清华大学五道口金融学院中国金融案例中心于2013年6月成立，是从事金融案例研究、案例开发、案例库建设的专业研究和教学服务机构，致力于打造最具学术影响力和业界影响力的中国金融案例库。中心学术指导委员会成员由学院享有国际声望的知名教授以及有着丰富金融实践经验的业界导师组成，致力于以案例为载体的知识传播。

【中国金融案例中心 文｜齐稚平 编辑｜谢彬彬】

导读

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，金融行业正经历着深刻的变革。在金融科技浪潮中，美国银行（Bank of America，简称BofA）以其较具前瞻性的技术布局成为全球银行业数字化转型的标杆。截至2025年，该行90%的员工已融入AI工具构建的智能生态，从客户服务到风险管理，从运营效率到战略决策，AI技术正在重塑这家拥有百年历史的金融机构。

Part 1 从传统银行到金融科技开拓者

美国银行（Bank of America，简称 "BofA" 或 "BoA"）成立于1904年，总部位于美国北卡罗来纳州夏洛特，现为全球第二大银行集团，服务覆盖约1.5亿客户。

美国银行的历史最早可追溯至1904年成立的意大利银行。彼时，意大利裔二代移民阿马迪奥·彼得·贾尼尼（Amadeo Peter Giannini）将旧金山一间改建后的酒吧设为创业据点，以28笔共计8780.10美元的初始存款，开启了这家小型金融机构的征程。初期的意大利银行立足北加州，专注服务旧金山北海滩的意大利裔社群，凭借细致周到的服务，逐步拓展其业务边界。1916年，该银行开始在不同街区开设分行，不仅将服务对象扩展至美国富裕阶层，更主动为移民群体提供金融支持，通过吸纳中下阶层存款、向中小企业发放抵押贷款与消费信贷，构建起覆盖多元客群的业务网络。到20世纪20年代，意大利银行已发展为美国西部规模最大的银行机构。1927年3月1日，该银行以意大利国民信托储蓄银行之名获得国民银行执照，次年被贾尼尼创立的泛美公司（Transamerica Corporation）控股。1929年，意大利银行与加利福尼亚美洲银行合并重组，更名为美洲国民信托储蓄银行，到了年底即在加州拥有了453家分支机构，总资产达14亿美元。1998年，总部位于夏洛特的国家银行（NationsBank）以620亿美元完成对美洲国民信托储蓄银行的收购，二者合并后定名为美洲银行（Bank of America）。2002年8月，美洲银行将在中国大陆的注册名"美国美洲银行"正式更改为"美国银行"，实现了全球中文名称的统一。

发展至今，美国银行已成为一家资产规模庞大的金融机构，在全球金融市场占据重要地位，为全球范围内的个人消费者、中小型企业、大型企业提供银行和非银行产品和服务。其业务广泛覆盖商业银行、投资银行、信托、证券、资产管理等多个领域，服务网络覆盖全球约 6700万个人消费者和企业客户，与摩根大通、花旗集团和富国银行等机构直接竞争，是仅次于摩根大通的美国第二大银行机构。

随着时代的发展，科技对银行业的影响日益深远。尤其是人工智能（AI）技术的兴起，正在重塑金融行业的格局。在这样的大趋势下，美国银行敏锐捕捉到了AI带来的机遇，积极投身于AI领域的实践与探索，力求借助这一前沿技术，提升自身的服务质量、运营效率，增强市场竞争力，以更好地适应不断变化的市场环境，满足客户日益多样化的金融需求。

Part 2 美国银行AI应用场景

2.1 客户服务智能化

美国银行在客户服务领域大力引入AI技术，推出了智能客服系统，其中最具代表性的是2018年推出的虚拟助手Erica。Erica运用了先进的语音识别和自然语言处理技术，能够精准分析客户的问题并提取关键信息，进而提供对应的解决方案。

图1 AI虚拟助手Erica

（图片来源：美国银行官网）

Erica的出现，实现了24小时不间断在线服务。无论客户身处何地、何时遇到问题，都可以通过手机银行APP与Erica交流迅速获取银行帮助。例如，客户想要了解账户余额、近期交易明细，或者咨询贷款政策、理财产品信息时，Erica可以瞬间给出准确答复，无需客户漫长等待人工客服的回应。在处理复杂问题时，Erica也能凭借强大的算法和数据分析能力，为客户提供详细的解释和专业的建议。

自Erica上线以来，已累计产生了25亿次客户互动，拥有2000万活跃用户。这一智能客服系统的广泛应用，不仅大大提高了美国银行的客户服务效率，也显著提升了客户满意度。通过对客户咨询数据的分析，美国银行还能深入了解客户需求和痛点，为产品创新和服务优化提供有力依据，进一步增强了客户粘性。

图2 Erica发展历程

（图片来源：美国银行官网）

2.2 运营流程自动化

AI技术在美国银行的内部运营流程中已得到广泛应用，通过业务流程自动化显著提升运营效率并降低了人力成本。数据显示，在美国银行21.3万名员工中，超过90%的人正在使用Erica for Employees虚拟助手。这款工具于2020年推出，旨在简化新冠疫情期间远程办公的IT管理流程，自上线后公司IT服务呼叫量减少了50%以上。

在文档处理自动化方面，美国银行借鉴纽约梅隆银行AI超级计算机的实践经验，部署自然语言处理（NLP）技术，实现了贷款合同、客户协议等文件的智能解析与生成。技术应用后，文件处理错误率从5%降至0.3%，单份合同处理时间缩短至了15分钟。在流程审批环节，美国银行利用AI算法搭建智能审批系统，基于预设规则和标准自动处理各类业务申请。针对信用卡申请、小额贷款申请等标准化业务，AI系统可快速完成审批；面对复杂业务申请，AI系统则提供辅助决策建议，助力审批人员做出更科学的判断。

此外，AI技术还被拓展至人力资源管理、财务管理等多个运营环节。通过全方位的AI技术应用，美国银行实现了内部运营流程的优化升级，在提升效率、降低成本的同时，为银行的可持续发展奠定了坚实基础。

2.3 风险评估与管理革新

美国银行运用AI 算法构建了一套先进的风险评估模型，该模型可以整合市场数据、客户信用数据、宏观经济数据等多维度信息，对客户信用风险、市场风险等进行精准评估和预测。例如，在评估企业贷款风险时，该AI模型不仅会分析企业的财务报表、资产负债情况等传统指标，还会深入挖掘企业的行业发展趋势、市场竞争力、供应链稳定性等非财务信息，从而形成对企业还款能力和潜在风险更为全面的评估。

在市场风险管理方面，AI系统可以实时监测全球金融市场的动态变化，包括股票价格、汇率波动、利率走势等关键指标，及时捕捉市场波动信号并预测走势。一旦发现潜在的风险点，AI系统会立即发出预警，为银行管理层提供决策依据，帮助银行提前采取措施，降低风险损失。通过AI技术的应用，美国银行在风险评估和管理方面的准确性和及时性得到大幅提升，有效保障了银行的资产安全和稳健运营。

在欺诈检测方面，美国银行引入与美国财政部同款的机器学习AI系统，采用行为分析技术构建起毫秒级响应的交易监测网络。相较于传统人工审核模式，该AI系统的异常交易识别效率提升达300倍，能够在交易发生瞬间完成风险筛查，精准拦截可疑交易。

Part 3 AI应用带来的成效

3.1 效率大幅提升

AI技术的应用使得美国银行的业务处理时间大幅缩短，运营效率得到了质的飞跃。以贷款审批流程为例，在引入AI技术之前，一笔贷款申请从提交到审批完成，平均需要5个工作日。这期间，工作人员需要手动收集、整理和分析大量的客户资料，包括收入证明、信用记录、资产负债表等，整个过程繁琐且容易出错。如今，借助AI辅助光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术和智能审批系统，贷款申请的处理时间大幅缩短至1个工作日以内。AI系统能够快速扫描和识别贷款申请文件中的信息，并自动录入到审批系统中，同时运用机器学习算法对客户的信用风险进行评估，根据预设的规则和标准，快速给出审批结果。据统计，美国银行在采用AI技术进行贷款审批后，每月处理的贷款申请数量相比之前增加了30%，大大提高了业务处理效率，使银行能够更快地满足客户的资金需求。

3.2 成本有效控制

在人力投入方面，智能客服系统的出现使得人工客服的数量大幅减少。以虚拟助手Erica为例，自其上线以来，已处理了大量的客户咨询和常见问题解答，有效分担了人工客服的工作压力。据统计，美国银行在引入Erica后，人工客服的数量减少了约20%，直接降低了银行的人力成本支出。同时，AI客服全年无休，可以随时为客户提供服务，避免了人工客服因工作时间限制而无法及时响应客户需求的情况，进一步提升了服务效率和客户满意度。在文档处理环节，传统的人工处理方式需要大量的人力和时间，还容易出现人为错误。而引入AI辅助OCR技术后，文档处理效率得到了极大提高，成本也大幅降低。例如，银行每天需要处理大量的纸质和电子文档，如贷款申请文件、合同协议、财务报表等，AI技术使这些文档能被快速识别和分类，关键信息被自动提取并录入系统，减少了人工处理的工作量和错误率。

3.3 客户体验优化

从客户反馈和调查数据来看，智能客服系统的出现让客户感受到了更加便捷、高效的服务。在一项针对美国银行客户的调查中，超过80%的受访者表示，使用虚拟助手 Erica进行咨询和业务办理时，体验非常好，问题能够得到快速、准确的解答。Erica不仅能够理解客户的自然语言提问，还能根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务建议。例如，当客户咨询理财产品时，Erica可以根据客户的风险承受能力、投资目标和历史投资记录，为客户推荐适合的理财产品，并详细介绍产品的特点、收益和风险等信息。这种个性化的服务让客户感受到了银行的关注与重视，提高了客户的满意度和忠诚度。

3.4 业务创新与拓展

在智能投顾方面，美国银行利用AI算法为客户提供个性化的投资组合建议和资产配置方案。通过对客户风险承受能力、投资目标、财务状况等多方面信息的分析，AI系统能够为客户量身定制投资计划，实现资产的优化配置。这种智能投顾服务不仅降低了投资门槛，让更多的普通投资者享受到专业的投资服务，也为银行带来了新的业务增长点。在区块链金融领域，美国银行也积极探索AI技术与区块链的融合应用。通过AI技术对区块链上的交易数据进行分析和监控，银行能够更好地防范风险，提高交易的安全性和效率。同时，基于区块链的智能合约技术，结合AI的自动化执行能力，美国银行开发了一些新的金融产品和服务，如自动化的供应链金融服务、智能保险合约等。这些创新产品和服务不仅满足了客户日益多样化的金融需求，也推动了银行在金融科技领域的发展，提升了其市场竞争力。通过持续创新，美国银行获得了7400项专利和专利申请，其中超1200项聚焦AI和机器学习。

Part 4 美国银行的AI治理

美国银行在AI领域的拓展能力得益于其投入决心和审查治理机制。该银行采取的创新会议、治理监督和对实际问题解决方法的关注，有助于塑造其内部和面向客户的AI应用。美国银行消费者、商业和财富管理技术主管Hari Gopalkrishnan曾表示，"新兴技术从试点到广泛采用的进程并非自动也非必然的。技术开发和实施成本必须与其价值相匹配。"

注重实际需求驱动。技术审查流程基于实际考虑，从客户需求出发。以客户为中心确定技术应用方向，避免盲目投入。如对元宇宙相关技术，因客户无需求未深入发展；而对客户关心的自然语言处理相关AI技术重点投入 。

创新投入与机制保障。美国银行每年投入约130亿美元用于技术研发，近四分之一预算用于新兴技术。银行会定期开展创新会议，员工共同探讨市场需求、前沿技术，提出想法，部分想法能迅速获得资金支持。通过这种方式，美国银行推出了多个虚拟助手，形成虚拟助手组合。

严格评估与治理。随着生成式AI成为焦点，该行已建立了评估技术安全性、有效性和潜在价值的流程。从工程角度看，生成式AI模型具有多任务处理能力，能实现跨功能总结和多语言代码生成，但也带来内容生成的"幻觉"问题。美国银行有16个参数对生成式AI进行评估，设有AI监督委员会管理安全和治理问题，确保技术可靠部署。

关注价值与投资回报。很多组织在AI投资上难以获得回报，美国银行则通过建立审查框架，权衡成本与价值。如编码助手的应用使该银行的编码效率提高了20%，在保障安全的同时注重投资回报率。

Part 5 结语

美国银行在AI领域的实践与探索，是金融行业拥抱科技创新的典型范例。从技术投入到战略规划，从多领域应用到成效取得，美国银行通过一系列行动，展现了其在AI时代引领美国金融变革的决心与能力。AI技术的应用不仅提升了美国银行的运营效率、降低了成本、优化了客户体验，还推动了其业务创新与拓展，为银行的可持续发展注入了强大动力。

尽管在AI应用过程中面临着数据安全、算法偏见、人才短缺和合规风险等诸多挑战，但美国银行通过采取一系列应对措施，积极化解风险，为AI技术的应用保驾护航。随着AI技术的迅猛发展，未来充满无限可能。美国银行基于AI技术发展趋势制定的规划，有望使其在客户服务、风险评估、投资决策和内部运营等方面实现更大突破，进一步提升其市场竞争力和行业影响力。

责任编辑：方杰