人工智能技术在金融领域的渗透情况。通过2024年上市银行年报数据展现AI成为银行业数字化转型核心动力，国有六大行在金融科技投入和人员规模上的增长。还提及政策推动金融体系数字化建设。同时介绍了银行AI应用场景的多样化和深入化，包括在不同银行的具体应用及成效，如多家银行构建金融大模型及其应用场景、在客户服务和风险管理方面的应用成果。并且探讨了“人+AI”对家庭金融决策生态的影响，最后阐述了金融科技未来图景，如银行对金融科技的投入情况以及AI在银行服务中的未来价值与面临的挑战等内容。
在当今时代，人工智能技术犹如一阵旋风，正加速席卷金融领域。
据2024年上市银行年报所显示的情况来看，AI已然成为推动银行业迈向数字化转型的核心力量源泉。瞧，国有六大行在金融科技方面投入的资金总额已经突破了千亿元的大关，而金融科技从业人员的规模也首次超过了11万人呢。从风险识别到授信审批，再从员工辅助到智能运营，AI这股强大的力量正在全方位地推动银行业服务模式、业务流程，甚至是生态体系进行重新构建。
在这股变革浪潮的背后，政策就像一个强大的引擎，在同步发力。之前，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》明确提出了一个宏伟的目标：到2027年底的时候，要基本建成与数字经济发展高度适配的金融体系，打造数字金融服务生态，提升数字化经营管理能力。
首都经济贸易大学金融学院的吴卫星教授在接受《华夏时报》记者采访时表示，AI的应用在解决部分行业痛点方面确实已经开始初见成效了，但是在满足深层需求方面，还有着非常大的提升空间。他还指出，未来银行中的AI应用将会呈现出三个大的趋势：金融服务的广泛综合化、高度智能化以及充分个性化。
AI应用场景正在多个点上取得突破。其应用场景变得更加多样化了。
记者留意到，不少银行都在加快速度部署AI应用场景，并且积极构建底层技术架构，推动AI深度融入到业务发展之中。
比如说工商银行，已经让千亿级自主可控的AI大模型落地生根了，这个大模型覆盖了200多个应用场景呢。建设银行也不甘示弱，建成了面向所有业务领域应用和统一技术底座的金融大模型，还打造出了模型即服务（MaaS）平台，在2024年就上线了168个大模型应用场景，惠及集团差不多半数的员工。中国银行在2024年新增的人工智能等新技术应用场景超过了900个。交通银行构建了千亿级金融大模型算法矩阵，完成了百余个大小模型场景建设，全年释放的人力工作量超1000人。
很多银行还积极引入DeepSeek等模型进行本地化部署。建设银行就形成了基于DeepSeek - R1的推理类金融大模型，并且在生产环境完成了私有化部署，为全集团的应用场景赋能。北京银行则是通过对接通义千问等7种行业先进大模型以及“闻海”大数据，完成了DeepSeek全系列模型的本地化部署。
银行对AI的具体应用在客户服务、风险管理和运营优化等关键领域表现得尤为普遍，而且取得的成效也是相当显著的。就拿建设银行的“帮得”智能助理来说吧，它为该行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，在2024年总交互次数达到了3463万次。邮储银行推出的货币市场交易机器人“邮小助”，自从上线以来接受询价总量超过了1.5万亿元，总成交金额超过2000亿元，交易平均耗时和人工相比节约了94%，还捕获了超额收益率6个基点。
吴卫星教授说：“AI在解决部分行业痛点上确实取得了比较显著的成效，但是在未来要覆盖深层需求方面还有很大的提升空间。”
他还指出，金融大模型在助力AI信贷审批系统等标准化业务的时候，能够把原本需要数天的审批流程压缩到分钟级甚至更高的频率，这就有效地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，目前的人机协同模式仍然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，有力地打破了传统的信息孤岛困境。不过呢，大模型存在的“幻觉问题”和黑箱决策特性可不能忽视，它们仍然有可能引发新的风险。所以，金融机构在数据治理、逻辑约束和人机协同等方面还有很大的提升空间，这样才能增强风险评估与预警的可靠性。
“人+AI”正在重塑家庭金融决策生态。AI应用场景更加深入化了。
记者发现，很多银行加快了AI在客户服务领域的应用，例如通过部署AI管家、数字员工等工具来提升服务效率，同时借助AI技术辅助客户经理进行决策，这样能够有效缩短员工操作时间并且降低学习成本。
吴卫星教授指出：“‘人+AI’协作模式正在深刻地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。”
那么，银行对AI的应用是不是有助于提升家庭金融素养，并且进一步助力家庭金融决策呢？
吴卫星认为，AI智能助理能够发挥一定的积极作用，帮助居民家庭降低金融决策门槛。但是家庭在参考AI提供的相关决策建议时，应该保持谨慎的态度。
从积极的方面来看，借助人工智能等新技术，人们确实能够更方便地获取丰富的金融知识，这为家庭金融素养的提升提供了有力的支持，从而帮助居民家庭降低金融决策门槛。然而，我们必须清醒地认识到，现阶段人工智能生成的知识和建议并不是完美无缺的。由于数据质量参差不齐、模型训练可能存在偏差等多方面因素的影响，其在准确性、科学性方面仍然存在很多局限性，所以不能完全把它当作最终决策的唯一依据。人工智能偶尔会出现“幻觉”等问题，从而生成不准确的回答或者误导性的建议。
这就意味着，家庭在参考AI提供的金融知识和决策建议时，必须保持谨慎的态度。不能盲目依赖AI的输出，而应该把它当作一种辅助参考工具。在做出重要金融决策之前，需要结合家庭自身的实际情况，通过人工核实、向专业金融顾问咨询、查阅权威金融资料等多种方式，对AI提供的信息进行交叉验证和综合判断，以确保所采纳的建议既准确又切实可行。
他还进一步指出，银行在推广“人+AI”模式的过程中，也应该充分意识到这个问题，并且采取措施加以引导和规范。一方面，要不断提升AI技术的可靠性和准确性，加强数据质量管理，优化模型训练算法，努力减少“幻觉”等问题的发生；另一方面，要强化对银行人员的专业培训，使他们能够更好地理解和运用AI提供的辅助信息，为家庭客户提供准确的解释和专业的判断，确保决策朝着更加科学、合理的方向发展。
金融科技的未来有着一幅宏伟的图景。2025年3月，国务院办公厅发布了《关于做好金融“五篇大文章”的指导意见》，提出要加快推进金融机构数字化转型，增强数字化经营服务能力。
当下，银行普遍加大了对金融科技的资金与人员投入。根据年报数据统计，2024年，国有六大行金融科技投入总额达到了1254.59亿元，金融科技人员首次突破11万人。此外，六家银行金融科技投入占营业收入比例均超过3%，交通银行更是达到了5.41%。
部分中小银行也加大了金融科技的投入力度。就像北京银行提出要打造“人工智能驱动的商业银行”，贯彻“All in AI”理念，把科技创新作为数字化转型的核心驱动，构建“AI Banking”新模式。
未来AI在银行服务中的核心价值体现在哪些方面呢？
吴卫星表示，AI在银行业的真正价值或许将体现在以下三个层面的突破上。其一，服务模式的场景重构。借助客户画像与行为预测等技术，实现从“千人一面”到“一人千面”的转变，例如依据客户生命周期自动配置差异化的财富管理方案；其二，业务流程的认知进化。运用机器人的流程自动化能力与AI的智能决策能力相结合，构建具备业务理解能力的数字员工，使其不仅能够完成类似表单录入等基础任务，还能高效率智能处理授信额度调整等复杂决策；其三，推动金融生态的智能跃迁。通过开放银行平台连接政务、物流等外部数据源，使风险评估维度从财务指标拓展至供应链全链路动态，真正实现金融服务与实体经济的深度耦合。
吴卫星还表示：“未来银行中的AI应用将呈现三大趋势，第一是金融服务的广泛综合化，第二是金融服务的高度智能化，第三是金融服务的充分个性化。”同时他也指出，未来银行在数字化转型过程中面临的长期挑战主要包括复合型人才的短缺、防欺诈实时监测、算法可靠性和可解释性等方面。“金融服务提供机构需要构建‘敏捷试错——快速迭代’的创新机制，这样才能在‘AI金融’的深水区持续领跑。”
文章主要围绕人工智能技术在金融领域，尤其是银行业的应用展开。首先阐述了AI成为银行业数字化转型的核心动力，政策也在推动金融体系数字化。接着详细介绍了银行AI应用场景的多样化与深入化，包括不同银行的具体应用成果。同时分析了AI应用在解决行业痛点方面的成效和待提升之处，如在复杂业务场景的人机协同、风险管理方面存在的问题。还探讨了“人+AI”对家庭金融决策生态的影响，强调家庭参考AI建议应谨慎。最后讲述金融科技的未来图景，如银行对金融科技的投入情况，AI在银行服务中的价值、趋势以及银行面临的长期挑战等。
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