文章核心观点 - 国家金融监督管理总局发布《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，旨在通过加快发展“人工智能+金融”、激发数据要素潜能等措施，引领金融机构深化数字化转型，从“业务线上化”的浅层改造进入“智能驱动”与“数据赋能”深度融合的新阶段 [1][4][5] 政策导向与要求 - 《方案》在原有数字化转型框架基础上，新增“人工智能+”和“数据要素×”等工作内容，从健全治理机制、赋能金融服务、发挥新技术引领作用等六个方面提出具体要求 [5] - 鼓励有条件的金融机构构建企业级人工智能平台，集中管理模型开发、部署与评估流程，以提升人工智能建模及安全应用能力 [5] - 强调金融机构应聚焦核心主业，加大科技研发投入，确保技术创新与业务需求精准对接，形成技术驱动与业务发展的良性循环 [5] - 政策要求提升科技项目绩效管理水平，研究建立科技投入产出、赋能业务的衡量标准和评价体系 [8] - 强化数字化人力资源建设，大力培养和引入数据分析与监管科技等复合型专业人才 [8] 行业实践与应用案例 - 多家上市银行已在“AI+金融”领域积极布局，将人工智能技术广泛应用于客户服务、风控和营销流程 [6] - 招商银行初步建立“AI小招”企业智能助手，截至2025年上半年末累计服务企业客户达6.13万户，累计服务45.85万人次 [6] - 兴业银行智能体平台上架超200个智能体，部署全渠道AI数字客服，AI消保内容审核已覆盖理财、个贷等十余个业务场景 [6] - 浦发银行通过“人工智能+科技金融”实现全流程闭环服务，其数智管理平台“抹香鲸”服务近9000家科技企业 [6] - 工商银行开发了信贷智能体矩阵“智贷通”、评审数字助手“工小审”，并上线AI财富助理探索人机协同营销 [6] - 建设银行金融影像文字识别产品票据种类增长41.95%，多项票种识别准确率突破99% [7] - 中国银行部署DeepSeek-R1、Qwen3等系列模型，在营销、客服、运营等领域赋能一百余个场景 [7] - 中信银行建成涵盖模型训练推理、AI应用开发及知识管理的平台体系，完成主流大模型在国产算力环境下的全场景部署，落地70余个应用场景 [7] 行业影响与发展趋势 - 数字化转型正从“业务线上化”进入“智能驱动”与“数据赋能”深度融合的深水区，更强调数字技术与金融业务本质的有机结合 [5] - 数字技术应用从内部提效转向生态赋能，覆盖科技、绿色、普惠等领域，形成“金融+产业”协同生态 [7] - 智能风控成为核心能力，通过数据驱动实现风险动态识别与主动防控 [7] - 政策将推动银行打破科技部门与业务部门的壁垒，并可能形成“科技领先行-中小行”的分层技术输出生态 [8] - 商业银行在实践中应重点培育既懂金融又懂技术的复合型团队，并以业务需求反推数据治理优先级 [9] - 在底层基础设施与通用大模型上可借力外部科技公司，但在核心风控、客户洞察等专业领域需坚持自主研发或深度参与，以守住安全底线并沉淀自身知识产权 [9]

银行业AI应用现状 - 多家银行已完成DeepSeek大模型在智慧办公、智慧营销等领域的部署运行，并取得良好效果 [1] - 人工智能技术广泛应用于智能化风控、精准营销、智能投顾等领域，提升业务效率并降低成本的 [1] - 工商银行人工智能替代工作量超过4.2万人/年，招商银行大模型应用创造的生产力相当于超5000人的全职人力 [2] AI技术规模化应用 - 工商银行建成全栈自主可控的千亿级金融大模型体系"工银智涌"，在20多个业务领域规模化应用，落地场景超200个 [2] - 招商银行大模型应用场景落地120多个，形成有规模的力量 [2] - 商业银行预计2025年将借助DeepSeek等AI技术加快业务数字化、智能化转型 [2] 运营效率提升 - 中信银行大模型生成尽调报告为客户经理节省约60%的时间 [3] - 招商银行大模型助手将每笔贷款处理时效提升54% [3] - 民生银行AI生成代码采用率超30%，提交代码中占比达10% [3] - 邮储银行"小邮助手"日均受理咨询超3000次，业务办理时长缩短约20% [4] 对外业务场景优化 - 工商银行大模型使对客交易效率提升3倍，邮储银行货币市场交易单笔询价耗时仅22秒，比人工缩短94% [5] - 工商银行"工小审"实现对公信贷全场景"智慧审贷"，建设银行授信审批报告生成时间从数小时压缩至分钟级 [5] - 北京银行信贷审批周期缩短50%，平均审批时间由5天降至2.5天，欺诈识别准确率由95%提升至98.7% [5] 人机协同模式 - 农业银行建立"机器处理+人工辅助"模式，招商银行打造"AI+金融"新模式，覆盖零售和批发条线 [6] - 建设银行ChatBot交互版AI助理覆盖全集团一半以上员工、46个业务领域、200多个场景 [6] - 民生银行利用大模型赋能全行知识管理，为员工提供一站式智能服务 [6] AI与人工平衡 - 中国银行研究院指出需探索人工与AI的平衡，64%受访者不希望客服系统部署AI技术 [7] - DeepSeek解决人类与AI认知难点，使从业者专注于深度思考和战略决策 [7] - 建议银行组建模型应用团队，培养从业人员数据分析能力，构建"AI+业务"思维体系 [7]

银行大模型应用现状 - 工商银行在同业中率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并接入"工银智涌"大模型矩阵体系，推动金融业务场景智能化升级 [2] - 目前已有超20家银行部署应用DeepSeek大模型，六大国有银行中邮储银行、建设银行、工商银行均已布局 [3] - 银行对DeepSeek的探索主要集中在智能客服升级、业务流程优化、智能决策与风险管理、智能营销与客户洞察四大领域 [4] 国有大行应用案例 - 工商银行实现大模型对20多个主要业务领域的赋能，落地场景200余个，打造了ChatDealing数智对话交易产品、"工小慧"远程银行坐席助手、"工小审"授信审批风控助手等应用 [6] - 建设银行引入DeepSeek模型并定制化训练，推进生成式人工智能在全集团的体系化应用 [8] - 邮储银行本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，应用于"小邮助手"增强逻辑推理功能 [9] 技术部署特点 - 大部分银行选择本地化部署，基于数据隐私和安全考虑自行搭建大模型技术体系 [10] - DeepSeek R1的私有化部署周期从6-8周缩短到2-3周，微调数据需求从百万级样本降低到十万级样本 [10] - 专家指出银行未来仍不会直接放弃自行搭建设施转而使用外部服务，数据安全和隐私是核心约束 [11] 应用效果与价值 - 邮储银行通过DeepSeek优化"小邮助手"的语义理解和逻辑推理能力，提升远程银行服务效率和客户体验 [13] - 工商银行构建财报分析助手、AI财富管家等10余个典型场景，推动业务流程智能化升级 [13] - 苏商银行利用DeepSeek优化信贷风控模型，欺诈风险标签准确率提升35% [14] - 建设银行利用DeepSeek提升文生图功能，优化营销内容 [15] 未来发展方向 - DeepSeek与银行网点深度融合，推动金融服务从"信息化"向"认知化"跃迁 [16] - DeepSeek驱动的具身智能机器人或数字人可承担银行网点的第一触点服务，实现服务触达的精准分层 [17] - 在业务办理过程中，DeepSeek可依托增强现实或数字人交互界面，提供可视化的操作指引 [18] - DeepSeek的知识中枢系统能够整合行内多源信息，支持员工通过自然语言进行快速检索 [19]