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银行业人工智能应用现状与未来展望

世界投资银行

2025-11-02

导读：近年来，人工智能（AI）技术在银行业的应用持续深化，已成为推动银行业数字化转型的重要力量。

近年来，人工智能（AI）技术在银行业的应用持续深化，已成为推动银行业数字化转型的重要力量。国内外商业银行在AI应用场景、应用拓展优势以及技术路线等方面存在显著差异。具体来看，我国银行业在渠道运营领域的AI应用较为成熟，但在核心业务供给、资源配置等方面存在短板。展望未来，银行业将借助AI技术实现服务模式的全面革新，通过多模态AI、生成式技术等手段，进一步提升客户体验和运营效率。

世投行行长：方文

一

国内银行业人工智能应用现状

当前，人工智能（AI）作为效率工具与金融体系深度融合，我国银行业通过AI技术推动数据成为金融市场价值配置的核心要素，智能化升级金融服务（杨东、黄陶，2025）。AI技术在我国银行业已广泛应用于多个业务板块：一是智能客服，为客户提供智能交互服务；二是智能风控，通过AI技术构建智能风控系统，精准识别风险，提升反欺诈能力；三是智能营销，借助AI算法实现精准营销，通过客户画像和行为分析，提供个性化产品推荐和服务；四是智能运营，如智能文档处理、流程机器人等，减少人工操作，优化业务流程，提高工作效率；五是投资与财富管理，推动AI技术在财富管理、货币市场交易、智能投研等领域发挥重要作用；六是数据分析，通过构建智能数据平台，利用机器学习算法进行数据分析，挖掘数据中的潜在价值（见表1）。

（一）智能客服

一是广泛应用与技术整合。目前，我国商业银行普遍采用智能客服系统，通过整合自然语言处理、机器学习、语音识别与合成、知识图谱等技术，实现多轮对话和个性化服务。例如，中国建设银行智能客服“小微”依托数万个语义模型，支持手机银行、微信、网站等多个渠道，覆盖数千种业务场景。

二是积极探索大模型技术的应用。多家银行积极探索大模型技术在智能客服领域的应用。目前，头部银行已完成DeepSeek等国产大模型的私有化部署，构建了企业级智能客服矩阵。例如，中国银行已完成DeepSeek R1模型的本地化部署，通过生成式人工智能客服提高服务效率和效果。

三是知识库与智能客服结合。基于机器学习技术对海量的业务知识进行分类和整理，构建智能知识库，为智能客服提供支持，实现自动问答和知识检索。例如，邮储银行的“小邮助手”能够从行内知识库中自动抽取相关内容并整合输出答案，赋能近两万名基层员工。

（二）智能风控

一是全流程覆盖。智能风控已广泛应用于信贷业务的贷前、贷中、贷后全流程，助力商业银行风控降本增效。例如，中国工商银行构建了大数据智能化风控平台，推进风险“主动防、智能控、全面管”，并打造了客户资金保护、智慧信贷决策、交易风险管理等产品，服务超300家同业金融机构。

二是多场景应用。智能风控不仅应用于信贷领域，更深度赋能反欺诈、异常交易监测等场景。例如，招商银行构建了“天秤”智慧风控平台，覆盖可疑账户和风险交易的全生命周期，实现精准高效的风险甄别。中国银行构建“网御”智能化风控防御体系，利用机器学习模型实现实时交易欺诈监测，已监测数十亿笔交易，避免客户资金损失超十亿元。

三是技术融合。商业银行通过强化AI风控模型、隐私计算、设备指纹技术、人脸识别等手段增强风控能力。国有大型商业银行在智能风控领域处于领先地位，积极布局并构建企业级智能风控平台。例如，中国银行的“中银智能风控”平台，通过大数据、机器学习及知识图谱等技术，实现风险的全景视图、多维分析和预警监控。中国农业银行通过“行内机器学习+行外联邦学习”技术，构建了线上、线下联合的风控体系，应用关联知识图谱识别客户关系，杜绝联保骗贷，同时实现7×24小时风控保障。

（三）智能营销

一是客户画像与精准推荐。商业银行借助深度学习算法对海量客户数据进行分析，构建详细的客户画像，包括客户的基本信息、消费偏好、投资行为等，并基于客户画像，实现个性化的产品推荐。例如，中国农业银行全面推广数字化客户关系管理系统、“数字人”管户、金融小店等数字化营销工具，通过智能推荐技术提升理财产品营销响应率，试点支行客户流失率降低超30%。

二是全渠道用户体验优化。部分商业银行引入智能营销平台，通过数据挖掘、机器学习等技术，实现营销活动的自动化和智能化。例如，中国建设银行推出5G+智能银行，引入智能柜员机、仿真机器人、家居银行、共享空间直播及客户成长互动等应用场景，提供300多个常见快捷金融服务功能，从全客户旅程出发重塑服务流程。

三是辅助营销内容生成。借助生成式人工智能技术，商业银行能够快速生成高质量的营销文案、图片和视频，降低营销成本，提升营销效率。例如，中国民生银行创新应用大模型技术辅助营销人员自动生成营销内容，持续提升智能营销能力。

（四）智能运营

一是流程自动化。商业银行通过机器人流程自动化（RPA）技术实现内部流程的自动化处理，例如自动处理对账、报表生成等重复性任务（李东荣，2024）。同时，结合AI技术，实现智能流程自动化，通过机器学习算法自动识别异常流程并进行调整。例如，中国建设银行积极推进网点智能化转型，引入机器人流程自动化技术（RPA），建立了国内首个企业级RPA管理运营平台，实现了数据录入、数据获取、业务监测、业务提醒、报表加工和文本制作等场景应用。

二是多技术融合创新。例如，中国农业银行研发AI客户经理助手“一明”助力智能问答与服务支持，引入智能语音与多模态交互技术优化客户体验，同时，建立数据闭环与模型管理机制，全方位推动智能运营的多技术融合创新。

三是智能网点管理。利用AI技术实现智能网点布局优化，合理安排网点的分布和服务设施，为客户提供个性化的服务体验。例如，中国工商银行推出5G智慧网点，汇集AI、5G、生物识别等前沿金融科技成果，配备智能柜员机、机器人团队、智慧金融服务车等硬件设备以提升服务效能。

（五）投资与财富管理

一是服务模式多元化。借助机器学习、大数据分析和自然语言处理等技术，根据客户的风险偏好、投资目标和财务状况，为客户提供个性化的投资组合建议。例如，中国银行推出智能投顾“中银慧投”，借助AI和大数据技术，为客户提供定制化资产配置服务。

二是市场预测与分析。利用深度学习模型对金融市场数据进行分析，预测股票、债券等资产的价格走势。结合宏观经济数据和行业动态，为投资决策提供数据支持。例如，中国工商银行在金融市场领域打造了ChatDealing数智对话交易产品，提供实时在线交易会话、智能报价、交易指令解析、最优交易策略建议等服务，满足客户即时交易需求。

三是客户资产配置优化。根据市场变化和客户目标的变化，利用AI技术对客户的资产配置进行动态调整，优化投资组合。例如，交通银行的“沃德理财顾问”利用大数据挖掘和AI技术，结合海量客户行为偏好分析，形成科学的理财建议。该工具能够对客户现有资产配置进行诊断和点评，并通过后台算法提出个性化配置建议。

（六）数据分析

一是智能化数据治理。商业银行利用AI技术对海量数据进行治理，包括数据清洗、数据整合、数据质量评估等。通过机器学习算法，自动识别数据中的错误和异常，提升数据质量。例如，中国工商银行建成多层次架构、多模态感知、多任务协同融合的金融大模型算法矩阵，建成同业首个自主可控的千卡规模AI算力云，构建“通用、行业、企业、领域、任务”五个层级的知识架构，打造集采集、清洗、管理、应用于一体的金融数据高效运营新模式（吕仲涛，2024）。

二是智能数据分析。商业银行利用大数据分析和机器学习技术深度挖掘业务数据，建立预测模型，通过生成式人工智能技术生成报告，以发现潜在的业务机会和风险（王鹏、尹伟贤，2025）。通过预测分析模型，为商业银行的决策提供数据支持，例如预测客户流失率、市场利率变化等。

三是数据安全保护。商业银行利用AI技术加强数据安全和隐私保护，持续升级数据安全保障体系。例如，中国农业银行建立了AI应用的基础设施安全、模型安全、数据安全及应用运营安全体系，确保“数据不出域、模型不联网”，做到模型上线与监控同部署。

二

国际银行业人工智能应用现状

根据最新Evidence AI Index排名，排名前五位的依次为摩根大通、第一资本、加拿大皇家银行、富国银行、澳大利亚联邦银行。综合考虑银行影响力（以位列G-SIBs名单为依据），本文对摩根大通、加拿大皇家银行、富国银行三家国际大型商业银行的AI应用情况进行梳理。总体来看，国际银行业的AI应用更加聚焦于智能办公、智能研发、智能投顾、智能投研、客户服务、风险管理等细分应用领域。

（一）摩根大通

摩根大通（JPMorgan Chase）2012年开始探索AI技术的应用，设立首席数据与分析官，位列运营管理委员会，并向CEO汇报工作；设立人工智能/机器学习（AI/ML）部门，目前有2000余名技术专家专注于该领域。经过多年积累，AI领域竞争实力不断夯实。根据最新的Evident AI Index排名，摩根大通AI成熟度位列第一，并在人才、创新度、领导力、透明度四个维度均排名前三。截至目前，摩根大通已建成450余个AI应用场景，用于风险管理、欺诈监测、营销、客户体验和欺诈预防等领域。

一是赋能员工工作。为确保信息安全，摩根大通曾禁止员工使用ChatGPT。2024年7月，摩根大通推出自主AI助手——LLM Suite，功能与ChatGPT类似，主要包括写作辅助、创意生成及文章摘要撰写等。同时，摩根大通的工程师可以利用LLM Suite，将外部模型的功能直接集成到该行服务中。此外，摩根大通积极借助外部AI工具，为理财顾问配备了Connect Coach和Sales Assist等AI工具，超80%的财富管理前台团队正使用这类大语言模型套件。摩根大通为软件工程师提供了AI编码辅助工具，可将软件开发生命周期的生产力提高10%~20%。

二是赋能资管领域。2024年8月，摩根大通正式上线投资顾问产品IndexGPT，借助OpenAI的 GPT-4模型，帮助客户分析和选择适合的证券产品。摩根大通自研Robo-Fedwatchers大语言模型，对美联储官员的讲话内容进行鹰鸽等级评分，预判各类资产市场走势，为内部投资团队及客户提供投资建议和交易策略。2024年12月，摩根大通推出GPT-Insights，通过整合多方数据源，编制全面的公司报告，并以简明易懂的形式呈现研究观点。

三是重构业务流程。摩根大通在信用卡、交易、消费者业务，以及网点布局等领域均应用了AI技术，例如，呼叫中心利用AI预测来电原因，并为客服人员提供准确信息以便回答问题；网点规划部门运用卫星影像及AI技术优化网点及ATM机布局。摩根大通CEO表示，AI工具很快会具备代理功能，例如，直接处理客户的借记卡补发请求，或者代表公司做出能否补发的决策。

四是风险管理与欺诈检测。摩根大通利用AI技术每日审查高达10万亿美元的金融交易流水，寻找潜在的欺诈迹象。其内部开发的先进反洗钱（AML）系统每小时可分析超200万笔交易，并实时检测可疑模式，将AML流程中的误报率降低了95%。此外，由AI技术驱动的欺诈预测系统每年可节省高达2.5亿美元成本。AI技术和机器学习模型也被用于改进信贷风险、市场风险和操作风险的评估。

（二）加拿大皇家银行

根据最新的Evident AI Index排名，加拿大皇家银行（Royal Bank of Canada，RBC）的AI成熟度位列加拿大第一、全球第三。RBC在2016年成立了AI研究中心——Borealis，同时拥有一支专注于AI专业软件研发和产品管理的团队，使其可以将试点项目快速推广。RBC的AI应用主要包括以下几个方面。

一是客户财务管理。代表产品为NOMI，即一套帮助客户掌控财务状况的数据驱动型功能组合。具体包括五项功能：NOMI Insights主要根据客户每月的现金流入和支出情况向客户展示资金现状及下一步用途；NOMI Find & Save主要帮助客户养成并保持储蓄习惯；NOMI Budgets 根据客户消费习惯提供合理的预算建议，并通过更新和提醒，确保客户预算正常运转；Ask NOMI为客户提供多种咨询和服务，包括交易疑问、取消电子转账等；NOMI Forecast为客户提供未来7天的付款和存款滚动预测，帮助客户管理资金、避免不必要支出。

二是投资与财富管理。RBC将AI技术应用于财富管理和私人银行领域，通过分析客户的财务状况、投资偏好和风险承受能力，为客户提供个性化的投资建议和规划。RBC为资本市场业务打造AI电子交易平台Aiden，将深度学习技术应用于不断变化的市场环境，帮助客户提升交易执行质量和洞察力，交易品种包括股票、债券、期货和外汇等。

三是运营与内部管理。RBC为6000多名开发者提供一个集中式开发者平台，该平台可自动构建、测试和部署流程，包括AI驱动代码生成，优化软件开发工作流程等，提升问题解决率，并前瞻应对安全威胁。此外，AI技术也被用于优化内部工作流程，提高员工的工作效率和满意度。

四是风险管理与欺诈检测。RBC是加拿大首家使用AI技术推出数字政府身份验证解决方案的银行，为客户提供更安全的身份验证、更强大的欺诈保护和更快捷的开户体验。RBC利用机器学习算法分析大量交易数据，识别正常交易模式，从而检测出与正常模式不符的异常交易。通过图算法构建复杂的数据关系网络，帮助识别潜在的欺诈行为。

五是客户服务与体验。RBC利用AI技术为客户提供更高效、更个性化的服务。例如，AI驱动的聊天机器人和虚拟助手能够快速响应客户咨询，提供准确的信息和解决方案，减少客户等待时间。此外，AI技术也被用于优化客户服务流程，例如，通过语音识别和自然语言处理技术，自动识别客户问题并提供相应的解决方案。

六是助力数据分析。通过构建RBC企业数据与AI平台，将各类数据汇总，转化为跨业务和职能部门的、高价值的信息和观点，使自身的数据优势可以赋能各个条线和部门，为客户和员工释放价值。例如，通过分析客户数据，RBC可以预测客户的金融需求，提前提供相应的服务和产品。

（三）富国银行

富国银行（Wells Fargo）在Evident AI Index排名中位列第四，该行AI方面的主要应用包括以下三个方面。

一是财务和理财顾问。2022年，富国银行与谷歌云合作推出AI虚拟财务顾问Fargo，支持语音和文本双模式交互，用户可通过自然语言进行账户余额查询、转账与支付等操作。目前，使用Fargo的客户数已超过访问其分行或客服中心的客户数。2023年，富国银行为拥有财富管理账户的客户推出财富规划平台Life Sync，依托该平台，客户可设定财富目标，并持续跟踪财富目标的进展情况。

二是企业现金管理。2023年，富国银行面向企业客户推出名为Vantage的数字银行平台，致力于帮助企业高效管理资金。借助Vantage平台，客户可以管理资金收支、现金流，并进行复杂的外汇交易。同时，在Vantage平台的基础上，富国银行进一步推出移动体验，使客户可随时掌握业务动态。

三是系统开发。企业开源数据科学平台（Enterprise Open Source Data Science Platform）旨在为富国银行的数据科学家提供人工智能和机器学习的构建模块，使其能够加速AI研发，并帮助其设计更好的数据驱动型客户体验方案。此外，富国银行还利用AI技术自动化和优化该行的业务决策、运营和风险管理以提升运营和管理效率。

三

国内与国际银行业人工智能应用现状对比

随着AI技术快速发展，国内外大型商业银行纷纷将其应用于金融服务领域，以提升客户体验、优化风险管理、提高运营效率。

一是均广泛应用于客户服务领域，国内外商业银行均积极利用AI技术提升客户服务体验。国内商业银行如中国工商银行、中国建设银行等通过AI技术优化智能客服系统，提升响应速度和准确性；国际商业银行如富国银行与谷歌云合作推出AI虚拟财务顾问Fargo，为客户提供更具互动性的服务。

二是均注重风险管理与反欺诈，国内商业银行如交通银行推出大模型风险防控助手，构建千亿级金融大模型“交心大模型”，涵盖智能反洗钱隐案挖掘模型；国际商业银行如摩根大通利用AI模型从非结构化数据中提取欺诈迹象，显著提升欺诈检测能力。

三是均致力于推动内部运营效率的提升，国内外商业银行均利用AI技术优化内部流程，提升工作效率。国内商业银行如中信银行推出全栈自主可控大模型能力服务平台“仓颉”，落地代码生成、知识管理、智能操作等领域；国际商业银行如摩根大通推出LLM Suite工具，帮助员工撰写邮件和报告，提升办公效率。

尽管目标一致，但在应用场景、应用拓展优势、技术路线等方面，国内外商业银行仍存在显著差异。

一是应用场景侧重不同。国内商业银行的AI应用侧重于内部赋能，如智能客服、数据管理、代码生成等（马挺、韩廷春，2025）。同时，注重通过AI技术实现流程自动化和效率提升，更多是实现降本增效的赋能型应用，以智能决策系统代替传统的依赖经验或基于规则的系统，如智能营销、智能风控、资产配置优化等（陆岷峰、高伦，2025）。国际商业银行侧重于直接对客，较多应用于直接面向客户的场景，如财务管理助手、财富管理助手、智能投资顾问等。

与国际大型商业银行相比，我国银行业在渠道运营领域的AI应用较为成熟，但在业务供给、资源配置方面存在短板（何岸，2025）。我国银行业AI应用场景仍集中在单点客户服务场景，如便捷支付流程、智能客服交互等，在辅助客户决策、分析复杂金融问题、预测金融市场趋势等方面存在不足（汪勇，2025）。国际大型商业银行的核心业务场景变革型AI应用较为丰富，例如，摩根大通使用大语言模型捕捉电子邮件中的欺诈迹象及欺诈行为，持续改进反欺诈监测。

二是应用拓展优势不同。在AI应用方面，我国大型商业银行借助政策驱动和成本控制等优势，积累了丰富的经验，能够快速将AI技术应用于多个业务领域，展现出更强的实用性和规模化落地能力，特别是在智能风控和智能营销领域。同时，我国拥有庞大的金融市场和用户群体，为AI应用提供了广阔的市场空间和丰富的数据资源（丁炜，2024）。国际大型商业银行拥有丰富的技术储备和数据资源，积累了大量的结构化数据，为AI模型的训练和优化提供了有力支持。但由于对数据安全和隐私保护的严格要求，国际商业银行在AI应用落地方面较为保守。

三是技术路线不同。出于自主安全可控考虑，国内商业银行主要通过自主研发或与国内专业机构联合等方式布局和应用金融大语言模型（陈璐、王小彩，2025）。国外银行则大多直接采购外部商用大模型，例如，高盛集团、摩根士丹利、花旗银行等直接采购OpenAI的ChatGPT及GPT-4大模型产品。尽管技术选型不同，出于金融数据安全的考虑，目前国内外商业银行均采用私有化方式部署生成式人工智能。

四

银行业人工智能应用展望

展望银行业AI应用前景、生态拓展及技术发展，预计未来将呈现多维度的变革与创新。

第一，在智能客服应用场景中，未来智能客服将更加智能化和个性化，通过深度学习和强化学习技术，能够更深入地理解客户需求，提供精准服务。同时，智能客服将融合语音、文字、图像等多种交互方式，为客户提供更加丰富和便捷的服务体验。

第二，在智能风控应用场景中，风控模型将具备更强的自主学习能力，能够更准确地识别和预警风险，在欺诈检测、信用评估等领域实现近乎实时的决策。AI技术与区块链技术的结合将为智能风控提供更强大的支持，确保金融数据的真实性和安全性。例如，利用区块链的不可篡改特性，结合AI风险评估模型，防止数据被篡改，提高风控的准确性。

第三，在智能营销应用场景中，AI技术将使商业银行能够提供更加个性化、智能化的客户服务，根据客户的行为、偏好和需求，在正确的时间通过正确的渠道提供正确的产品和服务。生成式人工智能将被广泛应用于智能营销，生成智能和个性化的营销内容。商业银行将通过智能营销系统，实现全渠道的客户触达和营销活动管理，提升客户体验。

第四，在智能运营应用场景中，数字员工将在客户服务、数据分析、风险管理等领域成为标配，实现人机协作的新工作模式。商业银行将利用机器人流程自动化（RPA）技术，结合AI技术的智能决策能力，实现贷款审批、客户开户等流程的自动化处理。构建企业级金融大模型，赋能多个业务场景，实现运营流程智能化升级。

第五，在投资与财富管理应用场景中，智能投顾系统将更加智能化和个性化，能够依据客户的实时财务状况和市场动态，动态调整投资组合。商业银行将更多地采用为金融行业定制的专业大模型，提升模型在投资与财富管理领域精准性和专业性。AI技术将助力商业银行进行投资组合优化和风险管理，通过实时监测市场动态和风险指标，及时调整投资策略。

第六，在数据分析应用场景中，商业银行将利用AI技术实现数据的实时处理和分析，从海量数据中快速提取有价值的信息，提升实时智能分析能力。同时，探索多模态数据分析技术，融合文本、图像、语音等多种数据类型，提升数据的深度挖掘能力。

第七，在金融生态拓展方面，商业银行将借助开放平台整合政务、物流等外部数据资源，拓宽风险评估维度，丰富金融服务场景，实现与实体经济的深度融合。随着AI技术的广泛应用，商业银行的业务模式和竞争格局也将发生深刻变化，无分行、全数字化银行的客户群体将不断扩大，商业银行需更加注重提供高价值创新服务。

第八，在技术发展层面，生成式人工智能的采用率将显著提升，商业银行将从试点探索迈向规模化应用，重新定义AI服务的战略布局。同时，AI技术在算法优化和算力提升方面将持续突破，商业银行需从数据基础设施建设、算力升级、算法模型创新等多维度推进，以适应未来发展的需求。

【声明】内容源于网络

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