• 机构：交通银行
• 项目：《交通银行“人工智能+”行动方案（2025-2026 年）》
• 时间：2025 年 3 月
• 类别：平台治理 / 金融大模型 / 风控与运营
• 来源：https://bankcomm.com/BankCommSite/shtml/jyjr/cn/7158/7162/5060927.shtml?channelId=7158 ↗

大型银行推进 AI 不能只靠单点应用，需要算力、算法、数据、模型治理和业务场景一起规划。交通银行在多年 AI 深耕基础上，发布 2025-2026 年行动方案，目标是推动“AI+金融”生态模式变革。

交通银行披露已搭建千卡异构算力集群，构建千亿级金融大模型，并在反洗钱、反欺诈、客户服务、集中营运等领域取得成效。行动方案提出建设“1+1+N”三维一体人工智能框架：

• 1 个 AI 能力整合平台；
• 1 套模型治理体系；
• N 个应用场景。

重点方向包括 AI 新基建、AI 新治理和 AI 新应用。新应用围绕“降成本、控风险、优体验、创价值”，通过人机协同、大小模型协同，推进产品营销、客户服务、流程再造、精准风险防控、办公研发智能助手和数字员工等场景。

• 已构建千亿级金融大模型。
• 2024 年通过大小模型协同新增落地 100+ 应用场景。
• 应用领域包括反洗钱、反欺诈、客户服务、集中营运等。
• 行动方案覆盖 2025-2026 年。

• 用“平台 + 治理 + 场景”的结构管理全行 AI，而不是由各部门分散建设。
• 大模型和小模型协同：小模型适合稳定分类和评分，大模型适合解释、摘要、知识问答和智能体。
• 风控场景要强调早识别、早预警、早处置。
• 办公、研发、运营等内部场景可先形成效率收益，再逐步进入客户侧。

• 金融大模型要防范幻觉、大模型安全漏洞和模型滥用。
• 需要建立模型全生命周期管理：准入、评估、上线、监控、退出。
• 对反洗钱、反欺诈、授信等高影响场景，必须保留人工复核和审计证据。

写一个“1+1+N 银行 AI 规划模板”：列出 AI 平台、模型治理和 10 个候选场景，并按风险和收益排序。