人工智能在银行业的应用现状 - 生成式人工智能等新一代AI技术已在中国银行业多个业务场景中逐步渗透，验证了提效降险的巨大效能 [1] - 渣打银行已在银行运营、智能办公等场景利用大模型技术提升效能，改善客户服务和员工体验 [1] - 银行业对AI应用有严格要求，尤其在数据安全、用户隐私和模型准确性方面，导致落地进程较慢 [1] - 目前大多数银行对大模型应用尚未形成统一策略和标准，应用呈现碎片化，限制了深度整合和价值释放 [1] 银行业AI应用的发展方向 - 未来银行业AI应用不应是技术和场景简单叠加，而应基于AI技术对业务进行重新设计 [1] - AI应用需要围绕业务需求主线，对现有业务流程进行端到端重构，确保与商业目标高度契合 [2] - 前台业务对市场和客户理解更深，能明确AI应用场景和预期效果，避免技术"为用而用"的盲目性 [2] - 渣打银行在信贷风险报告写作中引入业务专家参与模型设计，提升可解释性和实用性 [2] 端到端业务流程重构 - 端到端重构将AI作为核心驱动因素，从整体业务流程出发重新设计业务逻辑和操作模式 [3] - 渣打银行在智能审单环节实现AI深度参与全流程，提升协同效率和处理能力 [3] - 流程改造优化数据流转和业务逻辑衔接，减少冗余环节，加快处理速度并降低出错率 [3] - 系统设计增强了可维护性和扩展性，为后续功能升级提供更灵活高效的技术支撑 [3] 负责任的人工智能治理 - 银行需确保AI应用的透明、公平和可控，建立完善治理机制防止算法偏见和数据滥用 [4] - 渣打集团创建了包含九大类要求的负责任AI框架，所有AI应用上线前需通过评估 [5] - AI技术普及工作日益重要，渣打银行每年举办"人工智能和数据周"活动提升员工技能 [5] 行业协同发展 - 渣打银行已建成满足基本AI发展需求的软硬件基础设施，开发了多种AI应用工具 [6] - 银行业AI发展正从单一场景探索迈向系统化战略构建，需构建覆盖全业务链条的智能体系 [6] - 外资银行可凭借多元化实践为中国银行业提供AI治理、风险控制和业务整合经验 [6] - 需要金融同业、科技企业和监管机构合力构建开放协同的行业生态 [7]