怎么分析适合银行的AI应用研究方向？

一、银行业人工智能应用概览

近年来，“生成式AI”这一技术取得了引人注目的进展，如流行的ChatGPT、Gemini.Claude、盘古、文心一言、通义千问、讯飞星火、ChatGLM等。这些模型基于大型复杂的深度神经网络结构，采用互联网上海量的数据训练，并辅以大量的人工反馈对模型进行优化和改进最终训练出具有数十亿甚至数万亿个参数的模型。受益于海量数据、海量参数、海量算力的规模定律，生成式AI具有更好的表达能力和更泛化的任务能力。

银行业是大模型落地应用最多的金融领域，其应用范围已经从国有大行、股份制银行迅速扩展到头部区域性银行。目前，国有大行和股份制银行已全面启动大模型应用建设，并在前、中、后台均有正式投产的应用案例。国有大行凭借雄厚的资金与技术积累，更注重技术的全栈掌控，旨在通过构建自主可控的技术体系，满足自身多样化的业务需求，进而提升核心竞争力。在此过程中，他们积极与国内顶尖机构开展深度合作，共同推进计算资源、计算调度与模型能力的全栈信创建设。股份制银行则展现出更为灵活多样的建设模式，它们在探索的宽度与广度上均取得了显著进展。区域性银行虽然起步较晚，但基于战略与价值驱动的探索热情同样高涨。目前，约 80%的区域性银行已涉足大模型领域，部分已基于行业成熟的产品市场匹配度进行速赢落地，部分仍处于实验室阶段或全行范围内的智能体原型竞比阶段，少部分亦开展了全行级的领域实践。

银行业的大模型应用从零散的点状尝试，在通过应用场景的归纳分类，可以大致分为通用工具、前台业务提升、中台精益管理、后台经营决策等四大领域。

通用工具是银行引入大模型技术的基础应用领域，其核心特征为技术通用性强、跨场景适用。此类应用主要面向机构内部，涵盖文档图像处理、智能问答、音视频内容分析、代码辅助生成等多个方面,旨在提升组织内部的运营与研发效能。由于该领域技术成熟度高、应用场景明确风险相对可控，其所带来的价值直观易衡量，因此成为多数金融机构部署大模型的首要实践领域。其应用主要聚焦于机构内部，以确保信息与业务风险可控。

前台业务提升领域直接面向客户价值创造，是决定未来市场竞争力的战略关键。其通过对客户行为、金融产品偏好与潜在需求的深度分析，构建精准客户画像，进而赋能个性化营销与服务能力的升级。应用范围覆盖客户服务、精准营销、投资顾问与投资研究等多个直接关系到客户体验与业务增长的领域。受限于金融场景的严谨性要求、模型输出的可控性挑战以及投资回报率的评估周期，多数相关应用仍处于实验室探索或小规模试点阶段。部分成熟度较高的应用，正通过与传统人工智能模型及人工专家协同的模式进行部署。

中台精益管理领域是机构稳健运营的基石，侧重于强化机构的运营效率与核心风险管理能力。通过大模型技术对海量交易数据、市场动态与客户行为模式进行实时分析，能够构建更为智能与动态的风险预警、识别与防控体系。应用聚焦于风险识别、合规审查、反欺诈、智能运营等中枢环节。该领域对模型的可靠性、稳定性与专业性均提出极高要求，通常由金融机构主导自研，或与顶级技术厂商进行深度合作定制开发，是体现机构核心风控能力的关键领域，亦是当前行业探索与应用推广的重点方向。

后台经营决策领域旨在支撑组织高效运转与科学决策，主要赋能财务管理、人力资源、开发运维等核心职能部门，以提升内部管理的科学性与自动化水平。在财务领域，应用聚焦于财务报告的自动化生成、预算规划的智能推演以及关键经营指标的预测性分析。在开发与运维领域，大模型在代码自动生成、测试用例生成、系统异常智能诊断等方面展现出巨大潜力，正成为部分领先金融机构探索的创新方向，旨在提升软件工程全链路效率，同时辅助提升相关岗位人员的专业能力与决策质量。

在领先机构的实践中，上述四大应用领域正走向由统一AI战略驱动的协同共振。以银行科技的探索为例，某行与第三方大模型供应商共建银行领域大模型，面向 C端用户开发智能助手，以解答存款、贷款、理财等各领域问题；同时，在后台自建智能体开发平台，将日常办公、数据分析、质量控制等环节的AI赋能门槛显著降低。这种“内外兼修”的布局，将外部客户价值创造与内部运营效率提升相结合，形成良性循环，代表了银行大模型应用的方向之一。

二、银行AI应用方向分析

1. 场景图谱分析

由于各家银行的业务、资源和科技研发能力都存在不同程度的差异，在开展AI应用研发时，照搬他人的经验开展AI相关应用的研发工作，在具体的项目实践中往往会变成“启动会说得挺好，落地做得不咋地”的尴尬局面。因此，对于需要研究AI应用赋能业务、管理和客户的企业，都应该首先梳理找到最具有价值的场景，集中力量和资源，让AI的价值可以切实地在应用场景中体现。

高价值场景的梳理是规划设计的前提，是实现企业主价值流目标,快速提升企业核心业务能力的基础。如何进行价值场景的识别可从场景的价值度和落地可行性两个维度来梳理企业的价值场景图谱,并生成对应的部署策略,形成包含部署策略四象限的“场景图谱”（参考下图）。象限1具备核心价值且可行性高的场景，可优先部署，尽早获益；象限2具备普通价值且可行性高的场景，可考虑次优部署，通过长尾效应获益;象限3具备核心价值但目前可行性低的场景，企业根据自身资源和科技实力评估，适当投入资源提前部署准备或者寻找外部生态伙伴联创进行技术创新，尽快落地获益；象限4具备普通价值且可行性低的场景，可作为长期储备持续关注，待后续落地条件成熟纳入部署计划。

图2：人工智能场景图谱

通过业务场景价值度以及落地可行性两个维度的分析，企业能够充分识别真正的高价值场景，形成价值场景图谱，并根据银行战略，制定人工智能场景的部署策略。

下面以某银行为例，通过评估自身资源情况、数据备注度、技术成熟度等因素，结合银行战略下的业务发展规划，梳理出来的人工智能应用场景图谱以及对应的部署策略，同业可以参考类似的方式，形成自身的“场景图谱”。

图3：某银行人工智能场景图谱示例

对照前文的银行业人工智能应用全景图，还可以看出，处于象限1和象限2的应用场景多是聚焦于通用工具、前台业务提升这两个领域，而这两个领域的人工智能应用相对于其他领域，也是技术成熟度较高，可以通过有限的资源或者外部采购合作等方式快速投入使用。

2. 场景价值评估

在进行人工智能应用研发时，由于大型银行的资源优势和科技实力，可以在银行人工智能应用的多个领域方向进行探索发力，而中小银行在进行人工智能应用规划设计时，必然不可能采取大型银行的实施路径，这就意味着我们必须分析银行内部现有的业务痛点，根据自身的资源情况，找准可行且经济的人工智能应用进行试验。在决定到底选择什么业务先行实践人工智能时，还需要通过价值评估体系进行识别。

人工智能行业应用场景的价值评估比较复杂，涉及到长期收益与短期收益的平衡，及难以量化的隐性价值。我们可以从品牌价值、经济效益、战略发展、安全合规”四个维度进行评估（参考下图）。

图3：银行人工智能场景价值评估模型

1）品牌价值

人工智能技术的引入可以帮助银行提供高质量的产品和服务，增强用户体验和满意度，最终实现品牌形象优化，助力银行实现长期发展。品牌价值在银行这一类服务业中体现明显，通过人工智能算法提供个性化的产品推荐，增强用户体验，增加消费者持续使用金融服务和购买产品的可能性，提升了品牌认知度和用户忠诚度。

2）经济效益

人工智能技术的引入可以帮助银行降本增效，扩大业务规模，从而提高整体效益和盈利能力。例如在银行领域中，银行通过引入数字员工来节省人力成本，通过智能风控提升消费信贷的审批效率。

3）战略价值

人工智能技术的引入可以帮助企业实现战略转型及目标，包括实现创新成果在行业内的推广，业务模式或盈利模式的转型创新以及促进组织和人才机制的变革。银行可以利用人工智能技术进行全面和深入地数据分析，通过挖掘和分析产品数据、营销数据和客户行为等信息，发现潜在的机会和改进点，有助于银行做出有效的管理决策和促进业务优化。

4）安全合规

安全合规一直都是银行业的“高压线”。人工智能技术的引入可以帮助银行提升流程合规，加强内控，降低监管成本支出。例如在EAST数据报送时，可以及时灵活根据监管政策的变化进行数据报送工作的优化，降低内部数据管理工作成本和避免额外罚监管罚款支出。

基于银行人工智能场景价值评估模型，银行可以通过指标打分来评估人工智能应用场景价值，并根据自身的战略发展和业务特点调整权重，以此为后续的人工智能应用规划设计优先级提供参考，下面提供某银行的价值评分表示例：

表1：某银行价值评分示例

识别人工智能应用场景建设价值优先级后，在考虑应用场景的模型能力建设时，也需要依据应用场景采取不同的建设方式。对于价值高且安全要求高的应用场景，建议可以采取端到端自建或者专有模型开发的方式；而对于价值一般且业内技术成熟度高的应用场景，可以采取API调用模式或者直接外部采购成熟方案。