UC-097银行用例 ／ 平台治理
Crédit Mutuel Alliance Fédérale + IBM
Crédit Mutuel Alliance Fédérale 自 2016 年开始采用 AI，已经形成较成熟的顾问辅助、文档理解、风险和合规能力。到生成式 AI 阶段，问题不再是能否做一个试点，而是怎样在银行自有基础设施、伦理 AI 承诺和大规模顾问网络之间实现工业化。 该集团强调自身是“主权技术银行”，大量 IT 处理运行在自有数据中心。对于欧洲银行而言，这一点尤其重要：生成式 AI 要创造价值，同时要满足数据主权、客户关系、内控和审计要求。
披露摘要官方披露，该集团 25,000 名顾问每天使用 AI，2023 年 AI 释放近 100 万小时行政工作时间，使顾问能更好服务客户和会员。35 个新用例计划从 2024 年夏天开始逐步上线首批能力。 案例也说明，生成式 AI 工业化不是从零开始，而是在已有 AI 文化、顾问使用习惯、内部数据中心和 Cognitive Factory 基础上继续升级。对银行来说，这种“已有 AI 能力 + 新大模型平台”的路径比纯试点更可复制。
UC-098银行用例 ／ 客户服务
Rabobank
很多银行 AI 项目失败，不是模型能力不够，而是没有进入员工每天真实使用的流程。Rabobank 的经验强调，企业价值不来自更炫的模型，而来自稳固集成到日常工作流：摘要、知识检索、客户历史梳理、流程支持。 客服和客户顾问的低价值消耗通常很“无聊”：读长对话、找历史记录、翻内部流程、总结上次互动。这些任务不适合完全自动决策，却非常适合 LLM 做信息蒸馏和检索增强，让员工把时间用在高质量服务上。
披露摘要官方披露，仅 12 月单月 Rabobank 就向 20,000 多名独立用户交付超过 100 万份摘要，支持超过 300,000 次互动。文章估算，如果每通帮助台对话只节省 1 分钟，就相当于客户少等 1 分钟，员工合计节省 6,000 小时繁琐工作。 这个案例的价值在于，它给出了一种务实指标：不必先证明模型能“替代人”，而是证明它能在大规模互动中每次减少一点重复劳动。银行可用这种方式把 AI 价值从单次炫技变成累计运营收益。
UC-107银行用例 ／ 公司银行
Intesa Sanpaolo
公司银行全球关系经理要处理大量客户、市场、监管、产品和内部信息。如果信息无法快速整理，客户经理就会把时间花在资料处理上，而不是客户关系和方案设计上。Intesa Sanpaolo 把 AI 定位为员工的“第二大脑”，用于处理和总结大量信息。 同时，监管文本数量大、变化快，银行很难完全依靠人工阅读。Lisa 和 Aptus.AI 展示了监管科技方向：让机器读取、结构化并支持交互式访问监管文件，提高决策勤勉性。
披露摘要官方文章披露，公司银行 AI 方案已经帮助全球关系经理将 proposal conversion rate 提升 70%。银行还披露，生成式 AI 实验已识别 15 个潜在新业务用例，影响范围覆盖 HR、后台、公司银行、法律等多个部门。 该行预计 2024 年底会看到第一个生成式 AI 生产解决方案。这个案例说明银行可先在传统 AI 和文本智能上形成生产价值，再逐步把生成式 AI 引入更广泛流程。
UC-109银行用例 ／ 平台治理
MUFG Bank + Private AI
银行拥有大量邮件、呼叫中心记录、内部文档、PDF、聊天日志等非结构化数据，这些数据对生成式 AI 和高级分析非常有价值，但包含个人身份信息和机密信息，直接使用会带来重大隐私与治理风险。 MUFG 的案例说明，在生成式 AI 规模化之前，银行必须先解决数据可用性与数据保护之间的矛盾。不是所有数据都能直接进入大模型或数据湖，必须先完成识别、脱敏、匿名化和权限控制。
披露摘要官方披露，在正式采用前，MUFG 已对模拟实际业务的多种非结构化文件进行技术测试，并确认对金融机构特别重要的信息类别具备足够实用的高精度匿名化表现。实施后，原本难以使用的非结构化数据可以在治理框架内进入分析和 AI 流程。 该案例的重要性在于，它不是直接展示一个前台 AI 功能，而是展示银行 AI 的“数据底座治理”。如果没有这类能力，很多生成式 AI 用例只能停留在公开资料或低敏数据，无法进入真正有价值的业务流程。
UC-116银行用例 ／ 平台治理
Banco do Brasil + IBM + EY
当银行只有几个 AI 试点时，治理可以依靠项目评审和人工文档；但当 AI 进入数百个生产用例、服务上千万客户时，风险就变成体系问题。模型是否公平、可解释、合规、可追溯，已经不是数据科学团队内部问题，而是银行信任和公共责任问题。 Banco do Brasil 是拉丁美洲历史最悠久的大型银行之一，IBM 案例披露其拥有 80 百万+ 客户和数百个生产 AI 用例。作为公共金融机构，它需要在创新、监管义务和公众期望之间建立可证明的 AI 治理体系。
披露摘要IBM 案例披露 Banco do Brasil 拥有数百个生产 AI 用例和 80 百万+ 客户。 项目目标是用统一 AI 治理系统支持责任、透明和规模化 AI。 关注公平性、可解释性、合规性、监管证据和制度化监督。 Banco do Brasil AI 负责人公开表示 AI 不替代人，而是通过自动化释放人的潜力，但前提是有正确结构、文化和治理。
UC-118银行用例 ／ 信贷融资
Allica Bank
成熟中小企业申请融资时，银行需要处理财务报表、银行流水、工商资料、资产信息、经营说明和担保材料。传统流程中，大量时间消耗在材料收集、人工录入、初步核对和跨团队传递上，客户感受到的是等待，信贷团队感受到的是重复劳动。 Allica Bank 在 Qorus-Infosys Finacle Banking Innovation Awards 2026 提交的案例强调，用 AI 去除人工瓶颈、加速信用决策、改善企业客户体验。该案例虽然公开细节有限，但足以反映英国中小企业银行把 AI
披露摘要2026 年 4 月作为 Qorus-Infosys Finacle Banking Innovation Awards 2026 银行创新案例披露。 官方摘要称其改变了成熟企业申请融资的体验。 目标是用 AI 消除人工瓶颈、加速信用决策并改善客户体验。 属于真实银行提交的创新案例，但公开页面为 Premium，细节披露有限。
UC-122银行用例 ／ 保险服务
KBC Bank / KBC Insurance
银行集团往往同时经营银行和保险，理赔处理是非常适合 AI 的知识工作流。家庭责任险等案件需要处理事故报告、邮件、信函、第三方沟通和保单条款，理赔员要判断文件是否齐全、责任是否明确、是否需要补充信息。 KBC 的 AI Agents 4 Claims 不是让 AI 直接决定赔不赔，而是让 AI 把新案件准备成“可决策”状态，让理赔员专注于覆盖范围、责任和损害判断。这是金融场景中较清晰的“智能体准备、人工决策”模式。
披露摘要2026 年 2 月 Qorus-NTT DATA Innovation in Insurance Awards 2026 案例披露。 面向家庭责任险理赔，目标是减少理赔员行政负担和长处理周期。 AI Agent 可抽取关键数据、识别缺失信息、生成沟通和摘要报告。 KBC 表示 2026 年将继续扩展到新能力和新产品，目标是减少理赔生命周期中的人工触点。
UC-125银行用例 ／ 信贷融资
Grupo Financiero Banorte
Banorte 的案例来自墨西哥银行零售信贷和信用卡申请中的高频、重复、强合规流程。客户在申请工资贷款、即时信用卡等产品时，需要提交身份证明、地址证明等材料；银行后台必须抽取文件信息、核验真实性，并与内部系统进行比对。传统做法依赖人工逐件查看，容易在高峰期形成积压，也会把运营人员长期困在机械性校验工作里。 这个场景的价值在于它不是“炫技型生成式 AI”，而是把 AI 与流程机器人放进真实银行运营链条，直接改造客户开户、授信、发卡和合同流程中的瓶颈。对于大型零售银行，文档验证速
披露摘要Banorte 披露，该项目获得 SS&C Blue Prism Customer Excellence Awards 2025 区域奖项，被评为 Innovation Brilliance 类别的代表案例。银行披露，文档验证能力从人工分析师 1 至 1.5 小时处理约 100 个案例，提升到系统每小时可验证多达 500 个信贷或新卡案例。 运营指标改善非常具体：信贷和工资贷款申请中的文档审核时间下降 86.6%；此类申请自动审批率从 2022 年的 70% 提升至 2024 年的 91%；工资贷款拒绝率从 1.12% 降至 0.2%。银行也强调，项目释放了员工在机械任务上的时间，使其转向更具分析性、战略性和创新性的工作。
UC-136银行用例 ／ 运营提效
Macquarie Bank + Google Cloud
澳大利亚零售银行竞争激烈，客户体验、数字产品迭代速度和服务稳定性直接影响客户留存。Macquarie Bank 的 AI 目标非常明确：任何 AI 项目都要回到客户视角，如果不能带来更好的功能、更顺畅的体验或更可靠的服务，就要重新审视其价值。 该行选择把 Gemini Enterprise 推广给澳大利亚零售银行业务的所有员工，而不仅限于技术或工程团队。这说明银行对 Agentic AI 的理解正在变化：AI 不只是开发团队的工具，而是每个岗位都能用来总结、研究、起草、分析和
披露摘要官方披露，Macquarie Bank 计划在六个月内让所有员工把 AI 融入日常工作流。截至披露时，99% 当前员工已经完成“Using Generative AI at Macquarie”在线培训，约 3,000 名员工参加 Gemini Enterprise 演示。银行领导层也将参加 Google Cloud Generative AI Leader 认证。 该案例体现“工具 + 培训 + 治理 + 客户价值”的全员采用模式。它没有把全员部署等同于简单发放账号，而是要求员工理解如何安全使用 AI，并围绕客户体验、交付速度和高价值任务重新设计工作方式。
UC-141银行用例 ／ 运营提效
Raiffeisen Bank International
Raiffeisen Bank International 总部位于维也纳，服务中东欧 11 个市场的 1,650 万客户，拥有约 43,000 名员工。跨市场银行面对大量法律、监管、银行文档、公共新闻、财务报告和客户问题，员工需要快速找到可信信息并生成高质量回应。 RBI 希望通过 AI 自动化重复任务和文档智能，帮助员工更快总结法律、监管和银行文件，并为未来客户服务应用打基础。其目标不是单点提高效率，而是让生成式 AI 成为全行数字化转型的核心能力。
披露摘要微软案例披露，RBI ChatGPT 最初部署给 2,000 名用户，现在活跃用户超过 20,000。员工反馈，过去耗时的任务现在可以快速完成，从而有更多时间处理增值任务或帮助客户解决复杂问题。银行还观察到更强协作和更快客户问题解决。 RBI 的案例说明，企业内部 ChatGPT 如果只做通用聊天，价值有限；真正价值来自与搜索、知识库、安全内容审核、监管问答和员工共创机制结合。yellowGPTs 让一线员工参与构建领域知识库，是一个值得学习的内部扩展模式。
UC-143银行用例 ／ 客户服务
BankUnited
中小企业客户在联系银行时，常常询问账户服务、产品政策、流程要求、文件材料、异常处理等问题。对区域银行来说，挑战在于政策和流程文档分散、更新频繁，客服与客户经理需要在多个系统之间检索，容易造成通话时间长、回答不一致、客户体验不稳定。 BankUnited 总部位于美国佛罗里达，是一家区域性金融服务机构，服务个人和企业客户。该行披露，其政策和流程系统包含约 400 份文档。员工过去需要在这些文档中寻找答案，既影响服务效率，也影响客户和员工满意度。中小企业客户尤其重视响应速度，因为
披露摘要AWS 案例披露，SAVI 达到 95% 准确率，响应时间低于 10 秒，并建立 24×7 支持模式。这说明生成式 AI 在银行客服后台最直接的价值，是把“人工翻文档”的过程压缩成实时问答，从而降低客户等待时间并提升坐席信心。 该案例还体现了区域银行采用生成式 AI 的务实路径：不是先做大而全的平台，而是从约 400 份政策流程文档切入，把知识密集但边界清晰的场景做深。对中小企业银行业务而言，这类能力可以进一步扩展到开户材料核对、账户维护流程、贷款材料准备、现金管理产品问答等场景。
UC-145银行用例 ／ 运营提效
KB Life Insurance
KB Life Insurance 隶属于 KB Financial Group。保险金融机构的典型痛点是文档量大、流程复杂、跨部门协作频繁：产品、核保、理赔、合规、销售支持、客户沟通都依赖大量文档和会议。员工不仅要处理 Office 文档、邮件、会议纪要和报告，还要在严格监管环境下保证信息安全和合规。 Microsoft 案例披露，KB Life Insurance 于 2024 年 11 月全公司部署 Microsoft 365，经过约 6 个月试点后，于 2025 年
披露摘要Microsoft 案例披露，KB Life Insurance 是韩国金融机构中首个全组织部署 Microsoft 365 Copilot 的案例。该行把 Copilot 与集中化文档、智能 AI 工作场所和未来 Agent 路线图结合，意在让员工熟悉 AI 协作方式，并为后续业务智能体采用打基础。 虽然案例没有给出单一节省小时数指标，但它展示了金融机构大规模采用 Copilot 的关键前提：先统一协作与文档底座，再结合监管沙盒、安全控制、数据保护和组织培训，使 AI 成为日常工作方式的一部分，而不是零散试点。