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ChatGPT帶火了AI和大模型領域，2年過去，各行業在AI落地上也開始加速。這篇文章，我們來看看AI技術在銀行、金融領域的落地情況。

從ChatGPT面世以來，短短2年時間，AI技術就已經極大的影響了我們的生活，盡管還達不到翻天覆地的變化，但是已經極大的提高了我們工作的效率。

從我個人使用感受來看，至少我現在基本已經拋棄了傳統的搜索引擎，遇到問題都是使用AI搜索，不僅僅是在工作上的助力，生活上遇到的問題也更加依賴于AI去進行解答，個人目前用的最多的AI工具是kimi，其次是豆包、文心一言、通義千問，體驗目前最好的還是kimi。

現有AI能力，大家基本都認可對于客服行業、電商行業、教育行業以及游戲影視行業是極大的助力，比方說智能客服從傳統 FAQ到現在的AI大模型最擅長的文本問答，能力有了質的飛躍。

而對于電商行業、文生圖、文生視頻，商品的名稱、主圖、詳情頁、主視頻介紹等，非常的契合，甚至數字人AI直播帶貨都能游刃有余。

游戲和影視行業就更加不用說了，今年初爆火的日本游戲《幻獸帕魯》就應用了非常多的AI生成技術，，72小時就銷售突破500萬份，但不可避免的是被質疑抄襲《寶可夢》，鵝廠最新發布的一支廣告片就是純AI生成的，海外的可口可樂最新的一支廣告也是AI生成的，盡管褒貶不一，但是毋庸置疑AI技術極大的釋放了生產力。

可以期待，AI技術一定會像曾經的互聯網技術一樣，為我們的生活帶來翻天覆地的變化，越來越多的AI爆款應用也會出現在我們生活的方方面面，期待這一刻的到來。

那對于金融業，細分到銀行業，作為非常嚴肅甚至可以說嚴格監管的行業，2年來AI技術到底哪些變化呢？作為銀行業的產品經理，就來談談我的感受。

首先，先說一下總體感受或者結論，目前AI大模型已經在銀行業有了很多場景的應用落地，但是整體提供的能力參差不齊。

主要受限于兩點：

一是銀行業的屬性，在合規和監管領域，還是需要謹慎，畢竟涉及到人們的錢袋子；

二是銀行確實可能不像互聯網大廠，在算力層面還是存在比較大的瓶頸。

一、智能客服與虛擬助手

從傳統的FAQ客服或者知識庫，AI技術在語義識別，語言理解上面上了很大的臺階，同時不需要人工維護問題庫，直接運用大模型和agent智能體，就能提供更加優質的客戶服務。

傳統銀行客服往往面臨著客戶咨詢量大、問題重復率高、響應速度慢等問題。AI 智能客服的出現有效解決了這些痛點。通過自然語言處理（NLP）技術，智能客服能夠理解客戶的問題，并迅速給出準確的回答。無論是賬戶查詢、業務辦理流程咨詢還是常見問題解答，智能客服都能 24 小時不間斷地為客戶提供服務。

例如，中國工商銀行的智能客服 “工小智”，能夠準確識別客戶意圖，其回答的準確率不斷提高，大大減輕了人工客服的壓力，同時也提升了客戶體驗?？蛻魺o需再長時間等待人工客服接聽電話，即可快速獲得所需信息，極大地提高了服務效率。

虛擬助手可以理解為數字人，數字人不僅僅可以提供遠程智能審核服務，還可以提供情感陪伴，從文本型智能客服升級為有血有肉的數字人，很多銀行都提供了類似的服務，且可以應用在多個領域。

甚至，建設銀行已經將人形機器人應用在網點：7月11日，國內首個智能人形機器人銀行大堂經理場景訓練基地在建行上海浦東分行正式啟用。

另外工商銀行已經探索在網點應用人形機器人，搭載大模型能力，在業務講解、迎賓導流、交易引導等場景開展應用試點。

具身智能機器人在銀行業有朝一日能替代接待人員嗎，讓我們拭目以待。

二、智能營銷與投顧助手

營銷可以說是生存式AI大模型最強大的能力，包括文本的營銷、圖片視頻等營銷物料的生成，不管是在傳統行業，還是金融銀行業，都有很大的應用場景。

AI技術通過提升智能客服的金融知識理解能力、內容生成能力及安全問答能力，為銀行提供了新的營銷工具。這種智能營銷不僅提高了營銷的精準度，還增強了客戶的參與度。

2.1 精準客戶畫像

利用大數據和機器學習算法，對客戶的基本信息、交易記錄、消費行為等多維度數據進行分析，構建精準的客戶畫像，深入了解客戶的需求、偏好和風險承受能力，為個性化的營銷和投顧服務提供依據。

2.2 個性化產品推薦

根據客戶畫像，智能營銷系統能夠為客戶推薦符合其需求和風險偏好的金融產品和服務，如理財產品、基金、保險等，提高營銷的精準度和成功率，同時增強客戶對銀行的滿意度和忠誠度。

2.3 投資組合優化

智能投顧系統基于現代資產組合理論和機器學習算法，為客戶提供個性化的投資組合建議。它可以根據市場行情和客戶的投資目標、風險偏好等因素，動態調整投資組合，幫助客戶實現資產的保值增值。

2.4 營銷文案生成

銀行客戶經理一般都管理著成百上千個客戶，怎么根據客戶畫像生存個性化匹配的營銷文案，針對不同的客戶，不同的活動主題，AI可以實現最高效率的營銷文案生成。

三、風險管理與防控

3.1 信用評估的革新

傳統的信用評估依賴于有限的財務數據和歷史記錄，而AI技術能夠通過機器學習算法分析更多的非傳統數據點，如社交媒體活動、購物習慣等，以更全面地評估個人或企業的信用狀況。這種多維度的分析方法使得銀行能夠更準確地預測貸款違約風險，從而優化信貸資源的分配。

3.2 欺詐檢測與預防

AI系統能夠實時監控交易流，利用機器學習算法快速識別異常交易模式，有效防范信用卡欺詐和其他形式的資金盜竊行為。此外，通過持續學習新的欺詐手法，AI可以在未知威脅出現之前就建立起防御機制，保護銀行及其客戶的資產安全。

在反電詐和反洗錢領域，AI技術以及agent智能體技術，將大大提升防控的準確性和實時性。

3.3 自動化貸款審批與個性化利率制定

借助自然語言處理技術和大數據分析，銀行能夠快速處理貸款申請，并基于多維度的數據做出更加準確的決策。自動化的審批流程不僅提高了貸款審批的效率，還降低了人為錯誤的可能性。

AI技術可以根據借款人的風險特征定制個性化的貸款利率，提高競爭力的同時降低違約率。這種個性化的定價策略使得銀行能夠更好地滿足不同客戶的需求，同時也提高了銀行的盈利能力。

四、銀行內部運營管理

AI在銀行內部的應用可能要比直接面向客戶的應用更加成熟與穩定，出于謹慎性合規性和安全性等，AI技術在外部的應用還是會更加的克制，但是在內部工作效率的提升方面，AI還是大有可為，且存在非常多的應用場景。

4.1 內部流程自動化

RPA 技術可以模擬人工操作，自動處理大量重復性、規律性的任務，如數據錄入、報表生成、文件整理等，提高工作效率，減少人為錯誤，降低運營成本。

RPA技術其實已經是在銀行內部相對成熟的技術，有了AI agent的加持，可謂如虎添翼，有了很多的應用場景，調用大模型技術，打通OCR、語言識別、內部子系統等。

4.2智能文檔處理與生成

利用自然語言處理和光學字符識別技術，實現對文檔的自動閱讀、理解和處理，如合同審核、文件分類、信息提取等，加速業務流程，提高運營效率。

甚至內部辦公的會議紀要總結，周報的匯總，乃至內部活動策劃方案輸出等場景，AI大模型都基本能覆蓋。

4.3 內部培訓與學習場景

銀行最龐大的隊伍可能就是網點一線員工，而針對網點一線員工的培訓與學習場景，AI也能很好的賦能。

比方說培訓活動方案的策劃，培訓報告的生成，業務知識的歸納總結提煉等。

另外針對員工的考核，AI出題，考試應用等。

4.4 業務知識問答

利用大模型技術，搭建內部運營知識庫，針對內部員工的技能提升以及服務客戶方面，面對復雜的業務，怎么為客戶提供更好的辦理服務，一線員工遇到業務問題AI實時快速解答。

五、結語

可以看到，AI技術在銀行的應用場景還是非常多的，但是目前在面向客戶方面的場景還是相對沒那么成熟，在內部管理效率上面，倒是有很多可為的應用場景，這也是很多銀行重點發力的的領域。

比方說，郵儲銀行最新發布的“郵智”大模型：具有全面能力構建、全棧自主可控、全域場景賦能三大特點，支持企業智能助手、數字員工、信貸模型等多場景應用。

招行重點建設智算平臺，包括訓練平臺和推理平臺，應用場景已超100個。

在代碼領域應用大模型，多家銀行取得新進展，工行、中信、平安、民生等銀行在代碼大模型方面取得新進展，工行編碼助手生成代碼量占比達到32%以上。

盡管AI技術在銀行業已經有了廣泛的應用，但是業面臨著不少的風險和挑戰，比方說監管合規的風險，比方說數據安全與數據隱私的風險，以及AI技術本身存在的幻覺以及不可知的技術風險等等。

AI帶來的挑戰，可能還包括價值觀和倫理的偏見、知識產權等問題。

因為害怕這些挑戰，而在金融銀行業不去運用AI技術，這才是最大的挑戰。