场景应用 - 大模型技术在银行核心场景深度实践，包括客户经理赋能、合规运营、远程坐席、分行智能化经营等[2] - 授信尽调报告生成时间从7天压缩至3分钟，基于大模型和大数据技术自动获取加工行内外数据[2] - 智能政策问答助手平均响应时间20秒，提升政策解读一致性与决策规范性[3] - 远程坐席单通电话处理时间缩短15秒，坐席满意度达90%[3] - 经营分析画像自动化报告覆盖807项业务指标，实现秒级响应[3] 效率提升 - 授信尽调智能报告功能已推广至39家一级分行，服务近2000名客户经理，生成5000余份报告，平均耗时3-5分钟[3] - 自动生成报告质量取决于外部数据丰富度与内部数据颗粒度[2] - 大模型嵌入办公流程辅助坐席人员处理客户问题并生成工单总结[3] 未来规划 - 大模型将整合全行知识库打造智能助手，实现跨渠道服务协同[4] - 运用多模态数据构建深度客户画像，驱动精准营销与个性化推荐[4] - 辅助银行从经验决策转向科学决策，分析宏观经济与行业周期[4] - 深度推理能力用于分析企业多维度信息，构建前瞻性风险预警机制[4] 组织适配 - 光大银行成立总行一级部门统筹模型管理与数字化转型[6] - 推动转向以"人机协同、任务驱动"为核心的小单元协作体系[6] - 中小银行可利用架构层级简单、决策链条短的组织敏捷性优势[7] - 建议中小银行集中资源于核心业务领域，探索行业共研共创机制[7] 风险防控 - 构建四道防线应对AI幻觉：源头拦截、数据治理、模型协同、责任归属[9][10] - 采用"大模型统筹决策+小模型精准评估"协同运营机制[10] - 建立"谁应用、谁审核、谁负责"责任机制，要求业务人员合规审核[10]