人工智能在全球银行的应用现状与前瞻

人工智能在全球银行的应用现状与前瞻 阅读摘要 人工智能（以下简称AI）技术正在重塑全球银行的业务模式与竞争格局，根据PrecedenceResearch预测，2025年全球银行业AI市场规模预计为345.8亿美元，预计到2035年将增长至约4,515亿美元，全球主要银行的AI部署进入规模化加速阶段。本报告聚焦信贷、账户支付、财富管理、资金运营、风控合规和运营服务六大核心领域，通过对国际国内先进金融机构的案例分析，系统梳理金融机构的AI应用实践与演进路径。 欢迎扫码关注工银亚洲研究 中国工商银行（亚洲）东南亚研究中心李卢霞徐麒钧文晨宇祝修业 人工智能在全球银行的应用现状与前瞻 人工智能（以下简称AI）技术正在重塑全球银行的业务模式与竞争格局，根据PrecedenceResearch预测，2025年全球银行业AI市场规模预计为345.8亿美元，预计到2035年将增长至约4,515亿美元，全球主要银行的AI部署进入规模化加速阶段。本报告聚焦信贷、账户支付、财富管理、资金运营、风控合规和运营服务六大核心领域，通过对国际国内先进金融机构的案例分析，系统梳理金融机构的AI应用实践与演进路径。 一、人工智能在全球银行业的应用现状 （一）部署现状：案例数量高增、使用范围分化、效果评价仍处早期阶段 国际银行业正处于AI规模化部署的加速阶段。根据AI研 究 机 构Evident Insights于2025年8月 发 布 的 《AIOutcomesReport》，在其追踪的全球50家主要银行中，过去12个月内有47家宣布了合计173个新增AI应用案例，其中2025年上半年的披露数量较2024年下半年翻了一倍以上，增长主要由生成式AI工具的扩展部署驱动。超过四分之三的受跟踪银行已向员工推出AI驱动的助手工具，其中 10家银行披露了具体部署规模，合计覆盖超过80万名员工，但即便在这些先行者中，披露员工实际使用率和利用深度数据的银行仍属少数。在部署策略上呈现一定分化：部分银行选择向尽可能广泛的员工群体推广AI工具，部分则聚焦于优先级用户的定向部署（见图表1）。 数据来源：EvidentInsights、中国工商银行（亚洲）东南亚研究中心 然而，规模化部署与效果披露之间存在显著落差。在已公布的173个AI应用案例中，仅有不到三分之一（30%）披 露了任何关联的影响指标，反映出银行在衡量和对外传达AI投资回报方面仍处于早期探索阶段，或受以下几个因素影响：一是许多应用案例仍处于试点或受控推广阶段，尚未积累足够的量化数据；二是银行对于公开披露AI效果数据持审慎态度，既涉及竞争敏感性考量，也涉及对AI治理与监管合规的谨慎管理；三是行业尚缺乏统一的AI价值衡量标准，不同银行对“效率提升”“收入增长”“风险降低”等指标的定义和计算口径差异较大。 （二）应用方向与价值演进：应用方向具有明显的“由内及外、先私后公”特征，价值评估逻辑向多元方向演进 从应用方向看，当前国际银行的生成式AI部署呈现出鲜明的“由内及外、先私后公”特征。EvidentInsights报告数据显示，85%的生成式AI应用案例面向银行内部用户，主要集中在员工生产力提升、代码开发辅助、文档分析与生成、内部知识检索等场景，反映出银行在早期部署阶段对风险管控的高度审慎。在仅占15%的外部客户导向应用中，超过一半集中在零售银行业务领域，主要形式包括升级传统聊天机器人、部署虚拟数字人以及试验智能代理工作流，体现了银行在客户触点AI化方面“从低风险场景渐进推进”的稳慎策略（见图表2）。 数据来源：EvidentInsights、中国工商银行（亚洲）东南亚研究中心 从价值衡量维度看，AI应用的商业回报正从单一的效率指标向多元价值谱系扩展。在已披露效果指标的应用案例中，2025年上半年收入提升类指标（包括销售转化率提升、交叉销售机会增加和客户获取效率改善）的占比飙升至16%，表 明AI的价值实现正从“降本”向“增收”延伸。在有效果披露的应用案例中，68%集中在前台业务和IT/安全两个领域，其中销售顾问辅助、开发人员增强和欺诈防控是产生清晰商业效益的三大场景。 （三）技术体系与前沿布局 当前驱动全球银行业变革的AI技术并非单一算法，而是一个涵盖感知、认知、决策与行动的多层次技术体系。从技术成熟度与应用广度看，可划分为基础支撑技术、核心建模技术、前沿探索技术三大层级，各层级之间相互嵌套、协同演进（见图表3）。 数据来源：公开信息、中国工商银行（亚洲）东南亚研究中心 1.基础支撑技术：数据处理与知识表示。 银行业AI应用的前提是将海量非结构化与结构化数据转化为机器可理解的表示。大语言模型凭借其强大的文本理解与生成能力，成为处理信贷文档、合规报告、客户沟通等文本密集型任务的基础工具。检索增强生成技术则通过连接 外部知识库（如监管政策库、产品手册、研究报告），有效解决了大模型知识陈旧与“幻觉”问题，使AI回答可溯源、可验证，在财富管理投顾和客服场景中尤为关键。多模态AI能够同时处理语音、图像、文本——例如：识别支票影像、分析客户通话情绪、理解手写申请表——将感知维度从单一文本扩展到混合媒介。 2.核心建模技术：预测、识别与优化。 在结构化数据分析与决策优化领域，一系列经典机器学习技术仍是银行业AI应用的主要技术基础。机器学习信用评分模型（如XGBoost、LightGBM、神经网络）取代传统FICO规则型模型1，能够处理高维稀疏数据并捕捉非线性关系，广泛用于信贷审批、客户流失预测和营销响应评估。时间序列预测模型针对现金流、流动性需求、外汇敞口等动态数值进行建模，LSTM、Transformer等架构在支付流量调度和资金运营中发挥核心作用。图神经网络与知识图谱则专注于关系型数据——通过分析账户间的资金流转网络、担保关联图谱或设备指纹网络，能够识别传统规则难以发现的欺诈团伙和洗钱路径。异常检测算法基于无监督学习，无需历史标签即可发现新型欺诈模式，是实时反欺诈系统的关键防线。 3.前沿技术演进：智能代理、强化学习与联邦协作。 智能代理AI是当前最受关注的前沿方向。与传统问答 式AI不同，智能代理具备自主规划、工具调用和多步推理能力，例如自动生成信贷文件、发起跨行支付、执行交易结算指令，并在关键节点请求人工复核。从行业布局看，EvidentInsights报告显示，在50家受跟踪银行中，仅有9家记录了处于生产或试点阶段的智能代理AI应用案例，其中三家进一步披露了支撑智能代理工作流的技术架构。智能代理整体仍处于极早期阶段，但被普遍视为继生成式AI后的下一个战略高地。 处于快速演进中的其他技术也正在重新定义银行业的智能化边界。强化学习为动态策略优化提供了新范式，在算法交易中，智能体通过与市场环境交互学习最优下单时机与拆单策略；在财富管理中，强化学习用于动态调整资产配置比例。联邦学习则回应了数据隐私与合规的刚性约束，允许多家机构在不共享原始客户数据的前提下联合训练风控模型，为跨行反欺诈联防提供了技术可能。可解释AI正从可选属性变为强制性要求——LIME、SHAP等工具能够解释模型为何拒绝某笔贷款或标记某笔交易，满足欧盟《人工智能法案》及各国监管对算法透明度的规定。 纵上，可梳理出三条清晰的演进主线：从单模态到多模态（从文本到图像、语音、行为结合）；从被动感知到主动执行（从预测到决策再到智能代理行动）；从孤立模型到联邦协作（从单机构向跨机构隐私计算）。 二、人工智能在全球六大金融业务领域的应用现状——聚焦银行应用，兼顾非银机构在相关领域实践 （一）信贷业务领域的AI前沿应用 1.整体趋势：生成式AI重构授信效率，替代数据提升信贷可及性，智能代理推动审批自动化。 信贷业务作为银行传统和核心利润来源，其中台流程（授信审批、信贷管理等环节）正经历AI技术驱动的深刻变革。第一，生成式AI正在大幅重构授信流程的效率基准。传统信贷审批依赖人工整理与分析企业财务数据，耗时且易出错。Research and Markets数据显示，2025年全球信贷领域生成式AI市场规模达38.6亿美元，2026年预计增长至46.5亿美元，年复合增长率达20.6%。驱动这一增长的核心动力，正是金融机构对实时信用评估和端到端自动化的迫切需求。第二，替代数据与AI基础模型的深度融合正在从根本上扩大信贷可及性。传统信用评分高度依赖历史信用记录和抵押品，导致新移民、中小微企业等群体长期面临“征信白户”困境。银行构建AI基础模型，正通过整合交易历史、消费行为等非传统数据源，实现对“信用隐形”群体的精准评估。第三，智能代理AI正在推动授信流程从“人工主导、AI辅助”向“AI主导、人工审核”的范式转变。智能代理不再仅仅是辅助工具，而是能够自主完成账户计划生成、信贷 文 件 撰 写 甚 至 初 步 审 批 决 策 的 智 能 体 。根 据FortuneBusinessInsights数据预测，到2034年，AI代理在金融 服务领域的市场规模将达57.1亿美元，年复合增长率14.3%。信贷业务正成为这一变革的最前沿阵地。 2.信贷领域AI应用的代表案例。 生成式AI正显著提升银行信贷分析与审批环节效率，AI基础模型与替代数据的深度融合正在从根本上扩大信贷可及性。其中包括，推出AI信贷评估工具，从多类文档自动提取信息，提升银行流水分析速度倍、降低错误率及处理成本%；将生成式AI用于企业与机构银行业务的信贷报告自动撰写，并与外部AI公司合作增强复杂财务分析及多语言推理能力；自主研发AI基础模型，基于数十亿笔客户交易数据，利用非传统信用数据扩大信贷可及性，惠及信用记录较少的客户群体；整合电商及物流等替代数据构建生态贷款模型，实现贷款申请量与账簿规模多倍增长，引入智能代理AI自动生成信贷文件等举措。 非银机构正通过技术平台化、场景嵌入与全链路智能体，重塑信贷分发与风控模式，成为银行信贷生态的重要补充与赋能者。其中包括，Upstart利用非传统数据（教育、就业、收入等）进行信用评估，在相同违约率下批准率比传统模型高27%，约92%贷款实现全自动审批2；ZestAI推出L4级借贷智能体“LuLu”，支持自然语言提问与可解释机器学习模型，满足合规透明度要求；亚马逊与Slope合作推动AI电商卖家融资业务，基于卖家销售数据和大语言模型实现“几 分钟内实时审批”的循环额度，填补独立卖家融资空白3。 （二）账户与支付领域的AI前沿应用 1.整体趋势：AI代理驱动自主支付落地，实时支付智能优化，欺诈检测攻防AI化，虚拟助手全面渗透。 第一，AI代理驱动的自主支付已从概念验证迈入落地阶段。2026年初，欧洲银行业完成了首笔由AI代理端到端执行的实时支付交易，标志着“代理银行”（AgenticBanking）时代的正式开启。AI代理在预定义权限范围内，能够代表客户自主发起并执行支付、管理订阅账单、优化跨境结算路径。市场研究显示，到2034年，支付与交易类AI代理将成为金融服务中增长最快的细分领域之一。第二，支付欺诈检测进入“防AI化”的新阶段。犯罪分子利用生成式AI大规模生产逼真的钓鱼邮件和合成语音，欺诈手法已呈现工业化、规模化的特征。Vyntra2026年欺诈趋势报告披露，2025年度全球诈骗损失高达4,420亿美元，98%的金融机构已将AI集成至反欺诈和反洗钱工作流，83%的企业预计2026年继续增加反欺诈预算。第三，AI虚拟助手全面渗透账户服务。在零售端和企业银行端，AI虚拟助手已成为客户交互的核心触点。AI虚拟代理已能处理多数标准化客户交互，在账户查询、账单支付、资金转账等高频场景中显著降低人工成本。麦肯锡2025年全球银行业年度回顾报告指出，70%的银行业高管认 为AI将实质性重塑其运营模式，支付与账户服务正是这一变革的先行领域。 2.账户与支付领域AI应用的代表案例。 银行应用AI代理支付已进入落地阶段，虚拟助手在账户服务与企业银行场景中的部署已形成规模化效应，其中包括，利用万事达卡AgentPa