"我们观察到多家银行的AI业务已从'试试看'转为'必须做'，其整体战略布局已被重构。远程银行不仅是 银行数字化转型成果的集中展现，更是其关键输出端口。它不再是成本中心，而是新的服务核心、营销 中心和价值创造中心。"蚂蚁数科副总裁余滨在接受《证券日报》记者采访时分享了他的见解。 从业者的直观感受，正是当前银行业数字化转型深入推进的真实写照。在数智驱动下，金融服务提质升 级，有力推动了银行跑出金融为民的"加速度"。作为数字化转型的"桥头堡"，远程银行由信用卡中心、 电话银行中心、网络银行部等传统部门整合而成，形成独立的"远程银行部"或"线上客户经营中心"，并 提升至与线下网点同等重要的战略层级，成为银行全面数字化转型的重要支点。 随着"数字中国"建设及做好"数字金融"大文章的深入推进，以创新为核心的新质生产力正迅速崛起，成 为推动金融高质量发展的核心动力。在新形势下，银行与用户的关系正在重塑，服务渠道与工具也在不 断更新迭代，一幅"新金融"的蓝图正徐徐展开。 从功能叠加 走向业务重构 余滨长期深耕在业务一线，致力于服务机构的远程银行建设。他向记者讲述："如今，我们为银行提供 的AI应用已从最初的智能客服、知识问答 ...

一笔百万元级别的国际货款，从上海汇出，抵达美国账户只用了7秒，手续费仅1元。 上海这座金融城市，是否真的有机会在未来十年内，挑战纽约和伦敦融中心长达百年的地位？ 纽约和伦敦的地位，是建立在数十年甚至上百年形成的资本制度，后来者极难逾越。 但竞争的赛道本身正在被重构，上海的目标并非在旧跑道上追赶，而是要利用"金融科技"这条新赛道，改变 游戏规则。 传统金融中心的强大之处，在于其规则的确定性。全球资本之所以流向纽约华尔街和伦敦金融城，是因为那 里有最完备的法律体系、最丰富的金融产品。 但上海的打法完全不同。早在2020年1月，上海就发布了《加快推进上海金融科技中心建设实施方案》，明 确提出要用5年时间，将上海建设成为具有全球竞争力的金融科技中心。 当老牌中心的银行还在优化其复杂的内部系统时，上海的金融机构已经开始大规模应用人工智能、区块链和 大数据，从根本上改变信用评估和服务交付的方式。 对于个人而言，金融服务正在从过去的"大锅饭"模式，进化到精准的"千人千面"。比如，上海银行与蚂蚁数 科合作推出的AI手机银行，以及浦发银行的AI财富管家，它们不再是简单地推荐几款理财产品。 "人工智能"、"区块链"，这些词汇听起 ...

银行业AI布局概况 - 农业银行于8月25日发布企业微信AI质检能力建设项目招标公告 成为银行业AI积极布局的缩影[1] - 最近7天内共有6家银行发布涉及AI算力建设及大模型研发的招标信息[1] - 国有六大行2024年金融科技投入总额达1254.59亿元 同比增长2.15%[6] 银行AI部署策略差异 - 国有大行偏向基础性应用 如基建搭建和上层通用服务 工行推出"工银智涌"推动大小模型协同[5] - 股份制银行注重规模化建设 招商银行部署超120个大模型应用 中信银行"中信大脑"落地超1600个场景[5] - 城商行与农商行侧重场景创新 上海银行推出AI手机银行 重庆农商行"AI小渝"应用于多元场景[5] - 区域经济、行内文化和历史数字化投入规模导致同规模城商行AI战略存在显著差异[5] AI应用领域现状 - 31%的银行客服中心与远程银行已完成大模型部署[6] - 通用领域应用成熟 包括传统客服、知识检索和代码编写等方面[7] - 业务深水区渗透率偏低 营销、风控及客户经理销售等关键领域应用较少[7] - 银行零售业务涵盖10多个主要场景 细分情形累计达上百种 需要AI智能体逐一突破[8] 技术发展挑战与趋势 - 面临三大核心挑战：技术成熟度制约、专业要求挑战和成本因素考量[8] - 金融科技公司从通用大模型向专业/专用模型演进 大模型推理能力成为核心场景应用关键[8] - 金融垂类大模型目前处于技术驱动为主导阶段 未来将转向市场需求主导[10] - 业务侧提出更高要求：响应速度、零失误和严格合规等刚性指标倒逼技术迭代[10] 行业协同发展态势 - 技术推动认知与业务定义精度形成双向作用 推高AI在金融领域的天花板[11] - AI从辅助性工具逐渐转变为业务创新的核心驱动力[6] - 金融机构关注AI提升客户体验、优化业务流程、降低运营成本及增强风控能力的共性目标[6]

上海银行AI手机银行战略进展 - 公司推出"AI手机银行"显著提升老年客户满意度并推动业务办理转化率提升10% [2] - 该产品从130个案例中脱颖而出获得IDC"金融行业智能体"创新奖 [2] - 产品由蚂蚁数科提供技术支持 [2] 产品功能与创新 - 以"对话即服务"为核心 用户通过自然对话即可获取转账 还款 理财咨询 养老金管理等十余项高频服务 [2] - 采用"服务找人"模式替代传统"人找服务" 通过上下文理解实现多轮对话 [2] - 融入多项适老化策略 为老年群体及残障人士提供便捷服务 [2] 技术实现方案 - 蚂蚁数科提供包含LUI技术 智能体开发 模型管理 算力调度等一站式智能体服务 [3] - 在阿里通义大模型基础上融入金融场景实践经验 实现金融机构即插即用 [3] - 通过智能化资源分配提高GPU利用率和资源管理能力 [3] 行业影响 - 生成式AI推动金融行业业务效率和用户体验双重升级 [2] - 该产品成为银行数智化转型的行业样本 [2]

公司AI战略进展 - AI手机银行推动老年客户满意度显著提升且业务办理转化率提升10% [1] - 项目获得IDC中国金融行业技术应用场景创新案例"金融行业智能体"创新奖 从130个案例中脱颖而出 [1] - 蚂蚁数科提供一站式智能体技术服务 包含LUI技术、智能体开发、模型管理及算力调度 [5] 产品功能创新 - 以"对话即服务"为核心 用户通过自然对话即可获取金融服务 覆盖转账、还款、理财咨询及养老金管理等十余项高频服务 [3] - 采用"服务找人"替代"人找服务"模式 通过上下文理解实现多轮对话并支持自动沪语切换、专属理财建议及网点预约提醒等个性化功能 [3] - 依托适老化策略降低操作门槛 为老年群体及残障人士提供便捷服务 [3] 技术实现方案 - 基于阿里通义大模型融入金融场景实践经验 打造即插即用型垂类智能体应用 [5] - 通过智能化资源分配提高GPU利用率和资源管理能力 [5] - 生成式AI推动金融行业业务效率与用户体验双重升级 [3] 战略合作与行业影响 - 被列为银行数智化转型行业样本 [3] - 公司表示该项目是"金融为民"理念的实践 将持续探索AI在金融场景的创新 [5] - 技术方案有效降低金融机构AI应用门槛并提升研发效率 [5]

金融智能体应用进展 - 金融智能体从概念验证走向规模化应用，部分科技厂商在金融领域的智能体应用解决方案已超过100个[1] - 落地场景从对客辅助工具扩展到授信决策等核心业务场景[1] - 金融业被认为是AI率先落地应用的绝佳行业，因其数字化程度高、数据密度大、应用场景丰富[2] 行业应用案例 - 太保集团在健康险理赔审核、审计数字员工等核心环节推进数字劳动力建设[3] - 蚂蚁集团展示了财富、保险、投研、风控等核心金融场景的智能体demo[3] - 盈米基金上线了"个人基金理财助手""持仓诊断"等一系列金融智能体应用[3] - 奇富科技搭建了授信决策智能体系统，涉及信贷业务全流程[4] 技术架构创新 - 头部银行实现"通用大模型+垂类模型+智能体"技术架构落地[2] - 智能体系统与传统风控系统相比具有三大优势：全流程覆盖、类人操作、大模型驱动[4] - 上海银行推出以"对话即服务"为核心的AI手机银行，覆盖十余项高频交易[5] 行业挑战 - 大模型幻觉问题成为智能体落地应用的最大挑战[6] - 金融知识碎片化问题亟待解决，需要建立高质量数据集[6] - 部分金融机构缺乏将业务需求、算力、模型等协同的工程化实践能力[7] - 智能体落地应用的实效评估体系尚未完善[7] 交互模式变革 - "对话即服务"模式取代传统点选，重塑金融服务本质[5] - AI手机银行能分析用户资产负债、现金流等信息，从数百款产品中快速筛选[5] - 服务模式实现从"人找服务"到"服务找人"的转型[5]

AI金融应用的新突破 - 华东师范大学SAIF发布新一代Smith RM金融推理模型，30秒生成1.2万字信贷报告，幻觉率控制在0.3%以内，较上一代下降97%，已辅助审批科创贷款47亿元，单笔审批时效从5.7个工作日压缩至11分钟 [3][4] - 交通银行推出"小姣"具身智能机器人，高1.2米，搭载14自由度机械臂，提供引导、理财查询等服务，展示人机交互新方向 [5] - 蚂蚁集团升级AI金融管家，推出"蚂蚁保"和"蚂小财"，并发布"看一看"智能眼镜支付方案，通过语音识别和摄像头扫描完成支付流程 [5][6] - 上海银行发布AI手机银行，支持沪语和普通话语音操作，秒级完成养老金查询、理财推荐等高频业务，内置适老化模式 [7] AI落地面临的挑战 - 浦发银行董事长指出技术壁垒已不大，关键在于将AI技术有效应用于具体场景，如快速生成研发和信贷报告，提升精准性和效率，需在战略层面调整管理流程 [9] - 摩根大通行长认为技术、组织架构和管理缺一不可，金融科技公司与银行相辅相成，区块链技术应用由金融科技公司需求推动 [9] - 香港理工大学教授强调产学研合作，传统AI与生成式AI在金融领域应用不可割裂，科技与行业应用相互促进 [10] - 联合国大学研究员指出AI芯片短缺加剧数字殖民主义风险，全球南方低工资劳动力标注数据，但AI工具开发和决策权掌握在北方 [10] AI重塑未来金融格局 - 斯坦福教授分析算力作为生产资料的重要性，应用场景和效率比算力本身更重要，AI在金融领域应用需更多人类智慧和判断 [13] - 中金首席经济学家指出中国算力全球第二，芯片技术瓶颈犹存，但制造业基础和市场规模稳固，AI应用场景拓展将带来新机遇 [13] - IEEE推动AI技术全球合作与共识，制定可解释性AI、环境影响评估等标准，确保技术发展符合伦理和社会价值 [14] - 数据主权对可持续发展影响深远，倡议建立可持续资产新形式，通过激励机制促进AI技术在可持续发展领域应用 [14]

金融AI应用新趋势 - 2025世界人工智能大会展示金融AI应用关键词为"落地""可信""具身"，与去年概念阶段相比实现实质性突破 [1] - 华东师范大学SAIF发布新一代Smith RM金融推理模型，交通银行推出"小姣"具身智能机器人，蚂蚁集团展示"看一看"智能眼镜支付方案 [1][2][3] - 行业从技术幻觉讨论转向实际场景落地，AI正重塑金融服务未来形态 [1][2] 技术创新与性能突破 - Smith RM模型30秒生成1.2万字信贷报告，幻觉率控制在0.3%较前代下降97%，已辅助农行上海分行审批47亿元科创贷款 [2] - 交通银行"小姣"机器人配备14自由度机械臂，提供引导、理财查询等全流程服务，实现数字员工具象化 [2][3] - 蚂蚁集团重构大模型底层架构，升级AI金融管家并推出"蚂蚁保""蚂小财"，智能眼镜支付实现语音+视觉双模态交互 [3][4] 金融机构实践案例 - 上海银行AI手机银行支持沪语/普通话语音指令，秒级完成养老金查询等10余项业务，内置适老化模式 [4] - 浦发银行通过AI加速信贷报告生成，单笔审批时效从5.7工作日压缩至11分钟 [2][5] - 蚂蚁集团"看一看"支付方案实现端到端加密传输，支付指令通过云端服务器与支付宝接口实时对接 [4] 行业发展共识 - 银行、科技公司、监管机构构成金融创新三大主导力量，算力成为核心基础设施 [7][8] - IEEE已制定多套AI标准涵盖可解释性、环境影响评估等领域，推动全球技术协作 [8] - 产学研合作至关重要，传统AI与生成式AI需协同发展形成螺旋上升效应 [6][8] 市场潜力与战略布局 - 中国算力规模全球第二，制造业基础与市场规模支撑AI场景拓展的规模报酬递增 [7] - 金融机构需在战略层面调整管理流程，技术应用需与组织架构变革同步推进 [5][8] - 金融科技公司服务银行未覆盖客群，同时倒逼银行加速科技应用如区块链跨境支付 [5]