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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
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清除筛选CIBC
银行客户经理和运营团队每天面对大量产品资料、流程说明、客户文件、扫描件和非结构化文本。传统流程依赖人工查找、复制、录入和判断，效率低且容易产生遗漏。 CIBC 公开列举了多个 2025 年生产级 AI 用例，其中 Knowledge Central AI 面向客户一线团队，Document Ingestion 面向运营团队，展示了“知识检索 + 文档理解 + 运营流程自动化”的组合路径。
CIBC 披露，相关用例已在 2025 年生产中运行。其反欺诈能力每月监测约 2.5 亿笔客户交易，使用包括 XGBoost 和神经网络在内的多种 AI 模型来识别和缓释潜在欺诈。
TD Bank Group
联系中心坐席需要快速回答客户关于日常银行业务的问题，例如海外丢失借记卡、开户、TFSA、GIC 等。如果坐席要打开多个系统和几十个标签页查找政策流程，客户等待时间会增加，也容易发生转接。 TD 的案例聚焦坐席辅助，而不是让 AI 直接替代人工客服。它通过内部政策和流程知识管理，让坐席在通话中快速得到可验证答案。
TD 披露，该虚拟助手先在 2024 年初小范围推出，试点对象包括熟悉复杂问题的 resource agents。试点中通话等待时间降低 15%。到 2025 年，该工具已有 1,000+ 联系中心代表每日使用。
TD Bank Group
财富管理客户期望获得快速、准确、个性化的建议，但财富条线内部政策、流程、产品要求和客户服务规范复杂。顾问和员工如果需要在多个系统中查找信息，会影响服务速度和客户关系维护。 TD Wealth Virtual Assistant 是财富条线专门的 GenAI Knowledge Management System，说明银行正在从通用联系中心助手向业务线专属助手扩展。
TD 披露，Wealth Virtual Assistant 是 TD 更快、更简单数字体验战略的一部分，也是该行计划在年底前跨多个业务线部署的 7 个虚拟助手之一。它建立在 TD 大规模数据记录迁移到安全云平台的基础上。
Vanguard
财务顾问不仅是投资专家，也承担教育者、行为教练和规划者角色。顾问需要把市场观点转化为客户能理解、愿意阅读、适合其人生阶段和金融知识水平的沟通内容。 这类工作耗时但高度影响客户关系。Vanguard 的案例显示，生成式 AI 可以服务于“顾问—客户沟通”中间层：不是替顾问做投资决策，而是帮助顾问把可信研究内容转化为可发送、可解释、带披露语的客户材料。
Vanguard 披露，其 Financial Advisor Services 服务超过 50,000 家顾问公司和 150,000 名顾问。该能力是 Vanguard 首个 client-facing GenAI capability，目标是帮助顾问更高效地进行个性化、可行动的客户沟通。
SMBC Group / Sumitomo Mitsui Banking Corporation
生成式 AI 在企业内部推广时，银行最担心的是信息泄露、错误回答和员工误用。SMBC 在日本大型银行集团中较早开发并推出自有 AI 助手，其重点不是简单接入 ChatGPT，而是在银行私有网络内创建可控工具。 该案例很适合学习“先建安全环境，再通过高频使用推动组织学习”的路径。SMBC 用很短时间完成系统开发，但把大量时间用于规则和治理设计。
SMBC 披露，SMBC-GAI 开发和规则设计历时 4 个月，其中实际开发只用了数日，更多时间用于规则建设。发布后，使用量从每日约 6,000 次增长到约 12,000 次，相当于约每 2 秒使用一次。
SMBC Group / Sumitomo Mitsui Banking Corporation
银行组织文化、领导者判断方式和经营哲学通常存在于讲话、会议、提案反馈和员工记忆中，很难被系统化复用。SMBC 的 AI CEO 不是普通知识库，而是尝试把集团 CEO 的管理哲学、思考深度和表达风格转化为员工可交互的工具。 这种场景看似不直接产生业务收入，但对大型金融机构的文化传承、提案质量、年轻员工培养和 AI 文化推广有启发意义。它把 AI 从“效率工具”扩展到“组织陪伴和思维训练工具”。
项目于 2024 年 12 月启动，2025 年 3 月完成原型。SMBC 披露，在发布前使用 300+ 查询测试集验证 AI CEO 回答，确保符合集团内部 AI 治理标准。CEO 本人也在 IR 和高管交流场合使用 AI CEO 作为破冰和开场工具。
Emirates NBD
中东大型银行在数字化和 AI 方面推进速度很快。Emirates NBD 通过 GenAI Summit 对外展示其生成式 AI 战略，重点不是单个工具，而是把 GenAI 作为客户体验、运营效率、风险管理和组织能力的一组组合工程。 该案例适合观察银行如何从“通用 AI 试验”走向“围绕岗位问题的定制化用例”。Emirates NBD 明确强调要解决更深层、角色特定的问题，而不是停留在泛化应用。
Emirates NBD 披露，GenAI 投资旨在提供更个性化、更响应式的客户服务，改善员工工具和工作流，强化风险和合规能力，并通过自动化提高整体运营效率。该行也把 GenAI fluency 纳入全员能力建设。
OCBC
财富顾问训练过去往往依赖主管一对一辅导，受主管时间、经验和主观判断影响较大。顾问可能需要等待数周才能获得一次训练机会，不同主管的评价标准也可能不一致。 OCBC 用生成式 AI 模拟客户和训练场景，目标是让财富顾问可以随时练习投资咨询、客户管理、产品掌握和财富规划，同时把主管从基础训练中解放出来，转向更高价值的针对性辅导。
OCBC 披露，这是新加坡银行首个同类项目。项目实施前三个月，参与训练的财富顾问每周客户预约数量达到未参加训练同事的两倍；与训练前三个月相比，收入提升 50%。该项目未来还会扩展到马来西亚和香港，并按本地产品、监管要求和客户行为本地化。
DBS / Enterprise Singapore / IMDA
中小企业知道 AI 重要，但常常不知道从哪里开始：是先买现成工具、做流程自动化、接入后台系统，还是训练员工？银行如果只提供贷款，无法充分参与企业数字化升级；如果能提供 AI 采用路线、生态资源和金融支持，就能深化企业客户关系。 DBS 与 EnterpriseSG、IMDA 合作升级 Spark GenAI Programme，把银行从“资金提供方”扩展为“中小企业 AI 转型导航者”。
DBS 披露，2026 年 DBS Business Pulse Check Survey 显示，接近五分之二中小企业（39%）正在寻求如何有意义地把 AI 融入运营的专家建议。该计划正是为降低采用摩擦、加速实施和构建未来能力而升级。
HSBC + Mistral AI
跨国银行在使用大模型时既需要先进能力，也需要数据控制、透明度、可解释治理和跨语种支持。完全依赖外部通用 SaaS 难以满足全球业务、监管和内部系统要求。 HSBC 与 Mistral AI 的多年期合作代表一种趋势：银行不只是购买应用，而是与基础模型公司合作，把商业模型、自托管部署和内部技术系统结合起来，服务全球员工和未来客户场景。
HSBC 披露，该合作旨在改善业务流程、节省员工时间，并更好服务全球数百万客户。未来重点还包括客户侧创新，例如改善信用和贷款流程、客户入职、欺诈和反洗钱检查。
Société Générale
法国零售银行客户同时使用网站、手机 App、电话、邮件和网点等触点。客户希望简单问题能快速解决，复杂问题能顺畅转给人工顾问；员工则面对大量制度、产品、流程和内部文档，传统搜索往往耗时且依赖经验。 Société Générale 在 2025 年明确提出，银行 AI 的核心不是替代银行从业者，而是同时支持客户和员工：一方面改善客户触达体验，另一方面帮助顾问更快访问可信知识。
Société Générale 披露其已在反欺诈、个性化金融建议等领域部署多个 AI 用例；2025 年的重点是把智能助手作为规模化方向。官方材料强调员工反馈会用于持续改善 AI 回答质量，且集团正在通过统一技术底座和治理标准加速业务线落地。
Danske Bank
生成式 AI 在银行内部落地时，最难的往往不是单个工具开发，而是如何让员工真实采用、如何把模型接入合规知识和流程、如何避免影子 AI。Danske Bank 将生成式 AI 作为 Forward ’28 战略和数字技术转型的一部分，目标是成为更“AI first”的银行。
近 16,000 名员工每月使用一个或多个内部生成式 AI 解决方案。 90% 的 Danske Bank 员工已经参加生成式 AI 培训。 官方表示 AI 将成为客户互动、咨询和支持方式转型的重要基础。
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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