随着工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、邮储银行、交通银行等国有大行2024年年报的相继披露,其在金融科技领域尤其是AI领域的投入与布局引发市场广泛关注。
在业内人士看来,随着技术的进一步成熟,银行业的AI应用向“全业务智能体”方向的演进趋势愈发明显。未来,银行有望借助AI技术实现业务流程的全面自动化和智能化。
年报显示,2024年,上述六大国有银行在金融科技的投入合计达到1254.59亿元,较2023年的1228.22亿元增长2.15%。这一数字直观显现出六大行持续加码金融科技赛道的决心。
工商银行投入285.18亿元,位居榜首。
农业银行投入249.7亿元,紧随其后。
中国银行投入238.09亿元,占营收的3.76%,同比上升0.27个百分点。
建设银行投入244.33亿元,占营收的3.26%。
邮储银行投入122.96亿元,同比增长9.03%,占营收的3.53%,增速颇为亮眼。
交通银行投入114.33亿元,占营收的5.41%。
与此同时,六大行的科技人才队伍也在不断壮大。截至2024年末,建行金融科技类人员达16365人,占集团员工总人数的4.34%;交通银行金融科技类人员达9041人,占集团员工总人数的9.44%;邮储银行IT人才队伍超过7200人。
分析人士指出,作为科技创新的基石,不断扩充的人才队伍为金融科技战略的深入实施提供了有力的支持。
AI成银行年报“热词”
值得关注的是,六大行的年报中均提及“AI”一词。技术的成熟与迭代为AI在银行业的大规模应用提供了坚实的基础,在零售业务领域精准解决了客户体验与运营效率的难题。
在算力搭建方面,工商银行依托其大模型技术体系“工银智涌”,赋能20余个主要业务领域、200余个场景,累计调用量超10亿次;建设银行初步建成面向全集团用户的企业级金融大模型应用体系,落地193项场景应用,研发技能达7000余个,其“建行云”算力规模增长9.58%;邮储银行依托自有大模型“邮智”,本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型,将DeepSeek大模型应用于“小邮助手”,新增逻辑推理功能,精准识别用户需求,提供个性化和场景化的服务方案。
此外,各大行均提及了要加大人工智能等科技手段在展业、服务、管理等领域的应用。例如,邮储银行提到,在贯标申请和审核场景中,使用大模型实现数据标准项智能推荐、填写和审核,推荐正确率超80%,单条审核时间由分钟降至秒级。在企业级数据字典相似性检查及派生关系识别场景中,存量相似性分析工作节省超90%人工,派生关系识别正确率超80%。在数据安全分类分级场景中,自主研发数据安全分类分级算法模型,分类准确率和分级准确率约为85%和95%。
在银行内控和提高运营管理效率方面,AI也同样发挥着不可或缺的作用。
一方面,以AI信贷审批系统为例,能够在短时间内对客户的信用记录、收入情况等信息进行全面分析,其审批效率和准确性大幅提升。如建设银行的企业级智能风控平台,通过AI算法实现风险预警的前瞻性和精准性,不良贷款率降至1.34%。
另一方面,以票据处理、账务核对等重复性工作为例,AI机器人流程自动化技术能够模拟人工操作,自动完成数据录入、文件处理、报表生成等任务。如工商银行通过RPA技术,实现业务流程自动化。在票据识别场景中,超过80%的票据识别实现了零代码配置化支持,识别精度持续优化。
AI在银行业的广泛应用,已然成为推动银行业数字化转型的重要动力,不仅在提升运营效率、优化客户体验、增强风险管理能力等方面发挥着关键作用,更深刻地改变了银行业的竞争格局和发展模式。
业内人士指出,随着技术的进一步成熟,银行业AI应用向“全业务智能体”方向的演进趋势愈发明显。未来,银行有望借助AI技术实现业务流程的全面自动化和智能化,为消费者提供更加高效、精准的金融服务。
然而,必须清醒地认识到,AI技术的发展和应用是一把“双刃剑”,在带来机遇的同时,也伴随着诸多挑战。AI技术仍存在着算法合规性、数据跨境流动、数据隐私保护等诸多问题。业内人士认为,银行业应积极承担起主体责任,加强技术研发和创新,提升自身的AI治理能力和数据安全防护水平,此外,相关法律法规也需要不断完善,为AI技术在银行业的健康发展营造良好的政策环境。
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