AI银行进化论 打响对公业务数智化升维战

研报总结

第一章：趋势观点

• 全球金融业正经历由AI驱动的“静默革命”，从效率革命向生态重构转变。
• 摩根大通、摩根士丹利、高盛等华尔街巨头积极布局AI，提升效率、降低成本、优化服务。
• 国内AI新势力崛起，如DeepSeek、Manus、字节豆包等，为银行提供技术支撑。
• 中国政府将“人工智能+”上升为国家战略，推动金融业数智化转型。
• Thoughtworks将银行对公业务数智化转型划分为三个阶段：AI赋能、AI优先和AI原生。
  • AI赋能（AI-Empowered）：利用AI增强员工能力，提升服务效率，满足客户个性化需求。
  • AI优先（AI-First）：开启指令驱动的智能化运营新范式，银行主动预判并封装解决方案。
  • AI原生（AI-Native）：从服务提供者到生产力共建者，银行向企业输出数字化生产力。
• 国内银行AI应用落后于海外，需加大投入，提升“反脆弱性”。
• 银行需融入企业内部、产业和区域三重生态，释放AI潜能赋能客户。

第二章：业务专题

• 基于大模型能力打造新一代智能客服：Thoughtworks提出智能化服务定义和评估维度，打造兼具智商（IQ）与情商（EQ）的智能客服解决方案。
• 数智营销工具链重绘银行对公业务作战图谱：AI驱动的数智营销工具链通过数据升维、决策升维和服务升维，帮助银行突破传统营销效能天花板。
• 大语言模型驱动银行业智能投研的演进：LLM在信息检索与摘要、情绪分析、自动写作、风险预警、个性化投顾、监管解读等六大场景中重塑投研流程。
• 定价数智化能力跃迁正启航：银行对公客户定价面临数智化理念变革、流程重构和工具迭代三大挑战，需构建四大核心能力实现跃迁。
• AI智能体重构金融科技风险管理“新范式”：AI智能体重构金融科技风险管理新范式，从依赖重构AI模型优化任务处理，进化到利用AI智能体进行系统“重构”。
• 数智化浪潮下的“业技融合”：数字化时代催生的“业技融合”本质在于通过业务与科技之间前所未有的紧密合作，实现更高效的价值交付和创新驱动。

第三章：标杆案例

• 摩根大通AI战略解码：金融巨擘的数智罗盘与中国启示：摩根大通“All-in AI”战略，通过顶层战略驱动、聚焦高影响力用例、夯实基础能力和平台化赋能，引领变革和创造价值。