信貸審批流程由數(shù)天壓縮至分鐘級，人工智能驅(qū)動銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

　　人工智能技術(shù)正加速滲透金融領(lǐng)域。

　　2024年上市銀行年報顯示，AI已成為推動銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心動力，國有六大行在金融科技方面投入總額突破千億元，金融科技從業(yè)人員規(guī)模首次超過11萬人。從風(fēng)險識別到授信審批，從員工輔助到智能運營，AI正推動銀行業(yè)服務(wù)模式、業(yè)務(wù)流程乃至生態(tài)體系的重構(gòu)。

　　變革浪潮背后，政策引擎同步發(fā)力。此前，中國人民銀行等七部門聯(lián)合印發(fā)的《推動數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展行動方案》明確提出，到2027年底，基本建成與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展高度適應(yīng)的金融體系，建設(shè)數(shù)字金融服務(wù)生態(tài)，提升數(shù)字化經(jīng)營管理能力。

　　首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院教授吳衛(wèi)星向《華夏時報》記者表示，AI 應(yīng)用在解決部分行業(yè)痛點上初見成效，但在覆蓋深層需求方面還有很大的提升空間。未來銀行中的 AI 應(yīng)用將呈現(xiàn)三大趨勢：金融服務(wù)的廣泛綜合化、高度智能化與充分個性化。

　　AI應(yīng)用場景多點突破

　　AI應(yīng)用場景更加多樣化。

　　記者注意到，多家銀行正加速部署AI應(yīng)用場景，并積極構(gòu)建底層技術(shù)架構(gòu)，推動AI深度融入業(yè)務(wù)發(fā)展。

　　如工商銀行已落地千億級自主可控AI大模型，覆蓋200余個應(yīng)用場景；建設(shè)銀行建成面向所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用和統(tǒng)一技術(shù)底座的金融大模型，并打造模型即服務(wù)（MaaS）平臺，2024年上線168個大模型應(yīng)用場景，惠及集團約半數(shù)員工；中國銀行2024年新增人工智能等新技術(shù)應(yīng)用場景超900個；交通銀行構(gòu)建了千億級金融大模型算法矩陣，完成百余個大小模型場景建設(shè)，全年釋放超1000人力工作量。

　　多家銀行積極引入DeepSeek等模型的本地化部署。如建設(shè)銀行形成基于DeepSeek-R1的推理類金融大模型，并在生產(chǎn)環(huán)境完成私有化部署，賦能全集團的應(yīng)用場景；北京銀行則通過對接通義千問等7種行業(yè)先進大模型及“聞?！?span id="bk_90.BK0634">大數(shù)據(jù)，完成DeepSeek全系列模型本地化部署。

　　銀行對AI的具體應(yīng)用則普遍體現(xiàn)在客戶服務(wù)、風(fēng)險管理和運營優(yōu)化等關(guān)鍵領(lǐng)域，且成效顯著。如建設(shè)銀行的“幫得”智能助理，為該行3萬名對私客戶經(jīng)理提供服務(wù)，擁有AI話術(shù)、AI側(cè)寫、AI找客戶等智能輔助工具，2024年總交互次數(shù)達3463萬次；郵儲銀行推出的貨幣市場交易機器人“郵小助”，上線以來接受詢價總量超1.5萬億元，總成交金額超過2000億元，交易平均耗時較人工節(jié)約達94%，捕獲超額收益率6個基點。

　　“AI 在解決部分行業(yè)痛點上取得了較為顯著的成效，但未來覆蓋深層需求方面還有很大提升空間。” 吳衛(wèi)星表示。

　　他指出，金融大模型在助力AI信貸審批系統(tǒng)等標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)方面，將原本需要數(shù)天的審批流程壓縮至分鐘級甚至更高頻率，有效緩解了傳統(tǒng)銀行業(yè)人力密集、響應(yīng)滯后的問題。然而，在涉及復(fù)雜金融產(chǎn)品的深度咨詢以及需要情感溝通的高凈值客戶服務(wù)等場景中，目前人機協(xié)同模式仍有進一步優(yōu)化的空間。

　　而在風(fēng)險管理方面，AI技術(shù)通過整合征信數(shù)據(jù)、交易流水、工商信息等多維數(shù)據(jù)源，有力地打破了傳統(tǒng)的信息孤島困境。“但不容忽視的是，大模型存在的 ‘幻覺問題’ 和黑箱決策特性，仍可能引發(fā)新的風(fēng)險。因此，金融機構(gòu)在數(shù)據(jù)治理、邏輯約束和人機協(xié)同等方面還有很大的提升空間，以增強風(fēng)險評估與預(yù)警的可靠性。”吳衛(wèi)星表示。

　　“人+AI”重塑家庭金融決策生態(tài)

　　AI應(yīng)用場景更加深入化。

　　記者注意到，多家銀行加快了AI在客戶服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，如通過部署AI管家、數(shù)字員工等工具提升服務(wù)效率，同時借助AI技術(shù)輔助客戶經(jīng)理進行決策，有效縮短員工操作時間并降低學(xué)習(xí)成本。

　　“‘人+AI’協(xié)作模式正深刻重塑家庭金融決策生態(tài)，從服務(wù)可獲得性與專業(yè)性維度帶來多方面積極影響。”吳衛(wèi)星指出。

　　那么，銀行對AI的應(yīng)用是否有助于提升家庭金融素養(yǎng)，并進一步助力家庭金融決策？

　　吳衛(wèi)星認(rèn)為，AI 智能助理能發(fā)揮一定積極作用，幫助居民家庭降低金融決策門檻，但家庭在參考AI提供的相關(guān)決策建議時，應(yīng)保持謹(jǐn)慎的態(tài)度。

　　“從積極方面來看，借助人工智能等新技術(shù)，人們確實能夠更便捷地獲取豐富的金融知識，這為家庭金融素養(yǎng)的提升提供了有力支持，幫助居民家庭降低金融決策門檻。然而，我們也要清醒地認(rèn)識到，現(xiàn)階段人工智能生成的知識和建議并非完美無缺。其在準(zhǔn)確性、科學(xué)性方面仍存在諸多局限性，因此不能完全將其作為最終決策的唯一依據(jù)。由于數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、模型訓(xùn)練可能存在偏差等多方面因素的影響，人工智能偶爾會出現(xiàn)‘幻覺’等問題，從而生成不準(zhǔn)確的回答或誤導(dǎo)性的建議?！?/p>

　　“這就意味著，家庭在參考 AI 提供的金融知識和決策建議時，必須保持謹(jǐn)慎的態(tài)度。不能盲目依賴 AI 的輸出，而應(yīng)將其作為一種輔助參考工具。在做出重要金融決策之前，需要結(jié)合家庭自身的實際情況，通過人工核實、向?qū)I(yè)金融顧問咨詢、查閱權(quán)威金融資料等多種方式，對 AI 提供的信息進行交叉驗證和綜合判斷，以確保所采納的建議既準(zhǔn)確又切實可行?！?吳衛(wèi)星表示。

　　他進一步指出，銀行在推廣“人+AI”模式的過程中，也應(yīng)當(dāng)充分意識到這一問題，采取措施加以引導(dǎo)和規(guī)范?！耙环矫?，要不斷提升 AI 技術(shù)的可靠性和準(zhǔn)確性，加強數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，優(yōu)化模型訓(xùn)練算法，努力減少‘幻覺’等問題的發(fā)生；另一方面，要強化對銀行人員的專業(yè)培訓(xùn)，使其能夠更好地理解和運用 AI 提供的輔助信息，為家庭客戶提供準(zhǔn)確的解釋和專業(yè)的判斷，確保決策朝著更加科學(xué)、合理的方向發(fā)展。”

　　金融科技未來圖景

　　2025年3月，國務(wù)院辦公廳發(fā)布《關(guān)于做好金融“五篇大文章”的指導(dǎo)意見》，提出要“快推進金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，增強數(shù)字化經(jīng)營服務(wù)能力”。

　　當(dāng)下，銀行普遍加大了對金融科技的資金與人員投入。記者據(jù)年報數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2024年，國有六大行金融科技投入總額達1254.59億元，金融科技人員首次突破11萬人。此外，六家銀行金融科技投入占營業(yè)收入比例均超過3%，交通銀行更是達到5.41%。

　　部分中小銀行亦加大了金融科技的投入力度。如北京銀行提出，要打造“人工智能驅(qū)動的商業(yè)銀行”，貫徹“All in AI”理念，將科技創(chuàng)新作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動，構(gòu)建“AI Banking”新模式。

　　未來AI在銀行服務(wù)中的核心價值體現(xiàn)在哪些方面？

　　吳衛(wèi)星表示，AI 在銀行業(yè)的真正價值或?qū)Ⅲw現(xiàn)在以下三個層面的突破：“其一，服務(wù)模式的場景重構(gòu)。借助客戶畫像與行為預(yù)測等技術(shù)，實現(xiàn)從‘千人一面’到‘一人千面’的轉(zhuǎn)變，例如依據(jù)客戶生命周期自動配置差異化的財富管理方案；其二，業(yè)務(wù)流程的認(rèn)知進化。運用機器人的流程自動化能力與AI的智能決策能力相結(jié)合，構(gòu)建具備業(yè)務(wù)理解能力的數(shù)字員工，使其不僅能完成類似表單錄入等基礎(chǔ)任務(wù)，還能高效率智能處理授信額度調(diào)整等復(fù)雜決策；其三，推動金融生態(tài)的智能躍遷。通過開放銀行平臺連接政務(wù)、物流等外部數(shù)據(jù)源，使風(fēng)險評估維度從財務(wù)指標(biāo)拓展至供應(yīng)鏈全鏈路動態(tài)，真正實現(xiàn)金融服務(wù)與實體經(jīng)濟的深度耦合?！?/p>

　　“未來銀行中的 AI 應(yīng)用將呈現(xiàn)三大趨勢，其一是金融服務(wù)的廣泛綜合化，其二是金融服務(wù)的高度智能化，其三是金融服務(wù)的充分個性化?！眳切l(wèi)星表示。他同時指出，未來銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的長期挑戰(zhàn)主要包括復(fù)合型人才的短缺、防欺詐實時監(jiān)測、算法可靠性和可解釋性等方面?！敖鹑诜?wù)提供機構(gòu)需構(gòu)建‘敏捷試錯——快速迭代’的創(chuàng)新機制，方能在‘AI+金融’的深水區(qū)持續(xù)領(lǐng)跑?！?/p>

（文章來源：華夏時報）

(原標(biāo)題：信貸審批流程由數(shù)天壓縮至分鐘級，人工智能驅(qū)動銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型)

(責(zé)任編輯：137)