Garanti BBVA
移动银行生成式 AI 智能助手
移动银行客户不只是要查信息,还希望通过自然对话完成卡片、转账、支付和常见账户操作。传统菜单式交互依赖客户自己找到入口;升级后的智能助手可以理解上下文,并主动提示下一步。
过去一年 Ugi 服务 500 万+ 客户。 完成 6000 万+ 次对话。 官方表示将继续扩展 Ugi 能力,覆盖更多支持领域。
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SEEKINGDAO / FIELD NOTES
从真实业务出发,看清 AI 如何落地。读懂做法、成效与边界,把案例变成自己的判断。
它解决了什么业务问题?用了哪些数据?披露的效果是实绩、试点,还是计划?
THE INDEX
找到 89 条 · 生成式 AI
清除筛选Garanti BBVA
移动银行客户不只是要查信息,还希望通过自然对话完成卡片、转账、支付和常见账户操作。传统菜单式交互依赖客户自己找到入口;升级后的智能助手可以理解上下文,并主动提示下一步。
过去一年 Ugi 服务 500 万+ 客户。 完成 6000 万+ 次对话。 官方表示将继续扩展 Ugi 能力,覆盖更多支持领域。
Goldman Sachs
投资银行、交易、研究和资产财富管理团队每天处理大量文档、数据、客户材料和内部分析。高端知识工作不能简单自动化,但可以通过 AI 减少初稿、摘要、检索和数据处理中的重复劳动。
Goldman Sachs 2024 年报表示,2025 年将继续扩大这些工具在日常工作流中的使用,以提升效率、改善客户体验并释放增长投资空间。公开报道显示,GS AI Assistant 在公司范围推广前已有约 10,000 名员工使用。
Ally Financial
Ally 是美国大型全数字银行和汽车金融机构。全数字银行高度依赖远程服务、呼叫中心、营销、风控和技术团队协同。生成式 AI 可以提升效率,但前提是安全、隐私、模型风险和员工培训一起建设。
2025 年 10,000+ 员工可访问 Ally.ai。 2023 年上线以来,约 2,200 名员工先期培训并获得访问。 平台已提交近 25 万条提示词。 通话摘要用例已整合进技术栈,帮助一线员工服务约 500 万通客户电话。 Ally 是 Responsible AI Institute 首个美国银行成员。
Bank of America
大型银行员工数量庞大,IT 服务台、福利查询、设备激活、密码重置、薪资税表等问题会形成大量重复咨询。若全部依赖人工服务台,不仅成本高,也会影响员工处理客户工作的时间。
Bank of America 全球员工约 213,000 人。 90%+ 员工使用 Erica for Employees。 IT 服务台来电减少 50%+。 客户版 Erica 自 2018 年以来累计客户互动 25 亿+ 次,活跃客户 2000 万。
Banco Bradesco
巴西金融市场监管复杂,欺诈和网络威胁上升,客户又习惯通过电话、聊天、手机 App 和 WhatsApp 等多渠道办理业务。Bradesco 原有虚拟助手已能处理部分请求,但跨渠道体验、审批流程、技术集成和内部信息分散限制了规模化。
BIA for Customers 面向约 7400 万客户。 客户数字服务解决率 83%。 员工问答解决率 80%,NPS 提升 6 分。 89% 请求无需升级即可留在系统内解决。 生成式 AI 工具带来管理效率 8 倍提升。 审计计划效率提升 65%。 工程与业务团队开展 400+ 实验,至少 20 个用例进入生产。 催收领域 MentorIA 每天自动分析 18,000+ 通电话,转化率提升 22%+。
DBS
传统企业教练通常只覆盖高管或高潜人才,因为一对一教练成本高、难规模化。但银行员工面对岗位变化、技能更新、职业路径选择和工作生活平衡问题,也需要个性化指导。 DBS 将职业韧性视为未来工作能力的重要组成部分,并通过 Education、Exposure、Experience 的 Triple E 框架支持员工成长。
2025 年推出,目标是把教练能力扩展给 DBS 网络内员工。 DBS Learning Hub 提供 10,000+ 课程。 2024 年员工参与 4,000+ 次 Be My Guest 跨部门机会。 DBS 2025 年在 TIME 亚太 500 家最佳公司中排名第一,并连续多年获雇主认可。
Capital One
银行客服坐席要快速理解客户问题、查找制度和产品信息、判断下一步操作。对于大规模客户服务组织来说,坐席辅助工具能直接影响处理时长、一次解决率和客户满意度。
官方披露已使用 10,000+ 次。 支持 Capital One 全公司数千名坐席。 Capital One 同页还披露其 AI 驱动个性化系统面向 1 亿客户进行数字和移动渠道体验定制。
交通银行
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。
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。
中信银行 + 豆包大模型
银行营销正在从单向投放变成互动共创。春节等节点既是金融服务高峰,也是品牌情感连接的重要时点。传统活动通常是海报、优惠券或线下装置,而 AIGC 可以让客户参与内容生成,提升互动感和传播性。
官方将该活动定位为银行业首个 AIGC 新春祝福视频共创活动,面向全民参与,结合春节金融惠民活动、借记卡消费满减、话费充值、信用卡返现、个人养老金开户缴存和理财等服务,形成“品牌互动 + 金融服务”的组合。
Itaú Unibanco
财富管理服务长期存在“专业建议稀缺”和“客户自主决策困难”的矛盾。很多客户已经在手机银行或超级 App 中完成交易,但面对产品选择、风险收益解释、组合配置、赎回时点等问题,仍需要投顾或客户经理帮助。对大型零售银行来说,如果所有咨询都依赖人工顾问,服务覆盖率、服务成本和响应速度都会成为瓶颈。 Itaú 的场景特别适合观察银行投资顾问如何从“人找报告、人问专家”转向“客户直接对话 AI + 必要时接入人工专家”。该项目不是单纯做一个金融知识问答,而是把生成式 AI、投资产品货架、
官方披露,Itaú 已经拥有 1,300 多个在用 AI 模型,应用范围从产品建模到客户服务渠道。此次投资智能体把原本更偏运营效率的 AI 能力推向客户直接体验,并尝试把 5,000 多个投资产品以更简单、更直观的方式提供给客户。 项目上线前经过多学科团队和认证专业人员的严格测试,并由 2,000 多名员工参与体验和反馈。官方强调,该方案可以提供 7×24 小时投资支持,在数秒内回答问题,使投资建议在不增加客户成本的情况下更容易规模化。
BBVA
大型银行的 AI 转型难点不在于做一个聊天机器人,而在于把客户交互、风险管理、流程运营、软件研发、员工工作方式和数据底座统一成可规模化的体系。单点试点容易出效果,但如果没有统一架构、数据治理、复用机制和组织能力,很快会变成重复建设和局部自动化。 BBVA 在 2025 年披露的 The Eight,把 AI 转型拆成六个“机器人”与两个基础支柱,体现了银行从“工具采用”进入“运营模式重塑”的趋势。它的目标不只是节省时间,而是让银行能更主动地理解客户需求、提供个性化建议、提升风
BBVA 披露,Blue 已能处理 150 多类查询并执行简单交易,未来将演进为面向数百万客户的智能财务助手。BBVA 内部员工已经创建 20,000 多个专用 GPT,其中 4,000 多个被频繁使用。 内部测量显示,部分任务节省时间超过 76%,员工反馈每周接近节省 3 小时。这说明企业级 GenAI 价值不只来自单个爆款应用,也来自大量小型、贴近岗位的自定义助手。
平安银行
手机银行 App 往往承载大量产品、资讯、权益和活动,但很多内容以散点方式呈现,客户被动接收,缺少参与感和连续陪伴。长尾客户尤其难以获得高频、个性化、有温度的金融服务,传统人工客户经理又无法覆盖所有人。 平安银行的“小安”案例展示了零售银行如何把 AI、大数据、虚拟人、外呼和 App 内服务结合起来,把客户经营从“统一活动推送”改造成“基于客户旅程和实时事件的个性化陪伴”。同时,该行建设大模型开放平台,将能力复用到营销、客服、风险、办公等多个领域。
平安银行官方披露,截至 2024 年 9 月末,该行已落地超 100 个大模型应用场景。2024 年 1 月至 9 月,AI 外呼应用场景超过 550 个,外呼规模约 4.4 亿通;AI 质检配置模型超过 780 个,调用量超过 6.84 亿次。 这组数据说明,银行 AI 已经从“单个聊天机器人”走向“高频运营基础设施”。AI 外呼、质检、营销和风险政策问答等场景,虽然每个单点不一定都很炫,但能在大规模客户经营和运营管理中释放效率。
内容整理自金融 AI 长期进化实验室。银行用例、开源项目与 Skill 工作流分开展示;商业合作、计划和试点的表述按原分析保留,披露指标不等同于独立审计结果。
业务分类和技术标签按公开规则归纳;同机构不同项目、同名但来源不同的 Skill 独立保留。总览与正文只计一次,相同机构项目或相同上游路径合并并保留来源版本。当前 462 条来源记录,合并 0 条重复记录。
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