← 返回案例库 实战案例 银行AI实战案例 · 2026-07-26
· 5 例
✨ 飞凡点评
- 🌟 热点场景：报告/文档生成（尽调、经营分析、可疑交易报告）> 反洗钱反欺诈 > 智能客服/营销 > 合同质检/估值对账
- 🔗 共性规律：股份行靠“垂直细分场景做深”（兴业反洗钱专用AML-GPT），城商行/民营行靠“低成本借基座（DeepSeek/R1）+ 指标语义层/知识库补短板”弯道超车
- 💡 实践启示：ROI最猛的仍是“高重复+强规则+可模板化”的报告撰写（2.5天→30分钟、1天→10分钟）；落地要害不在模型多大，而在把分析师脑中的经验产品化为可复用模板（采纳率30%→80%）
1. 兴业银行 —— “随兴写”AML-GPT：反洗钱可疑交易报告智能生成
- 落地主体：兴业银行（股份制银行）
- 应用场景：反洗钱可疑交易报告撰写、可疑客户行为/主体/交易特征分析、初步处理意见生成
- 技术方案：自主研发可疑交易报告智能生成模型 AML-GPT（金融业首个反洗钱可疑报告智能生成领域大模型）；融合大模型+NLP+智能问答，将大语言模型内嵌进反洗钱系统，基于知识检索工具扩充知识库，甄别人员在AI初稿上快速调整优化；技术方案经人民银行福建省分行指导后收录于《中国反洗钱实务》
- 量化成效：
- 传统模式下反洗钱专员每天需处理约 30份可疑交易报告，每份耗时 20-60分钟（仅30份最短也需约10小时/天）
- 应用后基层员工在AI初稿上快速优化即可成稿，近两年全行累计撰写可疑交易报告已 逾百万份
- 计划将AML-GPT升级为 百亿级参数量模型，叠加机器学习/知识图谱进一步提效
- 可复用要点：不追大而全，聚焦”反洗钱报告”这一强规则细分场景做深；把大模型内嵌进既有业务系统而非另起炉灶，人机协同”AI出初稿+专家定稿”
- 来源：兴业银行官网《兴业银行”随兴写”：生成式大模型赋能反洗钱》
2. 某头部城商行 × 数势科技 —— SwiftAgent：信用卡经营报告提效40倍
- 落地主体：某头部城商行信用卡部门（× 数势科技）
- 应用场景：分支行业绩对比与经营考核报告、信用卡用户活跃度分析、营销策略效果评估与归因分析
- 技术方案：SwiftAgent”指标语义层 + DeepSeek R1 推理模型 + Multi-Agent”三层架构；用 NL2Semantic Layer 替代 NL2SQL 破解幻觉，自然语言取数准确率达 100%；大模型负责语义理解、小模型处理时序与指标计算，动态路由平衡成本与精度；沉淀 20多个可复用分析模板库
- 量化成效：
- 报告生成效率 提升约40倍，从纯人工 2.5天缩短至30分钟（大模型生成10分钟+人工优化20分钟）
- AI生成报告采纳率从最初 30%提升至80%
- 试点覆盖信用卡中心 **超50%**分析师团队，六周完成从试点到规模化落地
- 可复用要点：中小行数据分析别只停在”取数”，要打通到”报告生成”才有价值；把分析师经验固化为模板库是采纳率翻倍的关键；指标语义层是解决大模型取数幻觉的稳妥工程解法
- 来源：电子工程专辑《城商行借助数势科技Agent实现智能分析，降本增效》
3. 南京银行 —— 基于DeepSeek-R1的一线客户经理助手
- 落地主体：南京银行（城商行）
- 应用场景：一线客户经理信息检索与整理、企业分析报告撰写；覆盖营销、运营、风控多领域
- 技术方案：以 DeepSeek-R1 推理模型为基座做微调，为一线客户经理构建智能助手，实现低成本快速落地；提出”AI人人可用、人人都用AI”，规划年内落地100个场景
- 量化成效：
- 信息检索与整理工作从以往耗时 1天压缩至10分钟内完成
- 客户经理助手已累计撰写企业分析报告 600多篇
- 可复用要点：中小行用开源基座+微调即可低成本参与技术变革，“投入少、见效快”；从客户经理”信息整理”这类高频刚需切口切入，快速产生一线可感知的效率提升
- 来源：《“入局”金融界！南京多家银行探索DeepSeek大模型技术》
4. 江苏银行 —— “智慧小苏”平台：智能合同质检 + 自动化估值对账
- 落地主体：江苏银行（城商行）
- 应用场景：智能合同质检、资产托管自动化估值对账、智能客服、智慧办公、数据治理
- 技术方案：依托行业级大语言模型平台”智慧小苏”，对 DeepSeek-VL2 多模态模型与轻量 DeepSeek-R1 推理模型进行微调，分别用于智能合同质检与自动化估值对账；通过对海量金融数据的挖掘分析重塑服务流程
- 量化成效：
- 传统估值对账依赖人工、录入量大且异常回溯难；引入 DeepSeek-R1 后每天 节省近10个小时工作时间
- 已在智能客服、智慧办公、数据治理等领域 落地近20个场景，为客户经理、研发运维人员释放大量生产力
- 可复用要点：多模态模型攻”识别类”（合同质检）、推理模型攻”核对类”（估值对账），按场景分工选型；从后台运营对账这类”苦活累活”入手，收益直接可量化（省工时）
- 来源：《DeepSeek大模型技术引领南京银行智能服务新潮流》（含江苏银行”智慧小苏”实践）
5. 招商银行 —— “小招”智能客服 + 编码智能体
- 落地主体：招商银行（股份制银行）
- 应用场景：零售智能客服（多轮复杂对话、情绪识别）、研发编码与测试辅助
- 技术方案：依托自研”一招”金融大模型构建”小招”智能客服，支持多轮复杂对话与情绪识别；研发侧上线编码智能体与测试智能体辅助代码生成与用例生成；以”AI First”引领数智招行建设、构建大模型全栈体系
- 量化成效：
- “小招”智能客服日均对话 超100万次，问题解决准确率 超95%，可替代约 3000名坐席的工作量
- 编码智能体使代码生成效率 提升40%；测试智能体自动生成用例，缺陷检出率 提升30%
- 2025年上半年信息科技投入 44.44亿元，占营业收入 2.93%
- 可复用要点：大行/股份行以”自研全栈基座+核心业务深融”构建规模化优势；智能客服看”对话量×准确率×替代坐席数”，研发提效看”代码采纳率/缺陷检出率”，用业务指标而非模型参数衡量价值
- 来源：《2026银行业大模型应用全景指南：五大场景落地与核心能力建设》
