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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 156 条 · 生成式 AI
清除筛选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。
Commonwealth Bank of Australia + OpenAI
澳大利亚银行面对的核心挑战之一是诈骗和欺诈快速升级，尤其是社交工程、实时支付和跨渠道欺诈。同时，大型银行内部有大量员工需要处理客户服务、文档、分析、运营和技术工作，AI 能力如果只停留在小团队试点，很难形成组织级生产力。 CommBank 与 OpenAI 的多年期合作，代表银行将先进生成式 AI 同时用于客户保护、个性化服务和员工能力建设。它不是简单购买 ChatGPT，而是让双方工程师共同探索银行级 AI 解决方案，并通过企业级工具和培训建立负责任使用能力。
OpenAI 后续案例披露，CommBank 正在向接近 50,000 名员工推广 ChatGPT Enterprise，把 AI 从有限试点变成全组织核心能力。目标是把 AI 融入日常工作流，再扩展到智能体驱动的客户服务、欺诈和诈骗响应等高影响场景。 CommBank CEO Matt Comyn 表示，合作目标是把世界级能力带到澳大利亚，探索 AI 如何提升客户体验、保护客户并为澳大利亚企业释放新机会。Sam Altman 也强调，CommBank 每天服务大量个人和企业，双方希望让先进 AI 对澳大利亚人更有用。
招商银行
零售银行客户数量大、需求碎片化、产品组合复杂，是最适合 AI 探索的场景之一。客户需要随时查询账户、权益、理财、贷款、信用卡和生活服务，员工则需要快速理解制度、产品、流程和客户情况。如果客户侧和员工侧各自割裂，服务体验和运营效率都难以提升。 招商银行副行长王颖在 2025 年业绩说明会上表示，招行 AI 建设和应用主要聚焦“AI 小招”和“AI 小助”。这体现了一个清晰路径：客户侧用 AI 提升自助服务和个性化陪伴，员工侧用 AI 覆盖全岗位，形成“客户助手 + 员工助手”的
经济参考报 2025 年 9 月报道，招商银行“AI 小招”每月服务客户超过 2,000 万，“AI 小助”已覆盖全行所有岗位。招行还持续夯实“云 + AI + 中台”科技底座，并推动企业级 AI 中台支持全行大模型应用推广。 这组数据的价值在于说明，银行 AI 不再只是“少数员工试用的工具”，而是开始接入真实客户规模和全岗位员工规模。对学习者来说，招行案例适合理解零售银行 AI 的规模化入口。
工商银行
大型银行的信贷和市场风险管理需要处理制度、行业、财务、交易、抵质押、舆情、外部市场和客户经营等大量信息。传统流程依赖人工收集、人工阅读和人工判断，容易出现效率低、信息遗漏、风险传导不及时等问题。 工商银行的案例显示，AI 在风险管理中的价值正在从“辅助查询”升级到“智能体矩阵 + 风控平台”。它既覆盖市场风险智能排查，也进入对公信贷、评审助手和信用风险监控等核心风控环节。
官方披露的关键效果包括：企业级千亿金融大模型已赋能 20 余个主要业务领域、200 余个场景；2025 年新增 100 余个 AI 应用场景；智能风控平台覆盖全部境内分行和 130 多个风控决策场景。 这些指标表明，工行 AI 应用已经进入企业级规模化阶段，尤其是在市场风险和信贷风险等高价值场景中形成了平台化能力。对银行学习者而言，该案例适合理解“AI + 风控”不是一个模型，而是一组平台、知识、智能体和人工审批机制。
邮储银行
邮储银行具有覆盖广、客户多、下沉市场深的特点，三农、信用卡、票据、投行、反欺诈和反洗钱等场景都存在高频、复杂、人工成本高的问题。尤其在审贷和风险监测中，图像、文本、交易流水和关系网络信息量巨大，传统人工处理难以兼顾效率与质量。 邮储银行的“邮智”大模型展示了银行如何吸收多款主流大模型并落地到 230 多个场景。它的特色不是只做聊天，而是把大模型、交易机器人、图像识别、实时流计算、知识图谱和反洗钱报告自动生成结合起来。
披露效果非常具体：邮小宝使询价交易效率提升 95% 以上；智能审贷助手每天支持三农、信用卡等信审场景超 3 万笔业务；2025 年上半年反欺诈体系累计保护潜在受害账户逾 10 万户，防止客户资金损失超 8 亿元。 反洗钱方面，邮储银行每日加工约 1.27 亿笔交易流水数据，构建近百个可疑预警模型，并实现可疑分析报告自动化生成，有效呈现团伙洗钱证据链，帮助人工甄别效率提升 30%。
建设银行
国有大型银行业务线极广，既有网点服务、零售客户经理、普惠金融、财富管理，也有对公授信、国际结算、托管、研发测试和运营支持。AI 如果只在单点使用，很难改变整体效率；只有嵌入员工日常工作流和核心审批流程，才可能释放规模化价值。 建设银行披露的大模型 398 个场景，适合观察“人 + 数字员工”的协同模式。它不是把人替换掉，而是让柜面员工、客户经理、审批人员、研发人员都获得垂直智能体或助手，把重复性文案、信息检索、政策比对、单据识别和测试生成交给 AI。
建设银行大模型技术累计赋能 398 个场景应用。网点员工问题响应 AI 助手覆盖率达到 99.42%，日均访问量超过 10 万人次。授信审批全流程 AI 应用可在 1 分钟内生成包括 5 大模块的评级审查意见初稿，自动撰写十余页审查意见初稿，最高生成比例达 90%。 该授信审批功能已在境内外广泛应用，月均生成超过 5 万份，覆盖对公客户超过 11.3 万户；2025 年人工审批业务量同比实现两位数增长，审批平均净用时下降超过 30%。另据披露，建行通过 500 项智能判断应用实现信用证自动核查，AI 代码生成率贡献达到 64%，功能测试案例采纳率达到 48%。
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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