人工智能技术正加速渗透金融领域，成为推动银行业数字化转型的核心动力。2024年上市银行年报显示，国有六大行在金融科技方面投入总额突破千亿元，金融科技从业人员规模首次超过11万人。从风险识别到授信审批，从员工辅助到智能运营，AI正推动银行业服务模式、业务流程乃至生态体系的重构。

　　政策引擎同步发力，助力数字金融高质量发展。此前，中国人民银行等七部门联合印发的《推动数字金融高质量发展行动方案》明确提出，到2027年底，基本建成与数字经济发展高度适应的金融体系，建设数字金融服务生态，提升数字化经营管理能力。这一政策背景为AI在金融领域的应用提供了广阔空间。

　　首都经济贸易大学金融学院教授吴卫星表示，AI应用在解决部分行业痛点上初见成效，但在覆盖深层需求方面还有很大的提升空间。未来，银行中的AI应用将呈现三大趋势：金融服务的广泛综合化、高度智能化与充分个性化。

AI应用场景多点突破

　　AI应用场景更加多样化，多家银行正加速部署AI应用场景，并积极构建底层技术架构，推动AI深度融入业务发展。例如，工商银行已落地千亿级自主可控AI大模型，覆盖200余个应用场景；建设银行建成面向所有业务领域应用和统一技术底座的金融大模型，并打造模型即服务（MaaS）平台，2024年上线168个大模型应用场景，惠及集团约半数员工。

　　银行对AI的具体应用普遍体现在客户服务、风险管理和运营优化等关键领域，且成效显著。如建设银行的“帮得”智能助理，为该行3万名对私客户经理提供服务，拥有AI话术、AI侧写、AI找客户等智能辅助工具，2024年总交互次数达3463万次。

　　吴卫星指出，金融大模型在助力AI信贷审批系统等标准化业务方面，将原本需要数天的审批流程压缩至分钟级甚至更高频率，有效缓解了传统银行业人力密集、响应滞后的问题。然而，在涉及复杂金融产品的深度咨询以及需要情感沟通的高净值客户服务等场景中，目前人机协同模式仍有进一步优化的空间。

　　在风险管理方面，AI技术通过整合征信数据、交易流水、工商信息等多维数据源，打破了传统的信息孤岛困境。但大模型存在的‘幻觉问题’和黑箱决策特性，仍可能引发新的风险。

“人+AI”重塑家庭金融决策生态

　　AI应用场景更加深入化，多家银行加快了AI在客户服务领域的应用，如通过部署AI管家、数字员工等工具提升服务效率，同时借助AI技术辅助客户经理进行决策，有效缩短员工操作时间并降低学习成本。

　　吴卫星认为，“人+AI”协作模式正深刻重塑家庭金融决策生态，从服务可获得性与专业性维度带来多方面积极影响。然而，家庭在参考AI提供的金融知识和决策建议时，应保持谨慎的态度。

　　他进一步指出，现阶段人工智能生成的知识和建议在准确性、科学性方面仍存在诸多局限性，因此不能完全将其作为最终决策的唯一依据。家庭在做出重要金融决策之前，需要结合家庭自身的实际情况，通过多种方式对AI提供的信息进行交叉验证和综合判断。

　　银行在推广“人+AI”模式的过程中，也应采取措施加以引导和规范，提升AI技术的可靠性和准确性，并加强对银行人员的专业培训。

金融科技未来图景

　　随着国务院办公厅发布《关于做好金融“五篇大文章”的指导意见》，金融机构数字化转型步伐加快。2024年，国有六大行金融科技投入总额达1254.59亿元，金融科技人员首次突破11万人。

　　未来，AI在银行服务中的核心价值将体现在服务模式的场景重构、业务流程的认知进化以及金融生态的智能跃迁等方面。吴卫星表示，未来银行中的AI应用将呈现金融服务的广泛综合化、高度智能化与充分个性化的趋势。

（文章来源：华夏时报）