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　　近期 ，券商中国记者跟几名银行从业人员交流对AI应用深度的感受（包括金融科技部、金融市场部
、零售业务部、对公业务部门等人员），得到两种截然不同的答案——有人暂泼冷水
，也有人不断添柴。

　　暂时泼冷水是可以理解的，这两年银行从业人士对“不能为了AI而AI”“不能让数字化转型停留在PPT上 ”的反思 ，其实是越来越多的 。

　　仅据公开信息不完全统计
，数千个不同概念的AI Agent声称可赋能银行。这一现象释放的本质信号是——生产要素及核心生产能力本质上呈现数据化特征的银行，正被AI Agent同时“赋能”信贷 、投资
、风险管理及对客服务等业务场景
。

　　除开一些人员配备和系统建设实在是拉垮的中小银行（有些银行因为先天禀赋不足 ，确实数字化主观能动性不足）
，绝大多数银行对AI、数字化转型的态度积极——至少在态度上。回溯大中型银行对前沿技术及其应用场景的探索，可以发现它们没有缺席过任何一次技术浪潮 。

　　云原生工程及云平台升级 、大模型矩阵构建和扩容
、数字人等虚拟IP运营、音视频多模态等智能交互 、办公智能助手集成
、远程银行、虚拟营业厅 、API银行
、区块链平台……在每一个席卷金融业的科技概念里 ，大中型银行都惧怕落于人后
，而这从它们财报里高频出现的“数字化
”“智能化”“AI ”“大模型
”等词汇都可以看出来
。

　　尽管口号热情，但其实不少银行从业人员对AI在核心业务场景的应用 ，乃至“数字化转型”这一宏大命题
，认知一直是比较朴素和清醒的。

　　以最贴近用户的AI智能客服为例，不少从业人员自己都在吐槽 。有客户连续发送“转人工 ”请求 ，AI客服仍要求客户“简单描述问题
”；也有当用户提出复杂度较高的需求时，AI客服开始直接推荐人工客服入口
。从这个角度看
，AI客服对客户经理有效维护客户群体起到增益的作用，是要打问号的。

　　另有某中小行零售信贷人士此前对券商中国记者直言：该行科技部门提供的某些智能化工具没有契合业务场景的痛点 ，反而还增加了人工重新检验、手动校正的工作量；甚至该行宣称落地的数十个大模型应用场景中
，只有寥寥几个被业务部门主动调用 。

　　谈及此话题时，另一名国有大行金融科技公司内部人士也直言：某些银行为训练大模型花费巨资购置的GPU集群 ，实际利用率与其所投入的核心系统升级预算相比
，远不成正比
。

　　“技术本身并不是目的，我们需要避免陷入到‘为AI而AI’的技术陷阱。”在今年“人工智能与金融未来 ”2025春季峰会上 ，浦发银行副行长丁蔚的话
，言犹在耳 。

　　一名华南股份行的负责人此前也公开撰文称，银行需要在保障安全与合规的前提下 ，坚定对数字技术与银行服务场景的深入探索
，而非简单部署一套大模型，为了数字化而数字化
。

　　综上 ，不难窥见不少银行自身早已对AI应用 、数字化转型进行冷思考，而且这样的冷思考实际上是很偏“实用主义
”的。但在“实用主义”认知的导向下
，券商中国记者发现有一丝不易觉察的分化正在行业里发生——

　　有些银行对数字化转型的速度没有太过干预，对AI部署的要求属于“人有我有 ”即可；而有些银行对于数字化和AI赋能业务的要求 ，目前较前几年更加迫切
，甚至有银行将数据中台对相关业务的转化率（比如零售信贷审批）纳入考核指标，要“人有我优
” 。

　　据券商中国记者长期跟进了解 ，已经有某一把手对AI应用和数字化更加推崇、执行力更加强的股份行
，将AI技术引入了并不常见的金融市场业务场景，而且要求大金市部门从业人员在工作时必须借助该行自主打造的智能外汇交易系统。

　　该外汇交易系统已经推出好几年了 ，目前可以抓取目标客户企业的风险偏好
、现金流结构、波动率分析 、期限结构
、对手报价等信息（但券商中国记者并不了解这些信息是否为客户此前主动手工录入）
，自动生成含有报价和交割日的避险方案
。

　　这只是该股份行利用AI Agent赋能业务的一个最新缩影。汇总券商中国记者对公开报道的梳理，以及对上述银行人士的采访 ，试图总结出目前多家银行将AI能力落地的共性场景 。它们包括但不限于：

　　一是对零售客户及企业客户的经营
，很多银行的智能客服都会充分复用已有的语义理解、知识问答与流程调度能力，基于客户的自然语言输入 ，尽可能帮助客户经理对客户进行线上服务和营销拓客
。

　　二是在财富管理场景，银行们同样根据客户投资偏好与风险偏好
，结合市场行情 、持仓情况等数据分析，让AI辅助对客户进行需求引导 ，和辅助生成定制化投资组合等。

　　三是在风控比如反欺诈场景
，通过对细颗粒度的客户行为和交易特征分析，提升对客户主体的识别精确度 ，比如防范信用卡盗刷等 。

　　四是已经屡见报端的信审场景
，先是将申请材料自动识别和信息提取，实现信审全流程线上化；然后引入机器学习算法 ，通过对工商
、税务、司法 、行业等公共数据以及客户本身历史数据（如股权结构
、关联交易等信息）的训练
，自动生成风险评分模型，为授信决策提供辅助
。

　　也就是说 ，目前多家银行对AI技术的共性应用
，或多或少覆盖了客户经营、智慧办公 、风控合规等场景，涉及的业务条线横跨零售
、对公、资金同业等。量变正在产生质变 ，很难说这不是银行AI在数次的自我迭代和自我纠偏中，实现的阶段性成果 。

　　一名大中型银行金融科技部门人士告诉券商中国记者
，一季度完成国内最新开源大模型的私有化部署后，接下来的时间都在结合银行业务特点 ，对其语义理解 、逻辑推理和多轮交互能力进行优化
，使其更贴合金融服务场景的实际需求
。

　　他向券商中国记者强调，AI技术对营销支持、客服运营
、风险管控和员工辅助等场景的有效覆盖 ，一定是由浅入深的
，不管是从业人员还是市场，都应该给这个过程以时间。

　　随着银行半年报披露时间点的逼近 ，我们希望能从各家银行在金融科技板块的表述里
，一窥对AI技术应用和数字化转型更真诚的描述 。