作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
银行业在我国金融体系中占据着重要核心地位，银行业的数字化转型对整个金融业数字化发展、实体经济和数字经济深度融合、金融强国建设等具有重要现实意义。
在十四五期间，国家政策自上而下引导银行业数字化转型，深化数字技术应用，数字中国、数字经济、数字金融一脉相承。数字金融作为“五篇大文章”的底座，为科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融四篇大文章提供数字化基础。
大模型作为银行数字化转型的重要驱动力，已成为数字金融的核心引擎，将深刻改变银行业的经营模式与服务模式。
在进行大模型应用决策时，银行应从业务场景出发，通过技术适配与资源决策，最终实现大模型应用的规模化落地。无论是购买还是自建，均需紧密围绕实际需求，并在验证中持续迭代优化。
基于对银行业大模型应用的长期跟踪调研，沙丘智库在《2025年中国银行业大模型应用跟踪报告》中，将银行业大模型典型应用场景分为知识库类、智能客服类、数据分析类、代码类以及创新场景类，并精选了22个银行业大模型典型案例，旨在为其他银行提供经验借鉴。
以下案例节选自：沙丘智库《2025年中国银行业大模型应用跟踪报告》（97页PPT）
▎场景1：知识库类
案例：邮储银行企业级智能问答“小邮助手”
“小邮助手”是邮储银行面向基层员工推出的一款基于检索增强的智能问答助手（包括PC端和移动端），快速解决基层员工疑难困惑。基于大模型的能力，小邮助手从行内知识库中自动抽取问题相关内容并整合输出答案，减少人工维护知识库的工作量，问答结果显示“引用”材料，支持用户查看答案源材料片段。
目前“小邮助手”已支持3万+白名单客户使用，赋能邮储银行近两万名产品经理、客群经理、财富顾问、理财经理等基层业务人员。
▎场景2：智能客服类
案例：光大银行智能知识辅助助手全流程赋能坐席
光大银行建设智能知识辅助助手，基于人工智能技术中台体系，采用“大模型+小模型+RPA”技术方案，落地FAQ自动生成、工单生成及打标等一系列智能能力引擎，实现智能辅助贯穿客服坐席整体流程，提升智能客服整体能力水平。
通话前，通过对客户进线全旅程轨迹进行追踪，基于大模型的上下文学习、总结能力，构建前情提要生成，精准理解并快速响应客户需求；
通话中，将大模型与原有对话机器人辅助问答、语音识别情感分析小模型进行协同，推荐最合适的知识答案，提升坐席服务水平。当坐席在线无法解决客户问题时， 智能工单小结可以基于对话数据自动编写问题摘要，精准总结客户诉求；智能人行分类则利用自然语言能力辅助工单要素提取、自动带入工单类别，极大提升员工处理工单的效率；
通话后，RPA技术协助自助填单、催办，实现智能分流。此外，工单后督功能对未完结工单进行流程监控、催办、回访，督促员工及时处理工单、关注客户反馈。
▎场景3：数据分析类
案例：中原银行智能指标和分析平台建设项目
中原银行基于数势科技的SwiftAgent产品打造智能分析解决方案，以提升数据分析效率和响应速度为目标，以多轮对话的方式实现数据指标的灵活查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。
智能分析解决方案具有三大技术创新点：
第一，“指标+标签语义层”确保数据查询准确率。通过构建企业的标准化语义层，预设数据指标和标签的定义与管理，避免业务理解不一致，让大模型更准确地理解用户需求，从而输出更精准的结果。
第二，Agent架构确保系统高效回复复杂问题。在处理复杂的数据分析任务时，SwiftAgent能够将任务分解为多个子任务，并自动调用相应的工具和算法进行处理。
第三，反问机制支持行内业务人员模糊提问。增加反问模块，让大模型更好地理解用户需求，一步一步将需求“精细化”，提升正确结果概率，生成更可用的结果。
▎场景4：代码类
案例：平安银行AI代码辅助平台CoPArtner
基于金融科技研发经验和代码大模型技术，平安银行构建AI代码辅助平台CoPArtner，为软件工程全生命周期提供智能工具：
· 在需求分析阶段，平台自动生成精确的需求文档，缩减文档编写时间；
· 在编码阶段，平台通过嵌入式插件实现开发环境智能化，代码采纳率超过30%；
· 在测试阶段，平台辅助生成单元测试代码和案例，提升单测覆盖率；
· 在运维和数据分析阶段，平台提供数据分析需求解答和可行建议，覆盖20余个数据指标。
CoPArtner平台自2023年10月上线以来，服务了近千名用户，提升了研发人员效率超过15%。
▎场景5：创新场景类
案例：工商银行个人金融营销助手
在个人金融领域，面向数字化营销的经营决策和营销执行环节，工商银行利用大模型赋能运营人员和客户经理：
在经营决策环节：工商银行以自然语言交互重塑运营感知、策略制定，为总分行运营人员提供对话式分析洞察助手、活动部署助手；
在营销执行环节：工商银行面向一线营销人员打造营销陪伴助手和业绩反馈助手，提高营销人员客户服务效率。
* 以上内容节选自沙丘智库《2025年中国银行业大模型应用跟踪报告》
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完整报告：沙丘智库《2025年中国银行业大模型应用跟踪报告》（97页PPT）
报告目录
第一部分 银行业大模型应用进展
1.银行业大模型市场概况
1.1 银行业数字化转型政策框架
1.2 2025年银行业重点工作任务部署
1.3 银行业成为大模型应用的先行者
1.4 2025年企业IT预算收紧但大模型投入增加
2.银行业大模型落地现状
2.1 银行业大模型采纳情况
2.2 银行业大模型应用决策路径
2.3 银行业大模型能力建设方式
2.4 银行业大模型应用场景优先级评估
3. DeepSeek对银行业大模型的影响
3.1 大模型发展进入深度推理时代
3.2 国内外厂商发布的推理模型梳理
3.3 DeepSeek系列模型对比
3.4 从DeepSeek R1看推理模型的进化路径
3.5 DeepSeek R1带来的性能突破
3.6 推理模型的提示词思路变化
3.7 银行业DeepSeek部署与应用情况
3.8 银行业DeepSeek大模型建设路径
3.9 银行业DeepSeek大模型应用场景
3.10 大模型技术栈与DeepSeek的结合思路
第二部分 银行业大模型标杆研究
1.国有银行大模型标杆研究
1.1 中国工商银行
1.1.1 工商银行：大模型技术体系布局
1.1.2 工商银行：面向云智融合的智算能力建设
1.1.3 工商银行：大小模型协同的算法矩阵
1.1.4 工商银行：企业级金融知识工程
1.1.5 工商银行：大模型全域安全加固
1.1.6 工商银行：“1+X”金融行业大模型应用范式
1.1.7 工商银行：大模型业务落地方法论
1.1.8 工商银行：DeepSeek部署应用
1.2 中国邮政储蓄银行
1.2.1 邮储银行：“邮智”大模型技术体系布局
1.2.2 邮储银行：大模型算力能力建设
1.2.3 邮储银行：数据能力建设
1.2.4 邮储银行：大小模型协同算法
1.2.5 邮储银行：安全可信能力建设
1.2.6 邮储银行：“点线面体”业务赋能方法论
1.2.7 邮储银行：大模型赋能九大业务闭环场景
1.2.8 邮储银行：DeepSeek大模型部署应用
2.股份制银行大模型标杆研究
2.1 招商银行
2.1.1 招商银行：大模型技术体系布局
2.1.2 招商银行：大模型应用场景创新探索
2.1.3 招商银行：大模型应用安全治理体系
2.2 中信银行
2.2.1 中信银行：仓颉大模型应用平台
2.2.2 中信银行：大模型应用场景
2.3 中国民生银行
2.3.1 民生银行：大模型技术体系建设
2.3.2 民生银行：大模型应用场景建设机制
2.4 华夏银行
2.4.1 华夏银行：大模型建设路径
2.4.2 华夏银行：大模型应用场景与效果
3.城商行大模型标杆研究
3.1 北京银行
3.1.1 北京银行：大小模型协同的AI中台建设
3.1.2 北京银行：全栈国产化大模型应用体系
3.2 江苏银行
3.2.1 江苏银行：“智慧小苏”大模型服务平台
3.2.2 江苏银行：DeepSeek大模型部署应用
3.3 青岛银行
3.3.1 青岛银行：AI大模型行动方案
3.3.2 青岛银行：人才组织能力支撑
第三部分 银行业大模型应用典型案例
1.场景1：知识库类应用
1.1 案例1：邮储银行企业级智能问答“小邮助手”
1.2 案例2：北京银行基于大模型的智能合规助手
1.3 案例3：杭州银行制度知识库检索平台
1.4 案例4：宁夏银行基于大模型的智能金融知识库
2.场景2：智能客服类应用
2.1 案例5：中国工商银行坐席智能辅助系统实践
2.2 案例6：光大银行智能知识辅助助手全流程赋能坐席
2.3 案例7：邮储银行手机银行智能助理
2.4 案例8：交通银行云上交行智能客服大模型
3.场景3：数据分析类应用
3.1 案例9：中原银行智能指标和分析平台建设项目
3.2 案例10：工商银行对话式数据分析
3.3 案例11：邮储银行基于大模型的数据智能化服务
3.4 案例12：广发银行基于大模型的智能数据分析助手
4.场景4：代码类应用
4.1 案例13：中国工商银行智能编码助手
4.2 案例14：平安银行AI代码辅助平台CoPArtner
4.3 案例15：微众银行Multi-Agents研发流程提效实践
4.4 案例16：邮储银行研发测试大模型
4.5 案例17：交通银行智能化代码开发助手
5.场景5：创新场景探索
5.1 案例18：工商银行ChatDealing对话交易助手
5.2 案例19：平安银行审计大模型“慧小喵”
5.3 案例20：兴业银行大模型赋能反洗钱报告生成
5.4 案例21：招商银行智能投研助手
5.5 案例22：工商银行个人金融营销助手
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