一、人工智能与大模型技术
在银行业的普遍应用
1. 客户服务和智能客服
客户服务是人工智能应用的核心领域之一。传统银行客户服务依赖专业的人工客服，虽然能提供较高的情感交互，但因响应时间较长、服务覆盖面有限以及成本较高，难以满足现代客户对高效、便捷服务的需求。而基于人工智能的智能客服系统则在解决这些痛点方面表现出色，不仅显著提高了服务效率，还有效降低了运营成本。
2.智能投顾与个性化金融服务
在财富管理和投资领域，人工智能和大模型技术的应用同样带来了变革。传统的投资咨询服务依赖于专业化的人工投顾，对客户需求 的响应速度有限，同时受限于人工分析能力的高低和市场数据的复杂 性，服务质量难以保持一致。而基于大模型技术的智能投顾系统则弥 补了这些短板，为客户提供了更高效、更精准的个性化金融服务。
3.运营效率提升
银行的日常运营涵盖文件处理、合规检查和财务审计等大量繁琐且高频的任务。传统工作模式往往需要投入大量的人力，既费时又容易因人为疏漏而产生风险。引入人工智能技术的文本分析与图像识别能力，为这些任务提供了高效、精准的解决方案。
4. 运营效率提升
银行的日常运营涵盖文件处理、合规检查和财务审计等大量繁琐且高频的任务。传统工作模式往往需要投入大量的人力，既费时又容易因人为疏漏而产生风险。引入人工智能技术的文本分析与图像识别能力，为这些任务提供了高效、精准的解决方案。
二、G行人工智能与大模型技术
的探索和应用
在金融新基建与数字中国建设的浪潮中，G行积极探索数字化转型之路，实施“123+N”的科技发展战略，深度挖掘人工智能在业务中的应用潜力，构建强大的企业级 AI能力与自研定制化 AI 能力，为推动业务高速发展提供核心动力。目前，G行已成功构建起全行统一、自主可控且功能丰富的人工智能技术中台架构体系（图一），该体系具备听、说、读、看、做五大类能力，能够全方位地为银行业务提供有力支撑与赋能。
图一：人工智能技术中台架构体系
1. 智能客服：虚拟数字人
G行推出的数字人“小璇”（图二），目标聚焦于年轻客户群体。借助碎片化、虚拟化、移动化场景优势，提供金融知识问答、理财规划等特色服务，有力推动银行智能服务重塑与数字化转型，使金融服务更贴合客户个性化需求，让客户随时享受专业金融陪伴。
图二：数字人“小璇”
虚拟数字人整合多项先进人工智能技术，以流畅自然的视频与语音交互为核心驱动，辅以灵活的文字交互方式，融合了人脸识别能力与声纹识别能力，构建起完备的“听说读看”感知与交互功能体系。
2. 智能问答：智能知识助手
依托人工智能技术中台构建，采用大模型、小模型方案，构建G行智能知识助手（图三）。大模型负责复杂语义理解与综合知识分析，小模型专注专项任务处理，大小协同，借助海量金融数据挖掘学习构建知识体系，能快速精准解答问题。
图三：智能知识助手
对客户服务，智能知识助手能提供高质量解决方案，在客服坐席流程中，有力提升一站式解决客户问题能力，满足金融生态服务需求；对内部员工，智能知识助手运用知识库加大模型技术，联合实时通讯工具构建项目管理、研发、测试和运维助手，实现大模型对话在科技内部应用，有效助力科技员工掌握系统使用方法。
3.智能文档：图像识别与文档审核
OCR 技术以其独特的功能特性，利用先进的人工智能算法，能够对图像中的文字进行精准识别，并将其转换为计算机易于处理的格式。对于无论是常见的纸质文档扫描图像、各类卡证（如身份证、银行卡）的拍摄照片，还是从视频中截取的画面，都能准确处理，在多源图像文字提取方面具备很强的适应性。
图四：OCR 技术
在实际业务中，可完全替代用户手动输入文本、票据、身份证、银行卡、行程单等信息，极大提高信息采集效率与准确性。在金融交易时，能快速识别票据信息，高效地将纸质文档转化为电子文本，加速交易进程，且方便存储与共享。在内容审核时，可迅速扫描文本，标记出可疑或违规内容。在自动化标注方面，能快速提取文字，辅助标注工作。
三、面临的挑战
尽管人工智能和大模型技术在银行业展现出巨大潜力，但其广泛应用也带来了一系列新的挑战，我们需要正视这些问题，并制定有效策略应对。
1.数据隐私与安全问题
银行业务高度依赖客户数据，而这些数据往往包含高度敏感的个人和财务信息。在引入人工智能和大模型技术时，如何确保数据隐私和安全是银行必须优先解决的问题。若处理不当，数据泄露或滥用的风险将直接威胁客户权益和银行声誉。
2.模型的可解释性与透明度
大模型的强大性能往往伴随着复杂性，其决策过程通常难以被直接理解，因此被称为“黑箱”模型。这种特性在金融行业尤其具有挑战性，特别是在涉及客户信用评估、贷款审批等敏感领域时，银行需要提供清晰、可追溯的决策依据。
3. 法规与合规性问题
随着人工智能技术在银行业的广泛应用，监管机构对AI技术的使用提出了更严格的规范要求。银行需要在创新与合规之间找到平衡点，以避免因不当使用技术而产生合规风险。例如，在数据处理、算法决策和客户权益保护方面，银行需确保AI应用符合法规标准，避免因算法偏差或模型滥用而引发合规问题。
四、未来展望
随着人工智能和大模型技术在银行业的深入应用，未来的银行服务和运营模式将发生深刻变革。在技术驱动的浪潮下，以下几个关键趋势将成为银行业发展的重要方向：
1. 智能化风控体系
人工智能将在银行的风险管理体系中发挥更加核心的作用，特别是在反欺诈、信用评估和市场风险预测等关键领域。通过深度学习技术的应用，AI系统可以快速识别客户交易中的异常行为，有效预防洗钱、欺诈等非法活动。同时，基于大数据分析的信用评估模型将更加动态化和精准化，可以实时更新客户的信用状况和风险评分。
2. 无人银行与智能网点
随着人工智能技术的快速发展以及客户习惯的改变，银行的服务模式正在向智能化和无人化方向转型。无人银行和智能网点的普及将成为一种趋势。这些网点通过引入人脸识别、语音交互和自然语言处理等AI技术，可以实现账户开立、贷款申请、理财咨询等服务的全程自动化。客户只需通过简单的语音指令或界面操作，即可完成以往需要人工协助的复杂业务。
3. 自动化运维(AIOps)
人工智能与大模型技术在银行运维领域的应用前景同样广阔，AIOps（人工智能运维）指的是利用人工智能技术来自动化IT运维，解决复杂问题。通过实时监控、数据分析和机器学习模型，AI可以快速发现和预测潜在的系统故障和性能瓶颈，并且基于历史数据和模型，AI可以在检测到故障后，自动执行修复操作，例如重新启动服务、优化数据库查询、调整负载等，减少系统宕机的时间。
在数字化转型的浪潮下，人工智能相关技术的广泛应用正深刻地改变金融行业的运作方式。从智能客服、商业智能（BI）到智慧办公，这些应用已初步展现了大模型在提升客户体验、优化业务流程和提高运营效率等方面的巨大潜力。随着技术的更加成熟与场景应用的深入，银行也将进一步向全面智能化和个性化转型，构建更加高效、灵活的服务体系。
编辑&作者介绍
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天行健，君子以自强不息。作者王涛，负责企业手机银行、人工智能类系统的应用运维工作，以“高安全，高水平，高效率，高性价比”为工作指引，做好业务赋能的引擎和科技风险的守护人。
作者刘丁，拥有多年系统运维相关工作，目前负责企业网银的应用运维工作。
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编辑周乐凯，目前是一名应用管理员，负责系统的应用运维相关工作。喜欢摄影，读书，身体和灵魂总有一个要在路上。
