智能研发助手日均消耗Token超50亿，已落地420余个AI应用场景
从交通银行当前的AI应用布局来看，其整体实践主要围绕“对内提效、对外赋能”两条主线展开。对内，批量建设智能体助手，重点服务精准营销、风险防控以及基层减负等场景；对外，则坚持审慎推进AI在客户服务领域的创新应用，持续推动手机银行等渠道的智能化升级。
以风险防控为例，交通银行从信贷业务全流程出发，对行业研判、财务分析等关键作业节点进行拆解，构建覆盖多个环节的风控智能体矩阵，为不同岗位提供智能辅助，进一步提升审批效率，缩短信贷业务办理周期。
据交通银行副行长钱斌介绍，近年来，该行围绕AI建设主要从基础能力、安全治理和应用实践三个层面持续推进。
在基础能力方面，持续完善数据中心和异构算力体系建设，健全智能体工具链、技能库以及企业级知识体系，推动智能体能力由知识问答向任务执行、流程协同不断演进。
在安全治理方面，重点加强模型准入、评估监测和迭代管理，围绕算力、数据、模型、智能体等关键环节建立更加完善的安全治理体系。
在应用实践方面，则围绕科技研发、员工赋能、客户服务和风险防控等方向持续拓展，陆续推出智能研发助手、企业级知识服务平台、客户经理助手、预审数字专家、数据分析智能体等产品，并进一步覆盖跨境贸易、财富管理、远程视频服务、金融市场及信贷风控等业务场景。
据了解，交通银行自主研发的智能研发助手 BocomCode，支持AI辅助编程和氛围编程，并集成Skill、MCP、OpenSpec等能力。研发人员通过自然语言交互，即可完成需求生成、代码编写、代码审查以及SIT测试用例生成与执行等研发流程。目前，该助手已服务全行7000余名研发人员，累计调用超过4000万次，日均消耗Token超过50亿，试点代码采纳率超过60%。
依托企业级知识平台打造的知识智能助手，则面向全行员工提供统一的智能问答与智能搜索服务，进一步提升知识获取和业务支持效率。
预审数字专家“交千慧”具备财务分析、产业链分析、供应链分析等智能能力，能够结合实时信息，对新客户产业链、供应链金融需求进行分析研判，为业务预审提供辅助支持。
零售客户经理智能体贯通客户经营全流程，覆盖目标客户定位、客户画像构建、服务演练、智能外呼等多个场景，进一步提升客户经营效率。
对公客户经理智能体则聚焦客户经理日常工作的“查、学、写、扫、营销”五大核心场景，为对公业务营销和服务提供智能支撑，持续提升组织运营效能。
交通银行在2025年年报中披露，截至当时，全行累计部署智能体助手已超过2500个，在零售普惠、风险授信、营运客服、办公研发等多个领域取得积极成效。
进入被业内普遍视为“金融智能体元年”的2026年，交通银行智能体建设节奏进一步加快，应用范围持续扩大。
最新数据显示，目前交通银行已累计落地420余个AI应用场景，并连续两年实现“降千人力”目标。相比2024年12月披露的40多个AI应用场景，一年多时间增长至原来的约10倍；相比2026年2月公布的260多个场景，仅数月时间便新增100余个AI应用场景，AI规模化落地速度进一步提升。
与阿里云成立AI创新实验室，强调重视复合型人才培养
在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，交通银行还集中发布了一系列AI建设成果，并宣布与科技企业携手成立AI联合实验室，进一步深化人工智能领域的创新合作。
其中，“交银e监管2.0”平台正式升级发布，成为交通银行在智能风险管理领域的重要成果，也是本次发布的三项重点升级内容之一。
据了解，该平台融合多模态识别技术，对多维业务数据进行智能比对，可自动识别资金异常拨付、项目进度偏离等风险，并实现实时预警，推动监管模式由传统的“事后核查”向“事前预警、事中纠偏”持续升级。
与此同时，交通银行还与阿里云共同成立“交银阿里云联合创新实验室”，进一步加强双方在AI领域的协同创新。
据介绍，实验室成立后首批即启动7个实体项目，围绕智能体能力增强与应用、算力模型适配、代码助手能力提升、智能化测试体系建设、运维助手能力升级、数据分析智能体以及AI原生架构建设七大方向展开合作，形成覆盖模型、算力、研发、测试、运维、数据分析和架构建设等环节的AI全链路协同创新体系。
根据双方签署的合作协议，交通银行与阿里云将共同组建专项团队。阿里云负责提供通义千问大模型能力及平头哥AI芯片等基础设施支持，交通银行则开放办公、零售、运维、数据分析等真实金融业务场景，双方将在国产算力深度适配、AI原生架构标准建设以及金融级全链路安全合规等重点方向开展深入合作。
当然，AI应用持续落地的背后，同样离不开人才体系的支撑。此前，交通银行曾启动为期三年的AI专家服务采购项目，吸引了多家金融科技企业参与竞标。
据了解，交通银行2025—2028年人工智能专家服务框架项目共划分为5个包件，覆盖不同专业领域。每个包件均设置业务AI专家、AI算法工程师、AI训练工程师三个层级岗位。最终中标结果显示，共有14家企业成功入围。
在本届世界人工智能大会上，交通银行副行长钱斌也特别强调了AI人才培养的重要性。他表示，随着人机协同逐步成为金融机构工作的常态，业务与技术团队需要从传统的需求协作进一步迈向联合创新。未来可借鉴前端部署工程师、业务解决方案架构师等新型岗位机制，让技术人员更加贴近业务一线，同时推动业务人员更深入参与AI应用建设，共同培养既懂技术、懂业务，又具备AI能力的复合型人才。
由此可见，在持续推进智能体建设和AI应用规模化落地的同时，交通银行也正同步完善人才培养体系，将人才能力建设作为AI战略持续深化的重要支撑。
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