公司战略与规划 - 公司坚持“科技立行”策略 明确将打造智能银行作为未来5年核心任务 并全面落实AI first战略 [2] - 自2023年董事长提出打造行业第一家智能银行目标后 公司积极布局大模型应用 并在2025年依托基础大模型成熟度实现显著进展 [2] - 公司计划2026年实现高价值工作项全面落地 并加快低价值场景落地 推动重要业务流程端到端改进 [2] AI应用落地与成效 - 公司全面梳理了全行1588个独立工作项 按大模型可发挥作用的量化标准分为高 中 低价值三类 优先推进高价值场景落地 [2] - 截至2025年底 公司累计落地856个大模型应用场景 [2] - 2025年大模型应用累计替代人工时长超1556万小时 相当于节省超8000名全职员工工作量 [3] - 2025年大模型日均输入输出Token规模较2024年增长10.1倍 最新的日均输入输出Token总规模达260亿 位居银行业领先水平 [3] 技术开发与效率提升 - 大模型应用本质上是一种概率应用 存在较高不确定性 需要不断调试和持续迭代 通常需完成6次迭代才可实际投产 [3] - 通过优化大模型工程体系 公司已将应用迭代周期从2024年平均32天缩短至2025年的8天 效率提升至原来的四分之一 [3] 未来投入与风险应对 - 公司正多措并举打造安全 可靠 可信的大模型应用 以应对大模型仍存在的“幻觉”风险 [3] - 2026年公司将持续加大投入 全力落实智能银行建设目标 [3]