行业背景与挑战 - 城商行面临净息差收窄、营收增速放缓及同质化竞争加剧的挑战，区域优势减弱，大型银行持续挤压其生存空间 [1] - 在此背景下，越来越多的银行将AI技术视为实现“弯道超车”的关键路径 [1] - AI在金融行业已从“试试看”走向“必须做”，正从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心 [1] 技术应用与成效 - 蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期的智能客服、知识问答等单点场景，扩展至覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统 [1] - 试点银行借助理财经理数字分身，人均服务客户数从200人提升至2000人，有效覆盖中长尾客户，带动收入增长约20% [1] - 上海银行通过AI手机银行实现“对话即服务”，用户可通过自然语言交互办理十余项高频业务，业务转化率提升10% [2] - 浙江一家头部城商行系统性构建“算力-平台-模型-应用”全栈AI能力，落地30多个智能体场景，覆盖客户服务与内部运营 [2] 公司战略与服务覆盖 - 蚂蚁数科致力于支持银行构建自主可控的金融大模型，助力江浙沪地区部分城商行在员工工作效率、营销转化率、营收规模等方面取得显著增长 [1] - 蚂蚁数科的金融数智化服务已覆盖100%的国有股份制银行、超60%的地方性商业银行及数百家金融机构 [3] 差异化实施路径 - 不同金融机构应根据自身资源禀赋与发展阶段选择适合的AI演进路径，例如预算有限的区域性银行可从场景应用入手，按效果付费 [3] - 部分银行优先将原有手机APP/小程序升级为AI手机银行以提升用户体验和活跃度，并分阶段累加智能体应用 [3] - 另有银行将AI作为一把手工程，打造全行知识库和数据集，构建自主“金融大脑”，推动端到端的业务流程重塑和组织升级 [3] - 金融AI升级需要科技与业务的深度融合，经由大规模数据治理、知识工程、模型训练驱动全面变革，实现真正的“AI原生”，而非传统软件开发模式 [3]