银行AI实战案例 · 2026-07-28

1. 建设银行 —— 企业级人工智能技术体系：大模型累计赋能398个场景

• 落地主体：中国建设银行
• 应用场景：财富管理、普惠金融、风险管理、科技研发等领域的集团级AI应用（2025年报口径）
• 技术方案：在率先完成核心业务系统全面架构转型基础上，构建全链条企业级人工智能技术体系；夯实”建行云”数字基础设施底座；千亿级自研金融大模型持续迭代并叠加DeepSeek等开源模型私有化部署
• 量化成效：
  • 人工智能大模型累计赋能集团 398个场景应用（2025年三季度末为347个，单季仍在快速扩张）
  • “建行云”总算力规模全年 增幅12.10%
  • “双子星”（手机银行+建行生活）用户数 5.46亿户
  • 全年净利润3397.90亿元、增幅1.04%，数智化转型支撑降本提质增效
• 可复用要点：企业级视角统一规划而非部门各自试点；先完成核心系统架构转型再叠加AI，平台复用能力决定场景扩张速度
• 来源：投资时间《AI赋能398个场景应用，建设银行年报曝光了哪些数智化转型细节》

2. 中国银行 —— DeepSeek R1 内部部署：10余个场景落地，智能研发用户超3600人

• 落地主体：中国银行
• 应用场景：员工问答、智能研发（辅助编码）、报告生成，延伸至营销助手、远程银行、授信报告生成
• 技术方案：完成DeepSeek R1模型内部私有化部署，用行内数据进行推理和调优后向员工开放；按”建机制、搭平台、汇数据、调模型、落场景、练队伍”路线推进，采取”先内后外”策略
• 量化成效：
  • 大模型技术已在总分行落地 10余个场景
  • 智能研发场景用户 超3600人
  • 各类AI新技术累计覆盖 超过3000个应用场景
  • 集团算力规模达 6.27万台服务器，统一数据平台用户规模突破24万户
• 可复用要点：“先内后外”是稳妥路线——先在员工问答、研发、报告等内部场景验证，再向对客场景推广；开源模型+行内数据调优的组合可显著降低起步门槛，值得借鉴
• 来源：新浪财经《中国银行：大模型技术已经在总分行落地10余个场景》

3. 北京银行 —— “ALL in AI”：超300个智能体嵌入业务流程，交易效率提升近10倍

• 落地主体：北京银行（城商行）
• 应用场景：智能交易（质押式回购等）、供应链生态图谱分析与精准拓客、手机银行智能客服
• 技术方案：百亿级参数自研”京智”大模型 + 京骐AI Agent智能体平台 + 京翼MaaS平台；智能体编排创作平台批量生产智能体；DeepSeek全栈国产化部署，并落地深度研究型智能体（DeepResearch）私有化应用
• 量化成效：
  • 截至2025年底已上线 超过300个 嵌入业务流程的智能体
  • 质押式回购等智能交易场景，交易处理效率 提升近10倍
  • 供应链生态图谱赋能客户经理精准拓客，效率 提升5倍
  • 智能客服平均每月完成 626万 用户咨询，成功率 92%
  • 科技投入占营收比重稳定在4.5%以上
• 可复用要点：城商行做AI的关键不是模型多大，而是智能体能否真正”嵌入业务流程”；新建项目一律”AI优先”的机制设计值得借鉴
• 来源：21财经《北京银行明立松披露AI应用进展：上线超300个智能体》

4. 杭州银行 —— “数智杭银”：垂直大模型覆盖6大板块，小微强意向商机转化率45%

• 落地主体：杭州银行（城商行）
• 应用场景：行内办公、研发助手、智能取数、营销助手、智能客服、风控尽调报告生成；大数据精准营销获客
• 技术方案：联合浙江大学构建金融垂直领域自研大模型；深度改造开源机器学习建模平台、大模型基座与智能体框架，打造自主可控的统一建模与模型管理平台；完成DeepSeek 32B蒸馏版部署并推进671B满血版；叠加RPA、智能OCR
• 量化成效：
  • 金融垂直大模型已上线AI助手覆盖 6大板块、11个独立产品
  • 大数据精准营销实现小微客群 45% 强意向商机转化率，新增授信 49.8亿元
  • 2024年数字化转型投入占营收比重达 4.25%，金融科技人才占比超7.5%
  • 一季度不良率0.76%、拨备覆盖率530.07%，数智风控体系支撑资产质量领先
• 可复用要点：与高校共建垂直模型是中型银行补齐算法能力的务实选择；“营销转化率+新增授信”这类直接挂钩业务的量化口径值得借鉴
• 来源：和讯《杭州银行：深入打造”数智杭银”持续为高质量发展注入动能

5. 网商银行 —— “布谷鸟”资金流预测 + “大山雀”卫星遥感：AI重构小微与农村金融

• 落地主体：网商银行（互联网银行）
• 应用场景：小微普惠理财（申赎预测）、农村信贷风控（作物识别与授信）
• 技术方案：“布谷鸟”系统首创时序编码器构建小微资金流预测大模型，对电商、码商、经销商、农户分群预测资金流，并构建产品量价模型预测理财申赎；“大山雀”系统用深度学习解析卫星遥感图像，识别作物面积、种类与长势，结合气候、地理位置、行业景气度预估产量产值后授信
• 量化成效：
  • “布谷鸟”小微资金流预测准确率 超95%，银行理财子公司资金利用效率 提升10%
  • “大山雀”已识别 16大农产品产业，帮助全国 31个省份178万种植户 获得普惠金融服务
  • “农户秒贷”项目（大山雀+隐私计算）入选国家数据局”数据要素X”典型案例
• 可复用要点：把”另类数据”（卫星影像、资金流水时序）转化为风控与产品定价输入，是差异化AI能力的核心；先做数据资产、再谈模型能力的路径值得借鉴
• 来源：移动支付网《网商银行发布”布谷鸟”系统，大模型应用于理财系统》、中国经济网《网商银行大山雀：卫星遥感为178万农户带来普惠金融服务》