一場以AI為核心驅(qū)動力的新技術(shù)浪潮，正深度席卷銀行業(yè)。

　　從年報季披露的信息管中窺豹，國內(nèi)頭部銀行對大模型的應(yīng)用已從實驗室探索邁向大規(guī)模場景落地，覆蓋了數(shù)百甚至上千個業(yè)務(wù)點，智能客服、風(fēng)險識別、代碼生成等領(lǐng)域已成為普遍實踐，初步展現(xiàn)出了效率提升和業(yè)務(wù)賦能的巨大潛力。據(jù)麥肯錫的測算，大模型有望給全球金融行業(yè)帶來每年2500-4100億美元的增量價值，對應(yīng)約9%-15%的營業(yè)利潤增厚空間。

　　然而，這場變革同樣挑戰(zhàn)重重，除了數(shù)據(jù)孤島、AI幻覺等顯性挑戰(zhàn)之外，能否將AI滲透到銀行的基因、流程和底層架構(gòu)中，實現(xiàn)更深層次的系統(tǒng)性再造同樣是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這種深層變革，是銀行當(dāng)前在激烈的市場競爭中保持核心競爭力的關(guān)鍵，更是解決銀行業(yè)內(nèi)一些長期結(jié)構(gòu)性難題的鑰匙。

　　事實上，AI在銀行業(yè)的應(yīng)用并非始于2025年，一些銀行在過去十年中，已經(jīng)在嘗試通過AI在風(fēng)險識別、運營效率、個性化服務(wù)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的深度賦能，以低成本、高效率、可持續(xù)的方式服務(wù)好， “服務(wù)門檻高、風(fēng)險難評估”的海量長尾客群服務(wù)，這個案例就是微眾銀行。

　　微眾銀行是我國首家民營銀行、數(shù)字銀行。AI時代的到來，令微眾銀行的演進迎來一次范式躍遷——從數(shù)字原生銀行邁向AI原生銀行。其2015年推出的微粒貸產(chǎn)品，是我國銀行業(yè)第一個純線上的個人信貸產(chǎn)品，至今已經(jīng)服務(wù)超過7000萬人，這背后不乏AI技術(shù)的支持。

　　AI并非橫空出世

　　金融行業(yè)的高度數(shù)字化和商業(yè)化應(yīng)用場景的高潛在價值，使其成為應(yīng)用AI技術(shù)的最佳場景之一。千禧年以來，以數(shù)據(jù)和技術(shù)為驅(qū)動的金融機構(gòu)就已經(jīng)在各自擅長的領(lǐng)域持續(xù)投入研發(fā)，將AI應(yīng)用于解決具體業(yè)務(wù)痛點、提升效率和優(yōu)化服務(wù)。

　　這一階段的AI探索，更多集中于特定任務(wù)的自動化和智能化，依靠機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理（NLP）、計算機視覺等技術(shù)的發(fā)展，銀行得以借此改進信用評分模型、強化反欺詐能力（例如通過交易模式識別、人臉識別驗證）、實現(xiàn)簡單的智能客服問答、優(yōu)化內(nèi)部運營流程等。

　　作為一家從成立伊始就將科技基因深植于心的數(shù)字銀行，微眾銀行在AI領(lǐng)域的布局和探索貫穿了發(fā)展的不同階段，并且持續(xù)保持高強度的科技投入和人才布局——科技人員數(shù)量始終保持在全行員工總數(shù)50%以上，歷年IT投入占營收比重超過 9%。

　　微眾銀行很早就進行了AI探索，尤其在隱私計算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等領(lǐng)域進行了前瞻性布局和深入實踐，將聯(lián)邦學(xué)習(xí)與大模型AI Agent相關(guān)技術(shù)融入金融服務(wù)“前-中-后臺”各個環(huán)節(jié)，提升以微粒貸為代表的金融服務(wù)的質(zhì)效。

　　這首先得益于其前瞻性構(gòu)建的適應(yīng)AI時代的“新基建”。其自主可控的分布式核心系統(tǒng)，為處理微粒貸業(yè)務(wù)帶來的海量客戶和高頻交易，提供了強大的底層支撐和海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，后續(xù)也為大模型所需的高強度計算和數(shù)據(jù)處理能力奠定了必要的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)顯示，微粒貸當(dāng)前日均發(fā)放貸款超93萬筆。值得一提的是，“微粒貸”客群中約18%的客戶為“首貸戶”（此前無央行信貸征信記錄），有效填補了傳統(tǒng)金融體系的空白地帶。

　　AI驅(qū)動的普惠進階

　　近兩年來，一場由大模型技術(shù)引領(lǐng)的新浪潮正席卷而來。大模型憑借其強大的自然語言理解、生成、復(fù)雜推理能力，預(yù)示著AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用將從過去單點任務(wù)的自動化，邁向更具通用性、決策輔助和創(chuàng)造性的新階段。

　　微眾銀行日前發(fā)布的2024年年報提到，“在年內(nèi)啟動實施了AI工程化平臺項目，致力于構(gòu)建AI原生科技能力，實現(xiàn)模型可插拔、成效可度量、運算資源可調(diào)配、編程可普及、模型資產(chǎn)可管理、實驗可復(fù)現(xiàn)、應(yīng)用可自動升級等目標(biāo)特性，賦能業(yè)務(wù)提升自動化與智能化水平?！?/p>

　　微粒貸也在這場變革中擁抱了大模型能力。大模型同樣顯著提升了微粒貸的運營效率和客戶服務(wù)體驗。例如，大模型增強了智能客服的能力，使其能更準(zhǔn)確理解用戶意圖并提供更自然的交互，支撐了微粒貸以及其精簡的客服團隊?wèi)?yīng)對龐大的服務(wù)需求——僅靠600多人服務(wù)7000萬+客戶。在智能審核的應(yīng)用中，AI可節(jié)約90%的人力，再通過AI質(zhì)檢，微粒貸客服的服務(wù)質(zhì)量也可以得到有效規(guī)范和保證。

　　同時，微粒貸也通過AI模型進行了數(shù)字化精準(zhǔn)營銷的嘗試。目前，微粒貸通過AI介入營銷，提升了獲客與服務(wù)效率，其累積的成果是科技助力普惠金融發(fā)展的有力證明。截至2024年末，“微粒貸”已覆蓋全國31個省、自治區(qū)、直轄市的近600座城市，其中超過40%為三線及以下城市（含縣域、鄉(xiāng)鎮(zhèn)），充分滿足普羅大眾“短、小、頻、急”的周轉(zhuǎn)需求。

　　銀行AI的進階與挑戰(zhàn)

　　從銀行業(yè)整體報表來看，與2023年相比，AI大模型技術(shù)開始深度嵌入核心業(yè)務(wù)流程與專業(yè)領(lǐng)域。同時，行業(yè)在AI模型應(yīng)用上也呈現(xiàn)出探索多樣性，既有基于通用大模型通過金融語料訓(xùn)練形成通用金融模型，也有針對特定業(yè)務(wù)場景開發(fā)的金融垂域模型，以及結(jié)合兩者優(yōu)勢的混合技術(shù)路線。

　　AI時代加速到來，目前微眾銀行也正在積極打造AI原生范式、邁入AI原生階段，構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施、AI應(yīng)用、AI治理三個層次的AI系統(tǒng)化能力。如何將AI無縫集成到現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程、建立有效的模型管理和監(jiān)控機制、確保AI決策的公平性和透明度，以及應(yīng)對生成式AI帶來的數(shù)據(jù)泄露、模型欺詐等新的安全和隱私風(fēng)險，這些都對銀行的運營管理和風(fēng)險治理體系提出了更高要求。

　　在治理層面，微眾銀行已構(gòu)建“AI應(yīng)用熱力圖”，該工具將全行AI應(yīng)用劃入45個區(qū)塊，自動收集并分析各場景算力使用情況，有效從管理視角分析全行AI設(shè)施建設(shè)與應(yīng)用發(fā)展情況，并將AI風(fēng)險納入銀行全面風(fēng)險管理體系。

　　未來，微眾銀行將如何繼續(xù)發(fā)揮自身創(chuàng)新優(yōu)勢，拓寬AI在金融服務(wù)的落地版圖？可以預(yù)見的是，這家數(shù)字銀行會以科技為馬，繼續(xù)在金融服務(wù)“既普且惠”的道路上穩(wěn)步前行。

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