近年來，以Deepseek為代表的一眾人工智能（AI）已成為國家戰(zhàn)略與金融監(jiān)管的核心議題?！?025年國務(wù)院政府工作報告》提到，持續(xù)推進“人工智能+”行動，支持大模型廣泛應(yīng)用等。中國人民銀行2025年科技工作會議要求，加快金融數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型，安全穩(wěn)妥有序推進人工智能大模型等在金融領(lǐng)域應(yīng)用。 政策層面持續(xù)強調(diào)“人工智能+”行動的重要性，金融行業(yè)的數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型更是被列為關(guān)鍵任務(wù)。在此背景下，國內(nèi)多家銀行積極調(diào)整戰(zhàn)略，從基礎(chǔ)設(shè)施到業(yè)務(wù)場景全面擁抱AI技術(shù)，逐步構(gòu)建起以Deepseek為主流的ai差異化競爭力。而在實踐過程中，銀行的AI布局及實踐路徑究竟如何進行呢？
一、 從“數(shù)字原生”邁向“AI原生”——以微眾銀行為例
作為國內(nèi)首家民營銀行，微眾銀行率先提出向“AI原生銀行”轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，其戰(zhàn)略核心在于構(gòu)建覆蓋基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用場景與治理體系的AI能力閉環(huán)。
1. 基礎(chǔ)設(shè)施：自研技術(shù)突破成本瓶頸 微眾銀行于2025年初推出金融行業(yè)首款自研AI智算交換機，通過硬件層（交換機）、軟件層（網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)）與智能管控的全鏈路自主可控方案，實現(xiàn)了算力組網(wǎng)成本降低70%，支持DeepSeek等主流開源大模型的私有化部署。同時將網(wǎng)絡(luò)帶寬容量提升至400G級別，顯著縮短了模型訓(xùn)練周期。這一技術(shù)突破不僅支撐了其AI原生戰(zhàn)略，也為后續(xù)大規(guī)模應(yīng)用奠定了硬件基礎(chǔ)。
2. 應(yīng)用場景：生成式AI滲透全業(yè)務(wù)流程 在業(yè)務(wù)端，微眾銀行將分析型AI應(yīng)用于精準(zhǔn)營銷、智能風(fēng)控等領(lǐng)域，并借助生成式AI孵化出智能創(chuàng)作平臺、坐席輔助工具、盡職報告自動生成等創(chuàng)新應(yīng)用。例如，其自研的生成式AI技術(shù)已覆蓋客服、反欺詐、科技金融等核心場景，在解決大模型“幻覺”問題的同時滿足合規(guī)要求。
3. 治理體系：動態(tài)監(jiān)控與風(fēng)險管控 通過構(gòu)建“AI應(yīng)用熱力圖”，微眾銀行將全行45個業(yè)務(wù)區(qū)塊的算力使用與風(fēng)險指標(biāo)可視化，并納入全面風(fēng)險管理框架。這種動態(tài)治理模式確保了AI技術(shù)與銀行業(yè)務(wù)的深度融合與安全可控。
二、 以“All in AI”重塑商業(yè)銀行形態(tài)——以北京銀行為例
北京銀行近期啟動“All in AI”戰(zhàn)略，明確將AI作為換道超車的核心驅(qū)動力。其標(biāo)志性項目“京智大腦”平臺已完成三階段投產(chǎn)，實現(xiàn)了全行級AI能力的規(guī)?；瘧?yīng)用。該平臺通過整合數(shù)據(jù)中臺與算法資源，賦能分支機構(gòu)在客戶畫像、智能投顧等場景中提升效率，未來將進一步探索人機協(xié)同模式下的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
三、 從規(guī)劃到落地體系化布局——以國有大行為例
國有銀行憑借資源與規(guī)模優(yōu)勢，正通過頂層設(shè)計推動AI與金融服務(wù)的深度融合：
· 工商銀行升級ECOS2.0數(shù)字生態(tài)，依托千億級金融大模型“工銀智涌”，在信貸管理、金融市場等200余個場景中實現(xiàn)深度應(yīng)用。近期，工行完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署，并將其接入工銀智涌大模型矩陣體系。值得一提的是，工行引入DeepSeek大模型后，以工銀智涌為統(tǒng)一入口，為全行員工提供AI生產(chǎn)力工具，實現(xiàn)AI技術(shù)在全行的普及應(yīng)用。
· 交通銀行發(fā)布《“人工智能+”行動方案》，提出構(gòu)建“1+1+N”框架體系（1個AI能力平臺、1套治理標(biāo)準(zhǔn)、N個應(yīng)用場景），在深化AI新應(yīng)用方面，以“人機協(xié)同、大小模型協(xié)同”機制，大力推進“AI+”場景建設(shè)等。
· 農(nóng)業(yè)銀行的《“人工智能+”創(chuàng)新實施綱要》按照“兩條路徑、八大領(lǐng)域、六個方面、三個階段”的總體策略，指導(dǎo)性部署該行智慧銀行“AI+”建設(shè)與應(yīng)用。
四、 行業(yè)趨勢與挑戰(zhàn)：大模型普及與隱憂
當(dāng)前，以DeepSeek為代表的開源大模型已在30余家銀行落地，助力中小銀行快速完成數(shù)智化升級。然而，大模型的“幻覺”問題、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險及長期倫理影響仍需關(guān)注。未來，銀行需在技術(shù)創(chuàng)新與合規(guī)治理間尋求平衡，方能在AI驅(qū)動的行業(yè)變革中占據(jù)先機。
結(jié)語
以Deepseek為代表的AI技術(shù)正深刻重塑銀行業(yè)的競爭格局。無論是微眾銀行的“原生轉(zhuǎn)型”、北京銀行的“All in”戰(zhàn)略，還是國有大行的體系化布局，均凸顯了銀行機構(gòu)對AI價值的共識。隨著技術(shù)迭代與政策支持的深化，AI將不僅是工具，更成為銀行服務(wù)模式與商業(yè)邏輯革新的核心引擎。未來我們需持續(xù)關(guān)注技術(shù)動態(tài)，同時強化風(fēng)險意識，以應(yīng)對這場“智能革命”帶來的機遇與挑戰(zhàn)。
