银行业变革进行时：生成式AI的提效场景应用探索

创新也不要求大家都去做高科技，都去做云计算、大数据，创新需要企业思考如何采用新技术来提高自己的效率。 —— “孙冶方经济科学奖”获得者许小年

在科技浪潮的席卷下，各行各业均被推向数字化转型的十字路口，银行业便是其中最早应用人工智能技术的领域之一。麦肯锡指出，2017 至 2021 年，全球约有 320 亿美元风投资金流向新生代银行。BCG表示，如今，生成式 AI 与各行业的融合日益深入，在此大背景下，无论是对传统银行还是新生代银行，如何借力新技术，加速数智化转型，构建差异化竞争力，都成为领导层必须深入思考的重要命题。本文将从 AI 在银行业的应用场景切入，深度探讨生成式 AI 如何重塑银行业的未来。

从案例看生成式 AI 在银行的应用体验

让我们设想银行理财经理小李使用AI智能助理的一天。今天是新理财季工作首日。小李一到银行，就打开新上线的 AI 智能助理，在理财业务系统输入指令。

首位客户是王女士，小李只面谈过一次。他勾选“查找前期面谈记录和客户风险偏好数据”“查找客户在本行内资产配置记录”，并连问三个问题：

小李想起还有新客户理财需求待处理，急忙勾选“新客户理财需求分析”，系统列出了详细申请情况。通过与智能助理的对话，小李准备好后，拨通李女士的电话进行沟通。沟通顺利，李女士对小李推荐的方案和理财分析满意。沟通中，李女士询问老客户调整理财组合合理性，小李将问题抛给智能助理，得到全面多角度的理财风险与收益分析解答并传达给李女士。下午三点，在智能助理帮助下，小李比计划提前完成十位客户的理财沟通，业务进展良好。本想休息研究金融市场理财趋势，结果领导安排紧急客户理财风险评估任务，要求下班前交报告。近期银行理财业务收益稳定性有波动，领导让小李分析小组负责的 100 万 - 500 万理财金额客户的近期风险波动趋势。小李庆幸不用手动找数据和处理数据，打开对话框，选择“客户理财风险数据分析”，逐个询问智能助理：

小李将图表下载到 Word 文档，让智能助理生成初步总结，自己花四十分钟完成风险评估报告与应对建议，下班前顺利提交。小李的一天是 AI 赋能银行理财业务的典型例子。在 AI 助力下，从非结构化理财记录文件快速精准查找信息并问答输出、自动提炼长篇资料或报告要点、依照自然语言的引导抓取数据并绘制图表，以及打通 Text - to - SQL 环节等都已成为现实，这让理财数据处理与风险评估实现自动化。从这个例子能直观感受到生成式 AI 给银行理财业务工作效率带来的提升，理财经理无需在银行系统层层菜单中查找汇总信息，也不用翻阅大量资料进行理财分析和决策了。

应用场景丰富，价值释放可期

上述理财经理的案例只是生成式 AI 在银行业应用中的冰山一角，事实上，生成式 AI 的应用场景可以贯穿银行全产业链的各个环节，银行的每条业务线、每个职能，都有可能找到生成式 AI 的应用场景。

Guru Center——运用RAG技术的本地化AI+知识库

Guru Center（以下简称 GC），是 R²AIN SUITE 中最核心的 AI + 知识库模块，它基于 RAG 技术原理，支持私有化部署，根据企业自身特征构建、修缮本地知识库，以增强回答的准确性、针对性，实现 AI 与业务特点的有机融合。 Guru Center 还可以赋能R²AIN SUITE套件中的服务管理和项目管理模块，使其在服务流程优化以及项目进度把控、资源调配等方面更加敏捷高效。 结合银行等金融机构的业务场景，GC 融合了智能化服务和本地化知识库，致力于提升运营效率、优化客户体验和降低成本，在为银行带来显著效率提升的同时，满足行业的合规需要。 除以上小李的场景外，通过集成 GC，银行可以提供 7*24 全天候服务。智能客服可快速回答常见问题，在银行自有FAQ知识库中检索回答常见问题，大大缩短客户等待时间，提高响应效率，同时减轻人工客服压力，降低人工成本。在处理客户合同、贷款协议等法律文件时，GC 通过本地部署的云文档和知识库，帮助银行自动化解析和标记合同中的合规风险条款，确保所有文档符合行业法规及银行的内控要求，大幅提高合同管理效率，确保文档内容合规性，减少人为疏漏，并降低由于合规问题产生的法律风险。 从客户服务到知识管理，GC 深入适配银行业的各类业务场景，全面提升服务效率、风险管理和数据安全水平。通过智能化、个性化的技术支持，GC 不仅帮助银行机构实现降本增效，更重新定义了客户服务的深度与温度。它已不再是一个冷冰冰的操作系统，而是一个充满智慧、贴近客户需求的金融伙伴，在激烈的金融市场中，赋能银行迈向高效、安全、以客户为中心的未来。

参考文献：
【1】《银行业生成式AI应用报告》，BCG，2023
【2】《制胜有道：成功打造AI新生代银行》，McKinsey & Company，2023