人工智能在金融业的应用趋势 - 人工智能创新应用在金融业大量涌现 大模型赋能金融业务价值持续显现 加强大模型技术应用已成为商业银行等金融机构的必答题[1] - 招商银行2025年中期业绩报告首次提出"AI First"引领数智招行建设 并举办以AI为主题的行业大会探讨AI如何赋能银行高质量发展[1] 银行业AI发展机遇 - 大模型在各行各业应用条件越来越好 加强大模型技术应用是当前合适选择[2] - 大模型是银行业最大确定性机会 技术突破将推动银行服务模式 交互模式和工作模式变革[2] - AI技术发展带来三方面变革：从文字交互进阶智能化语言交互改变用户操作界面 非结构化数据能被听懂带来应用场景变化 推理能力实现类人思考甚至更聪明思考方法[2] AI对银行经营模式的变革 - 服务模式从聚焦重点客户转变为以每个客户为中心实现真正千人千面[2] - 交互模式从图形界面为主转变为"图形+对话"组合 将成为银行大量推广场景[2] - 组织模式从人工为主AI辅助转变为打造数字员工极大拓展工作效率[2] 大模型应用现状与挑战 - 大模型已在多行业落地包括智能客服高效响应 多模态审核助力风控 综合报告生成提升效能等[3] - 金融机构对AI应用还处在初期阶段 面临模型能力待加强 领域知识待提升 后训练等关键问题[3] - 金融应用场景面临合规 安全 可信挑战 需要解决基座模型精准适配业务逻辑 抑制AI幻觉 提升业务体感等问题[3] 大模型能力提升策略 - 提升大模型解决领域问题能力需打好三个组合拳：上下文工程是应用基础 企业级知识管理是能力释放关键 后训练是增强专业领域效果的有效手段[4] - 通过构建企业级知识管理体系将大模型能力与企业自身语境和知识体系对齐提高答案准确性[4] - 通过监督微调 强化学习等方式将领域知识和业务逻辑融入模型 提升专业领域基础认知和理解力[4] 应用场景选择与实施策略 - 大模型应用成本较高 需选择高价值场景实现价值变现 招商银行聚焦"用人多 用时多 省钱多"三类场景[5] - 在用人多场景用AI扩充人力扩大服务半径提升服务水平 在用时多场景用AI协助员工降低复杂度提升质量 在省钱多场景用AI提升风险识别覆盖度准确度减少成本[5] - 大模型应用研发需要从业技融合走向业技共创 通过开放API 共享数据标准 协同技术平台连接金融机构和科技公司 实现产业智慧指数级增长[5]