《银行科技研究社》（作者 木子剑）：在国内，2023年初，已有银行展现出对大模型和生成式人工智能的兴趣，并尝试用来写文章、代码等。一年多以来，多家银行对此进行布局。理论上，大模型和生成式AI在银行业有不少应用场景。那么，目前银行业究竟在哪些场景进行探索、应用？

《银行科技研究社》对6大国有银行、12家股份制银行、部分城农商行和民营银行透露的应用场景进行了整理，数据来源于各家银行2023半年报、年报及网上公开资料。

这些场景，或是银行目前应用相关技术的主要场景

据《银行科技研究社》了解，银行已在多个场景落地大模型、生成式AI技术应用或进行相关探索，包括网点运营、客服、远程银行、数字人、元宇宙、消费者权益保护、研发、代码、智慧办公、营销、风控、合规、反洗钱、研报、企业金融等。

网点运营方面。工行基于大模型的网点员工智能助手已上线，为一线员工提供多方面支持，提升网点效能，2023年运营领域智能处理业务量3.2亿笔，比上年增长14%。邮储银行赋能运营管理上线柜面“小邮助手”，为柜员提供在线业务知识问答，提升业务办理效率。

客服、远程银行方面。工行实现大模型技术在座席助手等场景落地，并推进大模型在数字客服领域应用，不断完善“未问先答+多轮场景+线上图文”智能服务模式。农行基于大模型，在客服知识库上线答案推荐、知识库辅助搜索等功能。基于大模型，建行智能客服工单生成每单平均节约客服工作时间15-20秒，可用率达82%，一致性达80%。兴业银行客服坐席助手可自动扩展相似问并辅助生成进线案例小结等，提升远程银行营销水平及智能运营效率。微众银行通过大模型AI Agent技术对客户对话内容进行小结，助力坐席快速定位用户问题；通过大语言模型完成直通理财知识库相似问题推荐，较传统人工的处理效率提升两倍以上。

数字人方面。交行于2023世界人工智能大会上展示数字员工“娇娇”，其基于通用大模型技术驱动。平安银行虚拟数字人产品通过大模型等技术，提升功能效果。上海银行升级AI数字员工，通过大模型训练，提升服务体验。微众银行基于AIGC模型打造数字人形象制作、音色克隆、唇形匹配、动作库等功能，大幅减少数字人的制作时间。

元宇宙方面。上海银行发布的可交易元宇宙银行基于AIGC等技术研发。微众银行以该行大厦为原型，完善其3D数字孪生体，也集成了生成式人工智能等技术。

消保方面。工行将生成式AI、自然语言处理等技术应用于投诉处置和管理主要环节，提高监测分析智能化水平，推动投诉治理取得更大成效。邮储银行研发基于大模型的投诉问题分类智能模型，实现消保投诉管理自动统计分析和智能监测。微众银行基于大模型技术打造的消保广告视频审核系统平均准确率达95%，节约90%的人工审核时间。

研发、代码方面。工行利用大模型代码生成、代码识别与检测、代码转自然语言等领域的能力，构建基于大模型的智能研发体系。邮储银行聚焦研发测试孵化“研发助手”，辅助需求分析、UI设计、代码生成、系统测试等研发全流程，促进端到端研发效率提升。兴业银行代码生成助手辅助集团研发人员提升研发效能。

智慧办公方面。工行利用大模型的文本生成、问答能力，围绕邮件、文档、会议、员工日常事务等，优化行内办公工具的交互体验，提升员工的办公效率。

营销方面。邮储银行推出情感模型会话洞察与“灵动智库”服务增强企业微信运营功能，提升基层精细化客户洞察能力。微众银行探索通过大模型素材系统生成营销素材，并自动完成内容审核及打分；升级AI Agent智能营销解决方案，基于联邦学习与大模型技术，在业务数据不出本行的情况下，联合广告平台、第三方数据源等进行联邦建模，完成客户定位和精准投放。

风控、合规方面。邮储银行打造智能风控“智能审查助手”，辅助法审工作合规高效。宁波银行在信用风险管理上，升级大数据分析平台，结合生成式AI等技术，扩展风控覆盖面，提升平台易用性和智能化水平，提高风险识别、判断和分析效率。上海农商行也将大语言模型及人工智能技术应用到合规内控领域。

反洗钱方面。兴业银行探索引入大模型等技术提升反洗钱数字化管理水平。

研报方面。工行打造创新投研助手，实现金融市场投研报告的分钟级智能生成。兴业银行研报摘要助手每年可增效54人。

企业金融方面。兴业银行企金产品助手知识问答准确率达90%。江苏银行基于大模型，推出“智能文档助手”，自动归纳企业经营状况，结合实时舆情信息，生成授信调查报告，工作效率提升42%，预计每年节省客户经理1.5万工时。微众银行打造小微企业百亿参数大模型2.0，对比大模型1.0效率加速152倍，其已将该大模型应用到企业金融，实现数字精准化触达和数字化精细运营。网商银行升级“大雁系统”，将大模型的能力应用于产业链金融，作为风控系统“助手”，帮助金融机构识别小微企业。

更多银行探索，涉更多场景应用

以上是部分银行在部分场景应用大模型、生成式AI技术时相对具体一点的介绍。另外，还有一些银行也提及了应用场景，只是未进一步介绍。

比如国有银行方面。中行探索大模型技术在内部知识服务、辅助编码等场景的应用。建行此前透露，金融大模型应用范围已覆盖智能客服工单生成、对公客户客调报告等36项业务场景。交行探索大模型在办公助手、客服问答等场景的应用。

股份制银行方面。招行将大模型应用于智能财富助理等零售场景、数字产品经理等批发场景、FinGPT等中后台场景。平安银行将大模型技术用于零售贷款审批、运营管理数智化升级、消保降诉、汽车金融AI验车等场景。民生银行推进大模型建设，在知识问答、代码辅助、客服坐席、办公写作、数据分析、营销文案等内部场景展开应用试点。浦发银行完成企业智能风险分析、审计制度问答等10个大模型应用场景上线运行。

城商行方面。北京银行形成宣传文案、智能周报、文章翻译、工作总结、会议纪要、通知撰写、代码生成、代码注释等基础应用场景；面向理财经理、大堂经理、客户经理、综合柜员、远程客服等岗位，部署“北银投顾”“财报助手”“运营助手”“智能客服”“京客图谱”“数币银行”“京行研究”等问答机器人，提升员工工作效能。中原银行建设上线“生成式对话助手”，并在合规、人力、餐饮、流程、报表分析等5类场景落地，初步打通了大模型场景应用的落地路径。

民营银行方面。网商银行已在客户经营认知、产业链认知、理财客户挖掘、人工智能外包等多个场景实际测试大模型的落地应用。

从上述应用场景可看出，目前，大模型、生成式AI在银行业的应用以对内为主，而非面客。