。中小银行大多通过大模型算力扩容的方式提升自身算力，但需承受巨大的采购成本。一些国有大型商业银行除了加快自身算力资源建设外，也试图通过提升算力管理效能来缓解大模型需求和算力资源之间的矛盾。
服务重生
凸显“人机共赢”新成效
新故相推，日生不滞。人工智能技术的应用必将成为银行业竞争格局的关键分水岭，其应用水平将显著加剧金融机构间的分化态势，成为银行机构实现“弯道超车”的契机。2025年以来，大模型的应用将银行的数字化转型推向一个前所未有的高度，银行业的服务实现从“流程驱动”向“需求驱动”的转变，以客户为中心的服务理念得以有效实施。
从行业来看，商业银行的大模型应用正从探索阶段走向多场景“百花齐放”的阶段，在具体应用上每家银行各有侧重，大致可分为客户服务、内部赋能、技术输出三类。客户服务层面，农业银行应用大模型技术增强客服机器人服务能力，上海银行聚焦手机银行交互模式推出AI原生手机银行。内部赋能层面，建设银行等银行依托 DeepSeek 在行内智慧办公领域进行赋能，中国银行在智能研发场景上提升代码生成效率，浦发银行则聚焦“小微企业授信尽调报告智能生成”这一特色场景进行创新试点，提升普惠客户的尽调效率。技术输出层面，工商银行将大模型核心能力封装为标准化服务，向中小银行开放API接口，助力大模型对银行业的整体赋能。
总体来说，大模型的服务应用拓宽了商业银行价值创造能力，主要表现为服务创新带来的效能提升，以及流程重构带来的效率提升，而客户服务和企业经营领域是大模型应用的主赛道，也是未来最具潜力和想象力的领域。目前，邮储银行已前瞻性开展了230余项大模型场景建设，处于大型银行大模型应用的第一梯队。本文结合其实践，阐述大模型技术的应用方式和应用效果，解构大型银行的“客户服务提质+企业经营提效”大模型应用闭环生态。
服务重生，实现“线上+线下+远程”的立体化金融体验革新
坚持“以客户为中心”的服务理念，聚焦“线上交互效率低、线下网点效能慢、远程营销体验差”三大核心痛点，在“线上+线下+远程”客户服务全渠道多场景应用大模型，实现立体化金融体验革新。例如，针对线上渠道页面交互机械僵化，客户容易陷入人找服务的“交互迷宫”，操作效率低下的问题，推出手机银行智能助理，实现从被动响应到主动关怀的交互变革；针对网点服务标准不统一、柜面人力资源错配程度高，面临“忙闲不均”的人力困局，推出云柜数字员工，实现从人力依赖到数字分身的服务蝶变；针对远程服务话术同质化，AI语音生硬，缺乏情感共鸣等问题，推出智能外呼服务，实现从标准服务到个性匹配的触达蜕变。
线上服务推出手机银行智能助理，实现从被动响应到主动关怀的交互变革。利用大模型等人工智能技术辅助意图理解和体验提升，运用大小模型协同、语音文字双模式交互，将机械式、复杂的被动式服务转变为温暖、便捷的主动式服务。在手机银行打造“对话即服务”的全新交互范式，客户通过对话指令即可完成转账、理财推荐、账单查询等常用交易，实现从“人找服务”到“服务找人”的“一步直达”式交互新体验。目前，已实现客户问题识别率达99.13%，问题解决率达99.83%。
线下服务推出数字员工，实现从人力依赖到数字分身的服务蝶变。通过AI Agent驱动的数字云柜员，构建“客户线下自助操作+座席远程辅助及办理”云柜协同服务模式，实现一点接入、一站式响应，解决传统网点服务标准不统一、人力调配困难等问题。目前，已支持36支高频自助交易，服务效率提升40%，有效替代传统临柜人员，实现自助化、智能化客户服务。
远程服务推出智能外呼服务，实现从标准服务到个性匹配的触达蜕变。智能外呼服务体系聚焦拟人化交互语音、灵活化话术配置、合规化流程管理三大能力，实现1.8秒以内高拟人回应、500ms以内文字响应、100%全流程合规的高效运营闭环。突破传统外呼话术僵化、语音情感缺失痛点，建立“一人一案、千人千面、全时监测”的远程交互模式，以有温度的精细化运营全面提升语音服务体验。
经营重生，实现“前台+中台+后台”的全域化金融产能跃迁
以“科技提升产能”为主线，聚焦“前台交易滞后之困、中台流程繁琐之痛、后台运营迟缓之弊”三大核心痛点，在“前台+中台+后台”企业经营全流程应用大模型，实现全域化金融产能跃迁。
前台推出智能交易，实现从逐笔手工到批量秒级的流程再造。在货币市场、投行债券、票据等多个业务场景推出智能交易机器人，以智能询价应答、实时授信检查、实时统计分析、意向自动达成等功能替代传统交易员人工询价、逐笔手工的作业模式。目前，已实现货币交易只需22秒即可完成交易，较手工交易效率提升近94%；投行债券交易单笔交易时间从60分钟缩减至3分钟内，效率提升95%以上；票据业务交易要素识别准确率大于95%，磋商时间缩短90%，服务响应速度提升95%，实现“秒级响应、分钟级到账”的交易服务新体验。
中台推出智能审贷，实现从人工排查到智能驱动的模型分析。智能审贷体系基于大模型图文理解与多模态信息处理能力，融合影像识别、字段提取、规则匹配与内容生成等能力模块，实现材料齐全性判断、信息结构化提取与合规性自动审核，资料影像的分类识别率达96%，关键信息提取准确率达92%。同时，在对公领域，研发对公授信决策综合智能体，结合知识图谱与检索增强技术，支持辅助准入识别、信用分析、财报分析与审查报告自动撰写，助力构建标准化、结构化、自动化的智能审批流程，单笔业务财务分析耗时从数小时可缩短至1小时内，审查报告生成效率预计提升30%，大幅提升银行信用审批决策质效。
后台推出智能问数，实现从代码取数到问答展示的取数模式。智能问数服务支持用户以自然语言交互式查询报表数据，实现高效、精准取数，并可根据数据情况自主完成数据洞察等分析功能。该服务依托自主研发，构建了AI原生的“边想边算”能力，结合多智能体技术，提供“白话诉求、准确答数、可视展示、随时可用”的智慧数据服务，实现数据易用性和智能化水平的飞跃。目前，智能问数可实现3分钟内完成数据提取、生成可视化图表和洞察分析，输出结果采纳率达95%，将手工取数和分析的耗时由“天级”大幅压缩至“分钟级”，显著提升企业用数效率。
站在智能时代的新起点，新机遇与新挑战同行。商业银行不仅要把握好人工智能技术带来的时代机遇，也要认识到算力瓶颈、模型幻觉、数据安全等多重挑战带来的巨大难题。上坡路难走，力行则将至。顶风船难开，笃志则必达。商业银行应始终以服务国家战略为己任，坚定不移落实“人工智能+”战略，全力做好金融“五篇大文章”。在保证安全性、合规性的基础上，充分运用大模型技术持续完善客户服务和优化经营管理，积极履行责任主体担当，落实国家和监管机构对于大模型技术应用要求，实现安全和发展同行并进，为实体经济高质量发展、金融强国建设贡献力量！