（问题）金融业加速数字化转型背景下，银行面临两类突出挑战：一是客户需求更趋个性化、实时化，对服务响应速度与交互体验提出更高要求；二是合规与风险管理持续趋严，传统依靠人力堆叠的作业方式成本高、效率受限，难以适配复杂多变的业务环境。如何在确保安全合规前提下提升运营效率、优化客户体验，成为商业银行推进高质量发展的关键课题。 （原因）招商银行在业绩发布会上介绍，长期以来坚持“科技立行”，并将未来一段时期的数字金融发展重点指向“智能银行”建设，明确以“AI first”作为重要实施路径。业内普遍认为，基础大模型能力逐步成熟，为银行在智能客服、营销辅助、风险识别、运营管理、研发测试等领域提供了可规模化落地的技术条件。但大模型不同于传统软件，输出具有概率性，存在不确定性，应用要真正投产往往需要持续调参、回归验证和多轮迭代，这也决定了银行必须同步建设完善的工程体系、数据体系与风险治理机制。 （影响）招商银行披露的数据显示，该行围绕全行工作内容进行系统梳理，将1588个独立工作项按可发挥作用的程度进行量化分级，分为高价值、中价值、低价值三类，优先推动高价值场景落地。截至2025年底，已累计落地856个大模型应用场景。此外，随着应用规模扩大，大模型日均输入输出规模较上年增长显著，最新日均输入输出总规模达到260亿Token，显示出大模型在业务流程中的使用频度与覆盖面持续提升。 从效率与生产力角度看，招商银行表示，2025年大模型应用累计替代人工时长超过1556万小时，折算相当于节省8000余名全职员工工作量。该指标不仅反映“提质增效”的直接成效，也意味着银行内部知识处理、文档生成、问答检索、代码辅助、流程审核等工作正在发生结构性变化：重复性事务被更多自动化承接，人力资源有望向高附加值岗位与专业化服务环节转移。 （对策）围绕“如何让大模型更快更稳落地”的核心问题，招商银行给出的路径是以工程化能力建设推动迭代提速。该行首席信息官周天虹表示，按经验一个大模型应用通常需要完成约6次迭代后才能具备投产条件。为提升交付效率，招商银行通过优化大模型工程体系，自2025年以来将应用迭代周期从2024年平均32天压缩至8天，显著缩短试错与验证周期，加快从“可用”走向“好用、稳定可用”的转化速度。 在风险治理上，招商银行同时提示，大模型仍存“幻觉”等风险，必须在安全、可靠、可信上持续投入。结合金融行业监管要求与业务特性，业内通常需要从模型输出可解释、敏感信息保护、权限与审计、内容安全过滤、关键业务“双人复核/人机协同”、数据闭环评估等多个维度建立制度与技术联防，才能确保大模型既发挥效率优势，又不突破合规与风控底线。 （前景）展望下一阶段，招商银行表示计划2026年实现高价值工作项全面落地，并加快低价值场景推进，推动重要业务流程实现端到端改进。业内分析认为，随着大模型与业务系统更融合，银行竞争力的分化将更多体现在三上：一是场景化落地能力，能否围绕客户旅程与关键流程形成可复制的“能力模块”；二是数据与知识体系建设，能否以高质量数据、统一标准和持续评估支撑模型稳定输出；三是安全治理与合规运营能力，能否在“效率提升”与“风险可控”之间建立可持续的平衡机制。未来大模型应用从“局部提效”走向“流程重塑”，将更考验银行的组织协同、技术底座与长期投入力度。
大模型在金融业的应用既是技术发展的必然趋势，也是银行提升服务效能的现实选择。快速迭代和广泛落地使"速度"成为竞争关键，而对风险的管控则决定着智能化能否稳健发展。未来，只有平衡好创新与安全的关系，智能银行建设才能真正从概念走向实用。