人工智能驱动银行业范式跃迁 - 人工智能正驱动银行业从数字原生阶段的流程自动化演进为AI原生阶段的认知自主化，核心在于以大模型为基座的生成式智能体重构风险定价函数、重塑信贷生产函数 [2] - 银行业AI日均调用量较两年前激增500%，央行将“AI渗透率”纳入商业银行评级体系 [4] - 2025年头部银行平均部署超10个大模型，4000余名员工具备AI应用开发能力，GPU单卡训练成本降至三年前的37% [8] 技术普惠与政策引导 - DeepSeek开源72B参数模型在银行从业资格考试中以67.15分平均成绩超越GPT-4，大幅降低AI应用门槛 [4] - 已有20余家银行部署应用DeepSeek大模型，传统金融机构部署专业AI系统需投入千万级算力成本 [6] - 央行在金融机构评级指标中新增“数据治理与AI应用能力”模块，权重与资本充足率、资产质量并列 [7] 从数字原生到AI原生的演进 - 数字原生时代核心业务模式是渠道线上化、流程自动化与产品标准化，RPA处理规则明确任务可节省人力成本40%-60% [9] - AI原生阶段实现从“自动化”向“自主化”进化，呈现决策机制重构、服务范式进化和组织形态变革三重突破 [10] - 过半受访金融机构表示在未来18个月内用于生成式AI项目的预算占总预算比例为30%-39% [8] 企业金融三大核心场景的AI升级 获客营销改造 - 传统中小微企业贷款营销转化率不足0.5%，AI可实现“千人千面”精准指导 [16] - 生成式AI可按需“基因编辑”广告素材，依据客户渠道偏好自动选择分发路径 [16] - 通过文生图等AIGC能力生产包含不同配色、风格、卖点的广告素材，提高客户专属体验感 [17] 风险管理跃升 - 构建统一的AI Agent风险大脑，包含反欺诈、授信、用信、用途管控、贷后管控、合规监控六大垂直智能体 [18] - 生成式AI让数据驱动模型替代专家经验做出最优决策，迭代周期从周/月单位缩短至天/小时单位 [18] - AI审批员可融合专家经验搭建风险知识库，智能生成审查报告，提升风控审批效率 [18] 数字经营生态 - AI原生模式覆盖从获客到服务全流程，在关键节点实现智能决策与效率提升 [19] - 建立从“策略制定”“策略执行”到“成效跟踪”的数字经营体系，提高客户满意度和转化率 [19] - AI客户洞察可自动补充完善客户档案信息，建立客户360视图，智能分析销售互动记录 [19] 普惠金融4.0新范式 - 普惠金融3.0解决中小微企业融资难融资慢痛点，4.0更聚焦企业客户全生命周期服务 [21] - 数字银行在AI原生时代爆发前已站在技术变革路口，率先开展从数字原生到AI原生的探索 [14] - 银行业基于千亿级企业数据与AI技术实践，推动服务向AI原生模式进化 [21]