面向银行业务场景赋能的大模型应用落地方法论

北京金融科技产业联盟2026 年 2 月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其它方式使用本报告文字、图表或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 摘要 在银行业数字化转型进入深水区的当下，以大模型为代表的人工智能技术正成为推动行业变革的核心驱动力。构建“全域、全时、全程”的智能金融服务体系，不仅是银行把握技术机遇的关键举措，更是推动高质量发展的战略支点。为实现这一愿景，本研究构建了一套系统化的大模型应用落地方法论，围绕产品规划与场景落地两大阶段形成完整闭环。在产品规划阶段，聚焦顶层设计，通过业务流程梳理精准识别核心痛点，规划设计端到端的业务闭环，并构建具备高度适应性的大模型产品体系；在场景落地阶段，注重价值实现，采取从高价值场景优选、应用示范验证到量化效果评估的推进路径，最终通过跨场景拓展形成可复用的通用解决方案。该方法论成功实现了应用场景可迁移、大小模型可协同、系统架构可扩展、落地流程可复制的四重目标，确保技术投入有效转化为客户体验提升与业务增长动能，推动大模型在银行业实现从技术验证到规模化价值创造的完整闭环，为数字化转型提供了一条可实施、可验证的实践路径。 编制工作组 编写组成员： 黄程林 胡军锋 朱礼华 胡达川 李培 王硕李佳斌 方舒婷 张潇 王海涛 欧万翔 党海阔陈晓磊 钟敏静 邹纯东 谢馨 钱炜 郑淼林志伟 张然 参编单位： 北京金融科技产业联盟秘书处中国邮政储蓄银行股份有限公司中债金科信息技术有限公司青岛银行股份有限公司徽商银行股份有限公司中兴通讯股份有限公司福建升腾资讯有限公司中信银行股份有限公司 目录 一、 背景与意义：把握大模型时代新机遇 ................ - 1 - （一） 研究背景 ................................... - 1 -（二） 研究意义 ................................... - 3 -（三） 国内外研究现状与挑战 ....................... - 3 - （一）产品规划阶段 ................................ - 6 -（二）场景落地阶段 ............................... - 17 - 三、 风险措施：构建风险评估与治理框架 ............... - 28 - （一） 方法论回顾与核心价值总结 .................. - 69 -（二） 前景展望：人工智能原生金融业态构想 ........ - 70 - 一、背景与意义：把握大模型时代新机遇 （一）研究背景 金融行业作为数据密集、标准化程度高且科技应用前沿的领域，正成为大模型技术落地的“黄金试验田”。根据中国移动上海产业研究院发布的报告显示，金融领域的大模型渗透率已突破50%，成为所有行业中渗透率最高的领域。随着技术迭代加速、政策红利释放与生态协作深化，大模型正从单点工具升级为系统性生产力，推动金融服务价值链的重构。本章从技术驱动、行业需求与政策支持三个层面，系统分析银行业大模型应用落地的研究背景与发展脉络。 1.技术驱动 银行领域正迎来以 AI 为核心的智能化转型，大模型技术从探索进入规模化落地阶段。这一进程依托算力、算法与工程化三大支柱的协同推进。算力基础设施不断完善，能满足银行业务对实时性、准确性和高并发的严苛要求。算法创新呈现双轨格局，通用大模型通过银行语料训练实现领域适配，垂直模型则依托专业数据体系与推理优化，兼顾知识广度与专业深度。推理能力取得关键突破，分步式思考框架将复杂业务分解为可追溯步骤，在信贷风控、异常交易监测等场景中显著提升了可靠性与可解释性。工程化环节通过模型微调、蒸馏等技术在控制成本的同时保障了银行级应用的稳定性。智能体技术推动应用形态从基础问答升级为能自主使用工具、反思决策的智能系统。这些突破共同奠定了大模型在银行业规模化应用的基础，为数字化转型提供了多元技术路径，推动银行服务向更智能、更高效的方向持续演进。 2.行业需求 银行业面临的深刻转型压力，催生了对大模型技术的多元化迫切需求，其核心驱动力集中于降本增效、体验升级、风险控制与业务创新。在降本增效方面，传统模式面临人力成本与效率瓶颈。大模型能赋能智能客服、自动化审批等场景，有效承接海量常规业务，显著降低运营成本。在客户体验维度，随着数字原生代成为核心客群，市场期待 7×24 小时的个性化、专业化金融服务。这要求大模型能深度理解用户意图，提供精准的金融顾问式解决方案，成为银行新的竞争力。在风险控制领域，传统风控手段难以应对日益复杂的金融欺诈与洗钱行为，银行业亟需大模型的增强分析能力，以提升异常交易识别与风险预警的准确性与时效性。此外，业务创新同样依赖大模型技术支持，从财富管理产品的智能匹配，到供应链金融的自动化审批，其强大的数据处理与洞察能力正为远程银行、赋能客户经理等新业态提供核心动力。这些多层次的需求共同构成了银行业拥抱大模型技术的强大内在逻辑，推动行业向更智能、高效与安全的方向持续演进。 3.政策支持 近年来，国家密集出台政策支持人工智能与金融业深度融合，《金融科技发展规划（2022-2025 年）》明确要求推动 AI在风控、客服等领域的深度应用。同时，数据要素市场化改革为银行业合规挖掘数据价值奠定基础。在基础设施层面，《算力基础设施高质量发展行动计划》助力突破算力瓶颈，推动多家银行建设智能算力中心。创新监管方面，通过“监管沙箱”机制为工商银行智能风控、建设银行 AI 投顾等项目提供安全试点空间。 标准规范建设同步推进，全国金融标委会正加快制定算法模型评价等标准。值得注意的是，政策坚持“鼓励创新与规范发展”并重，《银行业金融机构人工智能应用风险防控指引》等文件从数据隐私、算法公平等方面提出明确要求，为银行业大模型应用的健康发展提供了全方位保障。 （二）研究意义 当前关于大模型的研究多集中于技术本身或通用场景应用，缺乏专门针对金融行业特性的系统化落地方法论研究。本研究旨在构建一套基于金融业务逻辑，融合技术设计路线和业务场景建设的方法论框架，填补金融领域大模型落地系统方法论的空白。通过深入剖析大模型在典型银行场景的应用，探索通用 AI 能力与特定金融领域知识深度融合的理论路径，丰富和发展垂直行业人工智能应用的理论基础，深化金融领域 AI 应用理论体系。建设金融场景大模型应用方法论具有深远的实践意义，能够系统性解决金融行业在智能化转型中的关键问题，提供金融大模型应用体系化落地的业务规划水平，通过提升金融服务效率、增强风险防控能力、推动产品创新和个性化服务，促进金融行业智能化转型，助力实体经济发展，提升公众金融服务体验并维护金融市场稳定。 （三）国内外研究现状与挑战 1.国际实践 基于大模型的智能应用已在全球银行业多个核心业务领域取得显著成效。在财富管理领域，摩根大通推出的 IndexGPT 项目通过 GPT-4 架构实现资产配置自动化，截至 2024 年第二季度 管理规模已达 300 亿美元，客户留存率较基准提升 27%，其创新性地将 SEC 监管条款嵌入模型微调过程，确保了投资建议的实时合规性。在风险控制方面，汇丰银行与 Anthropic 合作开发的Claude-Fin 系统采用联邦学习架构分析跨国交易流，在欧盟新规实施期间将误报率从行业平均 12%降至 6.8%，日均处理交易达1200 万笔。美国运通的 AmexAI 系统融合传统评分卡与 LLM 特征提取能力，通过分析非结构化数据使小微企业贷款审批通过率提升 18%，同时违约率下降 5%。这些成功案例充分证明，大模型技术正在深刻重塑银行业的服务模式与运营效率。 2.国内进展 大模型在国内金融场景的应用落地正呈现爆发式增长态势，头部金融机构凭借其技术实力、数据资源和场景深度，在这一领域展开了深入探索和实践。 工商银行积极拥抱“人工智能+”浪潮，构建了企业级千亿参数金融大模型“工银智涌”，全面赋能 20 余个业务领域的 200多个场景。在客户服务方面，其“工小智”“工小慧”智慧服务体系为客服座席提供全流程智能辅助；在结算与现金管理领域，推广结算金融顾问 AI 大模型应用；在货币市场业务中，运用 AI大模型提升交易对手风险识别能力。 邮储银行通过构建“邮智”大模型技术体系，将人工智能深度融入核心业务领域。企业级智能业务助手“小邮助手”为全行员工提供 7×24 小时智慧服务，业务办理效率提升超 80%，同时手机银行 App 集成具备多模态交互能力的数字员工，实现陪伴式服务。在内部运营环节，“智能审贷助手”每日支持“三农”、 信用卡等场景超 3 万笔信审业务，通过自动识别提取多类图像信息显著提升审贷效率。 招商银行打造的百亿级金融大模型“一招”，在超过 120 个场景中推进大模型应用，其智能财富助理“小招”持续升级服务能力，同时通过数字产品经理重塑客户服务交互方式，并在办公、风控等领域实现创新突破。这些银行的实践成果充分证明，大模型技术正在深刻重塑金融业的创新生态和服务模式。 3.现存挑战 当前银行业在推动大模型从概念验证迈向规模化落地的进程中，面临产品规划与场景落地的双重挑战。在产品规划阶段，顶层设计与业务实际需求容易脱节，各部门需求碎片化导致难以形成统一产品愿景；构建“高度适应性产品体系”面临技术路线选择困境，且严重低估现有系统架构的改造难度。在场景落地阶段，“高价值场景”的优选标准模糊，易陷入技术驱动而非价值驱动的误区；示范场景的成功经验因依赖特定数据环境而难以横向推广；量化评估体系不完善，无法准确衡量业务贡献；更重要的是，由于缺乏标准化的原子能力底座，每个新场景都需要大量定制开发，使“可复用解决方案”的目标难以实现。这些痛点共同制约着大模型从试点示范到规模复制的进程，亟需在战略规划、技术架构和组织协同等方面寻求系统性突破。 二、核心理念：打造业务场景落地方法论 为推动大模型技术在银行业实现从概念验证到规模化价值创造的有效跨越，本研究构建了一套系统化的“两阶段八步骤”落地方法论。该方法论以价值实现为主线，通过阶段性推进确保 实施路径的清晰可控。 第一阶段聚焦产品规划，通过三个关键步骤奠定基础：首先开展业务流程梳理，精准识别业务痛点与改进机会；其次规划设计端到端的业务闭环，确保技术方案与业务目标对齐；最终构建层次化、模块化的大模型产品体系，为后续落地提供坚实基础。 第二阶段着力场景落地，划分为两个递进子阶段。在典型场景验证环节，通过优选高价值场景、开展应用示范验证、系统评估应用效果三个步骤，实现技术价值的最小化验证与量化评估。在规模化推广环节，通过跨业务场景的能力拓展，最终沉淀形成可复用的通用解决方案，降低后续应用的边际成本。 这一方法论通过阶段衔接与步骤分解，将大模型落地过程转化为标准化、可管理的工作流程。每个步骤均设有明确的工作内容、交付物和质量标准，既控制了实施风险，又确保了成果的可预期性，为大模型在金融领域的规模化应用提供了系统化、可操作的实践指南。 （一）产品规划阶段 本阶段聚焦顶层设计与体系构建，为后续落地实施奠定坚实 基础： 1.梳理业务流程 系统分析现有业务运作模式，是大模型等前沿技术成功落地的基础。这一过程需建立系统化的分析方法论，围绕客户旅程与内部运营两条主线，综合运用流程挖掘、价值流分析等方法，全面识别业务链路上的关键节点、瓶颈环节与潜在优化机会。 首先，明确分析目标与范围是前提。应聚焦于信贷审批、客户服务、财富管理等核心业务领域，清晰界定流程梳理的边界与深度。此阶段必须组建由业务专家、技术架构师和产品经理构成的跨部门工作小组，以确保业务真实性、技术可行性与产品规划性的多维视角融合。 在具体执行层面，需采用多维度的梳理方法进行立体诊断。 （1）用户旅程地图用于分析端到端的客户体验流程，精准识别所有关键触点、情绪波峰波谷及核心痛点