AI赋能金融转型：从全球趋势到银行实战

一、认知升维：领会AI带来的本质变化

1、AI技艺的三次跃迁——从抓手到智能体

• • 第一次跃迁（2023）：ChatGPT引爆——大模型“涌现”本领，语言领会质变

• • 第二次跃迁（2024-2025）：多模态+开源革命——开源模型逼近闭源，落地时，API调用成本一年下降50-64%，实操中，数十个样本即可微调出领域专家

• • 第三次跃迁（2025-2026）：从Copilot到Agent——AI从“人指令→AI执行”进化为“人定标的→AI规划→AI执行→AI反馈”的自主闭环

• 判断：2025-2026年是从“AI试用”到“AI生产”的分水岭

2、全球银业界AI运用的两种路径

• 堡垒模式：全栈自研，构筑技艺和资料护城河——禁用外部AI，内部构筑AI本领架构，追求最大将控权

• 代表实例：某国际头部银行LLM Suite——25万员工覆盖，执行层面，50%日活

平台模式

：模型无关，集成最优外部本领——同时接入多个顶 级模型，永远用最好的

• 代表实例：某国际投行AI助手——全员4.6万人覆盖，月都Prompt超百万次

• 中国银业界的第三条路：情境驱动，在实际应用里，从“用AI”到“AI经营”

• 不是建模型，换个角度看，是用模型；不是采购抓手，是重塑经营推演

• 让AI服务每一个岗位和情境，而非只在科技部门

二、中国银业界AI落地：现况和思路

1，落地的三大堵点

• 决策层：大模型投入ROI不清晰，落地时，不知从何切入，担心合规和资料安全

• 中层：想推AI但队伍不会用/不愿用，找不到适配情境，缺乏可复制办法论

• 一线：学了抓手用不上，不知AI怎样对接日常事务，具体来看，担心被替代产生抵触

• 深层问题：模型生成名单→一线打电话，往细里说，这不是AI经营，是AI推线索；真正的AI经营是架构化的买方全生命周期经营

2、核心办法论：“指标+标签+大模型”三位一体

• 指标架构：发现问题→驱动经营→服务岗位，执行层面，AI让指标从“看”到“用”

• 标签架构：买方洞察→买方分层→打法生成→精准触达，执行层面，AI让标签从“画像”到“行动”

• 大模型+数智化：基于本行指标标签资料做运用，激活资料资产价值

• 要害认知：数智化转型是AI落地的基础，从实践看，就一线经验说，AI是数智化转型的升维——没有指标标签，在实际应用里，大模型就是空中楼阁

3、AI落地的情境筛选思路

• 情境三要则：用的人多、耗时长、业务价值高——“三多”情境优先

• 人岗适配法：先找岗位→再筛情境→后配本领，让AI嵌入事务流而非游离在外

• 价值度量：定义指标→资料埋点→自动计算→定期检视→迭代精进

三，同业实践：怎么做的，往细里说，怎么落地的

1、对公AI经营：从推线索到经营架构

• 底层推演：从业务心得分层到资料驱动价值评价的范式升级

• 架构轮廓：买方识别→画像生成→价值评价→全生命周期经营→智能唤醒召回

• 同业实践

• SalesGPT/CRMGPT——买方经理的AI搭档，运行层面，换个角度看，智能应答+经营拆解+打法推荐

• DataGPT——自然语言问数，具体来看，指标自动归因，具体来看，经营报告一键生成，“数找人”而非“人找数”

• 对公买方分层分类经营——多家银行实践“标签圈群”办法论对公化

• 核心看法：不是推线索，是做经营架构

2、零售AI经营：从单点抓手到全链路赋能

• 底层推演：零售数智化基础好，AI从“锦上添花”变“雪中送炭”

• 架构轮廓：买方洞察→打法生成→智能触达→成效评核→打法迭代

• 同业实践

• RM智能助手——38项本领，万名买方经理累计采用超220万次

• 智能外呼和AI协呼——年外呼超2000万通，人都21通/日

• 数字人和AI陪练——培训投教+货品营销，换个角度看，运行层面，换个角度看，落地时，累计生成超1.9万个视频

• FinGPT创意中心——上线3个月1.85万用户，往细里说，90万+问题

• 核心看法：全客群经营统筹，而非单点活动

3、风控和合规：AI增强人做更高价值的判断

• 底层推演：AI风控不是替代风控人员，具体来看，而是释放人力做复杂判断

• 架构轮廓：欺诈检测→智能审核→合同质检→合规预判

• 同业实践

• AI反欺诈——准确率达99.9%+，就一线经验说，运行层面，实操中，落地时，资损率降至百万分之0.4

• 智能审核引擎——内外规自动拆解→审核要点提取→审核结论AI生成

• 合同质检——标版合同比对+必备条款识别+要害要素抽取，实操中，审核时间从小时级→分钟级

• AI质检——流水智能审查效率拉升12倍，准确率98%

• 核心看法：不是替代人，是增强人

4、营运和办公提效：从AI抓手到AI同事

• 底层推演：重复性高、规则明晰的岗位是AI提效的第一战场

• 架构轮廓：办公AI化→研发AI化→经营拆解AI化→流程自动化

• 同业实践

• 智能合同审核——2-4小时→3分钟，执行层面，准确率超98%

• 编码助手——AI代码生成占比超30%，在实际应用里，换个角度看，从Copilot到自主编码Agent效率拉升3-4倍

• 经营拆解AI化——智能问数→自动归因→报告生成→邮件推送，落地时，往细里说，全流程自动化

• AI智能体矩阵——超2000个AI助手覆盖全行，从实践看，换个角度看，500+情境规模化落地

• 核心看法：AI从“抓手”变“同事”——从Copilot到Agent的本质跨越

四，落地方向：对外价值创造

1、买方洞察：资料驱动的买方识别和价值发现

• 底层推演：从业务心得分层到资料驱动价值评价的范式升级

• 架构轮廓：买方识别→买方画像→价值评价→持续经营

2、客群经营：架构化的买方全生命周期经营

• 底层推演：从断点式经过经营到架构化持续经营的转变

• 架构轮廓：基础客群准则化→价值客群精细化→方略客群定制化

3、全渠道营销：资料驱动的渠道协同和打法执行

• 底层推演：从渠道建设思路到客群经营思路的认知升级

• 架构轮廓：买方洞察出打法→打法引擎推渠道→全渠道协同执行

4、智能风控：全流程的资料驱动风控架构

• 底层推演：从事后追溯到事前预警的风控模式重构

• 架构轮廓：事前识别→事中监控→事后处置→持续精进

五、落地方向：对内效率拉升

1、数智化英才管控：资料驱动的选人用人育人

• 底层推演：从心得判断到资料量化的英才管控升级

• 架构轮廓：资料化选才→精准化育才→动态化用才→架构化留才

2、敏捷组织建设：适配数智化转型的组织制度

• 底层推演：从科层制到敏捷化的组织形态进化

• 架构轮廓：组织架构规划→协同制度构筑→考核架构精进→信念氛围练出

3、资料治理新范式：「以用促建」的施行路径

• 底层推演：从技艺驱动到业务引领的治理理念重构

• 架构轮廓：诉求先行→指标锚定→标签固化→技艺落地

4、数智化管控升级：AI赋能的管控决策提效

• 底层推演：从心得决策到资料智能决策的管控范式升级

• 架构轮廓：指标监控→问题识别→根因拆解→决策精进

数智化+AI实战实例：

• 经营资料日报/晨报自动生成和邮件推送

• 大模型智能问数和经营拆解报告自动生成

• 管控驾驶舱和要害指标实时监控预警

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|宋海林老师