商业银行不断加强科技投入推进数字化转型，以大模型为核心的新一代人工智能技术从底层逻辑重塑业务流程，从经营范式、服务模式到运营方式，人工智能正深刻影响银行业务的各个环节。
近年来，以大规模预训练模型为代表的人工智能技术，依托算法创新、算力提升与海量数据积累，在自然语言理解、内容生成、逻辑推理等领域实现了突破。人工智能作为渗透性极强的颠覆性技术，也引发了银行机构商业模式、服务方式的全方位变革。各商业银行纷纷加快布局人工智能，加速推动大模型等技术与行内业务场景深度融合应用。
大模型的发展趋势和特征
随着大模型技术的不断迭代与更新，其核心能力以及技术范式也趋于成熟，在推理能力、多模态泛化等发展方向呈现出鲜明特点。在此基础上，技术正与应用场景加速融合，从初步探索阶段逐步走向行业纵深。
推理能力持续提升
随着Transformer技术架构的优化以及混合专家模型（MoE）的应用，大模型推理能力得到显著增强。其能够通过多步骤的逻辑推导，逐步拆解复杂问题，并在推理过程中进行自我验证和修正，从而在处理开放式问题时表现更加可靠，为AI在金融服务领域的应用打开了空间。
多模态应用不断拓展
大模型的能力边界从文本处理扩展至对语音、视频等多模态信息的深度理解，打通了不同模态数据之间的语义壁垒，可以执行更加复杂和智能的任务，如图文生成、语音识别以及视频生成等。依托上述原子能力，结合实际应用场景构建多模态融合处理体系，推动智能营销、数字人交互等应用加速落地并走向规模化推广。
训练技术日趋成熟
随着检索增强生成、参数高效微调等训练方式被广泛采用，通用大模型在垂直领域的专业性得到了大幅提升。这些方法将通用大模型强大的理解和泛化能力与特定领域知识相结合，推动大模型从“通才”向“专才”的演进，也为大模型在银行业的应用提供了技术保障。
智能体技术取得显著进展
MCP协议与工作流平台的应用，使大模型不仅能够通过标准化接口灵活调用多源工具、拓展功能边界，更能借助流程化编排实现任务的有序拆解与多智能体协同工作，从而大幅提升模型对复杂任务的自主规划和执行能力。这标志着模型能力从“感知”到“行动” 的跃迁。Agent技术的发展，意味着人工智能完成了从辅助工具向智能助手的转变，开启了全新的人机协同新模式。
大模型在金融领域的应用价值
商业银行不断加强科技投入推进数字化转型，以大模型为核心的新一代人工智能技术从底层逻辑重塑业务流程，从经营范式、服务模式到运营方式，人工智能正深刻影响银行业务的各个环节。
一是服务的普惠化。基于大模型Agent与深度理解能力，商业银行可构建“1个客户经理+N个智能助理” 的服务矩阵，客户经理可以根据客户诉求调用不同智能体，为客户提供即时、高效的解答，并结合客户画像提供个性化的智能服务，真正实现从“以产品为中心”到“以客户为中心”的模式革新。借助AI助理能力，客户经理可以提升客户服务覆盖面，为更多的客户高效提供个性化服务。在交互模式上，依托大模型语义理解与意图分析能力，并结合客户在多渠道的行为特征分析，商业银行得以支持客户以多轮对话实现复杂业务的全流程办理，推动服务模式从自助式的“人找业务”转变为主动式的“服务找人”，并通过构建精准化的客户画像，打造“一客一管家”的交互体验，提供更有温度、更懂客户的服务。
二是运营的集约化。大模型正推动商业银行从单点效率优化迈向全流程智能化重塑，实现从“效率工具”到“价值引擎”的战略升级。在内部应用中，大模型深度融入集约化运营环节，通过自动解析复杂信息，将员工从重复劳动中释放，使其聚焦于高价值任务，提升整体运营效率。在客户服务方面，大模型通过融合多维数据与业务洞察，提供更精准和个性化的服务方案，并自动处理外部信息与交互任务，提升响应速度与服务体验。大模型的深化应用，不仅有效降低人力成本、缩短业务周期，更能精准识别流程中的断点、堵点与卡点，通过标准化处理减少人为偏差，提升整体运营水平。
三是风控的智能化。借助规则引擎与机器学习的传统风控体系，在处理多源异构数据和海量风险场景时仍存在一定局限性。大模型具备的自然语言理解、多模态识别与推理能力，为应对这些挑战提供了全新的方案。在风险数据层面，大模型通过有效处理合同、财报等非结构化数据，将其转化为风险信息来源，能够丰富传统结构化的风险数据维度；在风险处置层面，大模型可以辅助识别风险要点、生成风险处置建议，提升风险处理响应效率；在风险分析层面，基于高质量数据集对大模型进行领域微调，可将风险专家经验沉淀为模型能力，助力建设统一的风险偏好与判断标准，为风控体系的标准化与智能化升级奠定坚实基础。
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四是办公的高效化。综合办公是商业银行经营管理的重要支撑，在AI技术发展和商业银行智能化转型的双轮驱动下，办公模式与质效得到全面升级。在知识管理方面，通过大模型的智能检索与语义理解能力，员工能快速获取精准解答，加速知识积累。此外，大模型还能够对检索到的数据进行系统性整合与处理，辅助员工进行报告撰写，提升文档写作的规范性和质量水平。在自动化办公方面，随着智能体技术的成熟，将会议管理、差旅出行等标准化、重复性的工作通过Agent形式嵌入日常办公中，员工以对话形式一句话完成业务申请或办理，提升日常任务处理效率，将精力集中于更具价值的判断、创新和资源整合等工作，推动办公效率实现跃升。
银行场景大模型落地路径
价值驱动、稳中求进 ：制定渐进式应用策略
商业银行在推进大模型应用时，宜采取分步骤、分领域的渐进策略，遵循“价值驱动、稳中求进”的原则，实现可控、有序的应用拓展。“价值驱动”即优先筛选高耗能、高价值与高重复性的业务场景，确保技术能切实契合业务需求、解决核心痛点、创造实际价值；“稳中求进”是可以从技术成熟度高、对客敏感度低的内部运营场景切入，例如智能问答、文档生成、会议助理和代码辅助等可感可及的轻量应用，以提升日常办公效率。在内部实践中验证模型可行性、沉淀技术能力并取得初步成效后，再逐步将应用扩展至智能客服、精准营销等产品服务领域。
统筹需求、沉淀范式 ：构建标准化解决方案
在推进大模型应用落地的过程中，可以建立统一的大模型需求入口，精准识别各业务条线的共性需求与高频场景，集中力量攻关核心节点。同时，也可以注重沉淀能共享、可复用的大模型解决方案范式，为后续相似场景的快速部署提供支撑。例如，在对公、零售及金融市场等业务条线中，普遍存在大量非结构化文档信息的识别与处理需求。基于大模型语义理解与多模态识别能力，可协同各业务部门，围绕不同场景的文档材料，共同探索材料审核与报告生成等共性应用。在此过程中，可沉淀智能审核、智能报告等大模型应用范式，实现一组能力在多场景复用，从而提升开发效率、降低维护成本，并推动全行级技术能力的标准化输出与系统性提升。
业技融合、协同推进 ：建立双向驱动的工作机制
大模型的有效应用，需要业务部门与技术团队密切配合，形成双向驱动的工作机制。在场景建设初期，业务人员应深入参与，与技术团队共同梳理场景需求、准备数据、设计提示词并制定效果验证方案，以确保大模型的应用建设方案切实符合业务需要，避免技术方案与实际场景脱节。功能上线后，业务与技术双方可共同跟踪应用效果，根据反馈持续进行提示词优化和模型调优，形成“部署—反馈—优化”的闭环机制。同时，大模型作为新技术，在应用场景中发挥作用不仅需要业技深度融合的推动，更需要持续的探索和迭代，在过程中不断提升模型能力和场景适配度。
大模型在银行领域的场景化应用及展望
大模型在银行领域已展现出丰富的场景化应用潜力。察势于未然，乘势于先机，邮储银行从企业级视角统筹规划人工智能技术的全行应用，遵循“连点成线，由线及面” 的思路，稳步推进大模型技术在经营营销、对客服务、资金资管、风险管理以及智能办公等重点领域贯穿前、中、后台业务全流程的覆盖。
推动经营创新，打造服务营销新范式。
通过构建“全流程、嵌入式”理念的客户经理AI助理，商业银行可实现覆盖营销全周期的智能化支持，赋能业务发展与精细化管理。在营销准备环节，基于大模型的推理与文本生成能力，AI助理可自动生成客户画像与个性化建议，辅助制定精准计划；在营销执行环节，AI助理可通过实时语义理解与话术引导，提升沟通质量与转化效率；在营销结束后，AI助理可自动完成复盘分析并生成总结报告，为后续策略优化提供依据。邮储银行依托大模型在多维数据理解与分析方面的能力，建设嵌入营销全流程环节的 AI 智能助理，在信贷获客、理财活客等场景有效提升一线员工的业务能力，实现了从客户洞察到策略优化等关键节点的智能支持。
重塑业务流程，创新客户交互新模式
以手机银行智能助理为代表的交互革新，正全面改变传统菜单式操作模式。客户无需层层点击查询，仅需通过自然语言对话即可办理转账汇款、账户查询等业务，在显著提升办理效率的同时，也大幅降低了操作门槛，推进金融科技适老化进程。同时，大模型的推理能力可深度分析客户画像、风险偏好、交易行为及市场动态等多维信息，为客户生成量身定制的产品推荐，让个性化的金融服务得以突破传统客群边界，实现更广泛的普惠价值。邮储银行基于主从智能体架构打造的手机银行智能助理，可协同理财、转账等多类Agent，主动感知并提醒客户待办事项，支持一键直达办理。同时，系统具备长周期对话记忆能力，能准确理解客户意图，并通过多智能体协作实时响应查询与复杂业务办理需求，实现服务全程连贯、精准、高效。
重构投资模式，升级智能决策新体系
在金融市场领域，依托大模型技术打造金融市场投资助手，通过对话方式为金融市场用户提供全方位的智能服务。投前环节，大模型与知识图谱双引擎驱动，构建具备文本解析、关系理解与逻辑推理能力的投研分析智能体 ； 投中环节，大模型深度融入策略生成、风险检查与交易执行，辅助量化策略制定，融合舆情、授信等多维信息强化风控，并支持债券做市等复杂询价交易的智能报价 ； 投后环节，大模型自动生成分析报告，辅助交易评价与经营复盘，显著提升数据解读质效。目前，邮储银行已落地投研AI助手、货币市场与票据交易机器人、同业智能报告等多类应用，将大模型深度嵌入业务流程，有效提升投研、交易与管理的智能化水平，增强风险识别与控制能力，为业务降本增效与精准决策提供持续支撑。
赋能信贷全链，构建人机协同新生态
在信贷领域，大模型正通过人机协同的方式，驱动信贷全链路流程进一步转型。例如，在尽职调查环节，大模型能够整合工商、司法、财报等多源信息，自动生成报告初稿，使客户经理得以聚焦于风险深度研判；在信贷审查环节，大模型可实现材料的智能解析与合规比对，提升审查效率与一致性 ；在贷后管理环节，大模型可通过智能催收催记，全面提升贷后管理的精细化水平。邮储银行围绕信贷全流程全面推进大模型技术应用，通过提升信贷日常作业效率，使信贷客户经理和审查人员能更专注于客户关系管理和关键风险决策。同时，通过模型微调持续沉淀隐性专家经验，推动信贷业务向更智能、更精准、更普惠的方向进阶。
客观而言，当前大模型在商业银行的深度应用仍然面临模型幻觉、高质量数据集构建等现实挑战，但其广阔的应用前景和发展潜力已成为业界共识。商业银行应以场景为牵引，不断拓宽大模型应用的深度和广度，推动价值场景的培育和规模化应用，为银行业数智化转型注入新动能。
（作者为中国邮政储蓄银行大模型业务组：方舒婷、张潇、方雅晴、邢妍、贾云蕾、张尉锋、常蕙滢）