2025年，中国银行业大模型应用已进入规模化落地阶段，其技术渗透从国有大行、股份制银行向区域性银行加速扩散。根据毕马威《2025年中国银行业调查报告》及多家银行半年报披露的数据，大模型正聚焦风险管理、智能客服与营销、内部效率提升三大核心领域，推动银行业从“效率工具”向“价值创造引擎”转型。

一、风险管理：从规则防御到智能预判

大模型在风险管理领域的应用已成为银行业抵御复杂风险的核心武器。工商银行通过“工银智涌”企业级大模型，实现了对客户交易数据、行为模式及关联网络的动态分析，可实时捕捉异常交易并预警潜在风险。比如该系统在农业领域通过卫星遥感监控种植、林地等场景，结合气候数据与市场价格波动，构建了覆盖全产业链的风险预警体系。

邮储银行则依托大模型构建反洗钱图智能监测体系，每日处理1.27亿笔交易流水数据，通过知识图谱技术自动生成可疑交易报告，将人工甄别效率提升30%。在反欺诈领域，该行利用大模型训练的合成数据模型，2005年上半年成功拦截潜在欺诈交易超10万笔，保护客户资金超8亿元。

浙商银行创新“大模型+小模型”双引擎驱动的风控体系，新增120余个业务风险模型，覆盖零售、供应链、小微企业等全业务条线。其反欺诈系统通过实时流计算与AI模型联动，将欺诈交易识别时间从分钟级压缩至秒级，显著降低了金融机构的损失。

二、智能客服与营销：从标准化服务到个性化触达

大模型正在重塑银行业的客户交互模式。招商银行“AI小招”智能客服通过多轮对话与情感分析技术，实现开户、理财、信用卡等高频业务的精准解答，日均对话量超百万次， 处理常见问题准确率达90%以上。招商银行副行长王颖在业绩说明会上表示，招商银行的AI建设和应用主要聚焦于“AI小招”和“AI小助”，当前这些应用都已取得一定成效。目前，“AI小招”每月服务客户超过2000万，“AI小助”已覆盖全行所有岗位。

交通银行依托NLP和多轮对话技术，实现了交易流程的自动化。银行因此推出了“同业间资金交易智能机器人”，该机器人能够辅助资金交易员进行精准快速的询价，并能自动收集交易要素、迅速达成交易意向。这一创新举措极大地提升了交易效率，突破了交易量增长的束缚。同时，通过设置交易中控台，银行能够实时监控和查询已达成意向的交易明细及授信使用情况，从而在交易正式成交前就能发现并解决问题。

三、内部效率提升：从流程优化到组织变革

大模型对银行业内部运营的改造正引发组织效能的质变。建设银行“方舟大模型”在日常工作中的文档生成、表单填写、报告撰写等功能上表现出色，员工处理相关工作效率平均提高 30% 以上。如在房贷申请表填写场景中，原本需耗费数小时人工填写与审核流程，如今借助模型可在短时间内完成，员工能将节省时间用于与客户沟通、业务拓展等更具价值工作，进而提高银行整体运营效率。

浦发银行建成算力、算法、平台、知识四位一体的企业级数智基座。截至2025年6月底，已构建千卡算力，在股份制商业银行中率先实现“全栈国产化算力平台+开源大模型”的金融应用，形成大小模型协同的“浦银智启”模型服务矩阵，同时搭建多维度大模型评测体系，初步构建千万级企业知识库。分布式架构体系基本成型，零售分布式核心于2025年5月顺利实现对客服务不停机的平稳投产，为业务快速发展提供有效支撑。

2025年，随着DeepSeek等国产大模型的性价比突破，以及“东数西算”工程推动的算力网络优化，银行业大模型应用将向“多模型协同”“智能体驱动”方向演进。这场由大模型引发的数智革命，正在重塑银行业的竞争格局，而能否在风险控制、客户体验与运营效率三大维度构建差异化优势，将成为未来十年银行分化的关键分水岭。

责任编辑：王煊