整个金融行业的技术创新都提供了范例。在大模型技术的浪潮下，银行业积极探索大模型应用，这种积极性不仅表现在技术的研究和跟踪上，更体现在实际落地场景的探索和应用中。
01
中国工商银行
工商银行将大模型在银行的应用划分为八大业务领域——对公信贷、运营管理、远程银行、金融市场、内控合规、人力资源、智能办公和智能研发，当前大模型已在多个应用场景全面投产上线，并取得不错的应用价值与效果。
例如，在运营管理场景，工商银行为20万网点员工打造智能助手，通过大模型实现对于全行50多类业务制度、业务指引的吸收，既可以辅助基层柜员办理低频复杂业务，也可以支持获取最新制度要求，是基层网点员工业务办理的好帮手，大幅提升网点效能。2023年全年工商银行运营领域智能处理业务量3.2亿笔，比2022年增长14%。
针对远程银行客服中心上千人的坐席团队，工商银行覆盖事前运营、事中辅助和事后质检全流程，聚焦对客服务中枢的运营团队、群体基数较大的人工坐席、工作量较为繁重的质检人员，重新定义作业和生产模式，基于大模型能力赋能客户服务全流程。通过在坐席通话的前、中、后全过程中融合大模型能力，实现座席工作效率的全面升级，平均通话时长压降10%，坐席服务效率提升了18%。
02
中国邮政储蓄银行
邮储银行将大模型在银行业的应用分为八大领域：研发测试、零售领域、公司领域、资管领域、客户服务、风险信贷、综合办公和运营领域，积极探索大模型应用赋能。
相较于其他银行，邮储银行在研发测试领域“敢为人先”，率先开发了“研发测试大模型”，打造端到端智能研发方案“智能研发测试助手”，并将智能研发测试能力融入DevOps平台、测试平台，实现测试流程的自动化和智能化，提升研发效能。
智能测试服务覆盖测试全链路的典型场景，例如：
• 测试分析：根据业务需求、需求文档内容自动生成测试要点、测试流程图，辅助测试人员提供测试设计思路；
• 测试用例设计：通过业务规则、交易链路、测试资产（专项知识、高质量用例等）生成测试需求用例，包括用例步骤、预期结果，部分替代了传统的手工编写方式；
• 测试数据生成：通过规则文档、计算公式文件等内容，也可以通过输入业务逻辑、数据生成规则、计算公式、条件约束等，结合后台已定制化的Prompt模板，生成相应的测试数据；
• 测试智能问答：实现测试相关知识的智能问答，减少文档查询时间。
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中国农业银行
中国农业银行规划了智能客服、智能运维、智能风控、智能决策、智能研发、网络安全、智能营销、智能办公、智能测试等9大领域、30余个场景应用，逐步培育“大模型+”生态，赋能数字化转型提质增效。
其中，在农户、农企信贷调查中，中国农业银行基于ChatABC大模型生成能力提供信贷报告生成服务，报告准确率达84%。在某分行使用中客户经理单份信贷报告编写时间平均节约50分钟，客户经理单一客户全流程报告编写节约人力1.2人天，有效提升了三农信贷场景服务能力，同时也为基层客户经理减负。
04
交通银行
交通银行在零贷、普惠、营运、风险等重点金融业务领域，打造端到端的AI金融应用场景，并在原有人工智能技术应用的基础上接入交心大模型，推动业务流程再造，打造员工身边的AI助手，提升全行数字化作战能力。
例如在零售信贷领域，交通银行利用大模型赋能“贷前-贷中-贷后”全流程：
• 在贷前环节，运用大模型+规则，自动生成贷前调查报告，报告可用率95%；
• 在贷款全流程过程中，运用大模型提供专业知识问答，效率提升30%；运用音视频OCR识别、RPA等技术，赋能资料录入贷款审批的环节；
• 在贷后客户回访过程中，运用大模型实现复杂场景多轮对话的意图理解，提升用户体验，并运用大模型文本摘要功能实现通话内容总结，提升客户经理工作效率。
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中国建设银行
基于方舟金融大模型，中国建设银行已探索超50个大模型应用场景，覆盖客服、营销、风控、投研等多领域。
以对公客调报告为例，撰写企业研究类报告是对公客户经理重要工作之一，包括客户财务分析报告、财务顾问调查报告、尽职调查报告等，通常一个报告的撰写需要25-40个小时。建设银行借助方舟大模型的信息总结文本写作等能力，辅助对公客户经理的报告撰写，可节约客户经理1/4-1/3的总耗时，大幅提升工作效率。
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中国银行
在大模型的应用方面，相较于其他国有商业银行，中国银行的落地进程相对较慢。当前，中国银行主要在内部知识服务、自动化编程辅助等场景探索大模型应用。
中国银行开启了“灵犀”智能员工助手项目，为不同角色员工提供行内知识查询、智能客服问答、文档内容生成、代码开发与测试辅助、流程自动化办公等定制化服务，加速推动银行作业模式、服务流程向智能化变革。
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