银行AI的进化与挑战：从应用落地到未来方向

在不久前落幕的2025世界人工智能大会（WAIC）上，银行AI应用大放异彩：数字分身服务无缝衔接、智能助手应答流畅、审单风控效率倍增。然而，在这光鲜亮丽的展会背后，银行AI的真实发展正面临三重关键考验：技术进展如何？核心场景实施中遇到哪些瓶颈？以及未来的发展方向在哪里？热闹的展示仅是序曲，银行AI的深层挑战与价值重构，才刚刚显露端倪。

进展如何？

从“数字员工”到“智能体”

银行AI场景加速渗透

从这次WAIC 2025上众多银行的展示中，可以窥见银行AI布局的最新趋势。例如，交通银行在远程服务方面下了不少功夫，利用数字分身提供金融服务，结合音视频和AI技术，构建了一套远程视频服务系统。简而言之，就是打通远程坐席、数字员工、客户经理等角色，实现“人+AI”协同服务，让服务更加顺畅。

上海银行也推出了新动作，发布了一款AI手机银行，主打“对话即服务”，即与其对话就如同与银行顾问聊天一样，既能提问也能直接操作，速度快且响应准确。

展会之外，我们观察到各大银行在AI布局上的动作越来越多。以六大行为例，现在已将AI应用于客户服务、风险判断、流程处理等日常工作中，大家都在边做边看，试图让它真正能用得上。

关于人与AI的结合使用，也是大家关注的焦点。有的银行尝试让AI先处理一部分工作，再由人来判断、把关。目前这种方式还在摸索中，效果有待进一步观察。

总的来说，六大行在AI上都在积极行动，方向也比较接近，都是逐步推进，先做起来再看后续发展。

信息来源：各大银行2024年年报等公开信息

与六大行更系统的方式相比，部分股份制银行也在加快推进人工智能和大模型的结合。不少银行在做云、AI、平台打包推进的方案，已将这些技术用于日常服务、知识整理和流程处理。

进一步看，部分股份行更强调实用主义，关注AI能否帮助客户更快办事、让员工更高效、管理更顺畅。至于用得有多深不是最重要的，先看能否立即见效。

信息来源：各大银行2024年年报等公开信息

部分城商行在人工智能上也明显加快了步伐，开始将AI视为重要工具推进。他们不再只是用于简单辅助，而是希望AI真正参与到业务中，帮助提升效率、优化服务。

尤其是将AI用于财富管理、客户服务、运营等具体场景上，看看在哪些环节能省时间、降成本、提效率。整体来看，他们走的是一条轻巧、贴近实际操作的路子，先把能跑通的部分做扎实，再慢慢往深处延伸。

信息来源：各大银行2024年年报等公开信息

总体来看，现在越来越多银行都在尝试推出数字员工、AI智能体等，希望将AI的技术进展尽快应用到实际场景中。

遇到哪些挑战？

幻觉难消、伦理困局

技术落地面临治理挑战

从能用、敢用到真正将AI作为决策的一部分，每一步都不轻松。这条路上更大的挑战在于如何让AI真正可信、可控、可持续地融入银行的日常运营。

前不久《中国金融》杂志刊发的《人民银行科技司司长李伟：稳妥有序推进金融领域人工智能大模型应用》一文指出，大模型在金融领域的深入应用正受到三类技术风险的制约：模型幻觉、模型共振与算法黑箱问题；同时还面临算力资源紧张、数据安全风险、伦理隐患和制度规范不完善这四大现实瓶颈。

这一研判可谓击中了当前银行AI应用的“深水区”，AI在银行业务中并非越强越好，也并非一味加速就能换来突破。相反，一旦缺乏治理框架与配套机制支撑，AI越强，反而风险越深。

尤其是模型幻觉和伦理隐患是最容易被忽视且最难解决的问题。

先看幻觉问题，这是AI在银行日常工作中最容易出错的环节之一。简单来说就是模型为了“自圆其说”，会在没有依据的情况下胡编乱造，虽然看起来很像那么回事，但实际上与真实情况完全不符。

特别是在信贷、风控等关键环节一旦AI判断错误后果不堪设想。

解决模型幻觉问题的关键在于让模型说得对而不是说得多。现在很多银行开始采用多重校验方式例如让AI得出结论的同时能对更多真实数据进行校验确保每句话都有依据。

另一个办法是不要让AI自己决定一切。模型说完后需有人工或系统复核机制兜底如AI初审人类终判的组合。加上更专业的训练数据和更懂金融的知识图谱才能让AI变得可靠而不是做一堆看似有理实则经不起推敲的“伪审核”。

如果说幻觉问题主要挑战的是AI模型的可信度那么伦理问题则挑战的是AI使用的正当性与边界。

李伟在文中指出：“若大模型在训练对齐过程中缺乏伦理约束或受到不当奖励机制诱导可能在性别、种族、地域等方面存在偏见生成有违伦理道德的歧视性不公平的内容。”

他进一步举例称：“基于大模型将不同用户群体‘标签化’并实施差别定价损害金融公平性和普惠性；或违反金融消费者适当性原则构建信息茧房扰乱金融市场竞争秩序阻碍消费者自主选择。”

和幻觉问题相比AI的伦理问题更隐蔽也更难发现。例如是否悄悄给不同用户贴标签是否用看不见的方式做差别对待这些都很难第一时间发现但影响深远。

因此银行在布局AI时不能只看技术做什么更要想清楚什么该做什么不能做。要在系统设计时将“对客户的尊重”写入AI的“大脑”中不能让伦理越界也不能让算法决定一切。

未来方向？

“AI操作系统级”底层能力成决胜关键

“操作系统级”能力是银行AI布局的关键所在。

“底层”问题的关键在于技术调度和流程穿透。”