人工智能（AI）的突破性进展正以前所未有的速度重塑全球产业格局，尤其在金融领域掀起服务范式的深刻变革。如果说早期AI 以多模态内容生成能力引发关注，近年其在科学探索与复杂推理领域的开创性贡献则进一步加速了技术自驱力。2024 年诺贝尔化学奖授予谷歌DeepMind 团队，因其开发的AlphaFold2 解决了生物学中困扰半个世纪的蛋白质结构预测难题，被190 余国超200 万科研人员用于药物研发，成为AI 推动传统学科进步的里程碑。中国AI 初创企业DeepSeek 的崛起尤为引人注目，其苹果应用商店的免费应用18 天内下载量达1600 万次，甚至引发了全球科技股波动，NVIDIA 市值一度损失超6000 亿美元，凸显了AI 竞争格局的变化。

大模型的行业应用现状

腾讯研究院发布的行业大模型调研报告指出，AI 大模型正在成为推动工业、金融、广电等各行业数字化转型和高质量发展的核心动能。

Thomson Reuters 2024 年报告显示，77% 的法律专业人士认为 AI 将对他们的工作产生重大甚至变革性影响，AI 每周可以为每位律师节省4 小时的工作时间，创造10万美元的新计费时间（TR, 2024）。

在医疗领域，麦肯锡2025 年分析显示，AI 通过优化临床试验选址、招募率及入组预测，使整体研发周期缩短约 6 个月。仅生成式AI 工具这一项则预计每年可贡献530 亿美元，其中涵盖前期研发、临床审批等关键流程（Mckinsey, Boosting Biopharma R&D Performance with a Next-Generation Technology Stack, 2025）。

在工业领域，中国钢研基于百度智能云千帆平台制定了“大语言模型+ 视觉大模型”的融合方案，同时打通了大小模型和行业专家数据库，在金相分析的晶界提取准确率及缺陷检测成功率均超过95%，并自动生成报告，辅助企业评估品质和优化工艺，提升客户满意度（人民日报, 2025）。

以上案例和数据展示了大模型在知识储备和流程提效方面的强大能力，其复杂应用仍面临显著挑战。以医疗场景为例，医学院毕业生虽具备理论知识，但需具备多年临床实践以及熟练的病患沟通能力才能胜任复杂决策；同理，金融领域的大模型虽能处理非结构化数据，却难以应对真实业务中的突发状况与情感交互需求。

金融与医疗均为高风险领域，容错成本极高，而当前AI 模型在复杂场景中仍存在理解偏差和风险识别不足的局限。例如，美国的房地产投资公司Zillow 2021 年曾因重大市场动态数据未能准确捕捉，而导致AI 算法预测房屋价值失准，最终造成3.04 亿美元资产减值和25% 裁员，凸显模型对数据质量与动态环境的依赖性（Olavsrud, 2025）。这种“幻觉”现象源于模型对输入指令的误读，本质是知识储备不等于实践能力的映射。

因此，金融机构需建立“场景化适配”思维框架：在营销文案生成、客户服务等容错率较高的场景，可充分发挥大模型的内容创造力；但在信贷决策、反欺诈等风险敏感领域，则需构建“人机协同”机制。例如招行应用检索增强生成技术（RAG），让大模型对接外挂知识库，同时保留人工审核，既可以控制大模型提取信息的数据范围，又可以有控制“幻觉”、提升可解释性（中国金融网, 2024）。这种“扬长避短”的应用策略，通过标准化提示词模板和知识库检索增强机制，将模型优势集中于可验证、可追溯的业务环节，形成风险可控的技术赋能框架。

AI 大模型如同一位初入职场的优等毕业生，具备卓越的学习能力和知识储备，但要成长为真正的核心骨干，仍需在实践中不断磨砺。基于普惠金融信贷业务的探索，笔者总结了以下实践经验，供同行参考探讨。

贷前：慧眼识珠、精准洞察

在贷前阶段，AI 大模型通过整合人口统计学、在线行为、交易流水等多维度数据，快速识别出潜在的优质客户，并进一步根据其特征、喜好自动生成营销短信或者电话话术，针对性地进行接触和跟进。经过10 万条以上客户数据训练的AI 模型，可实现80% 以上的客户识别准确率，同时通过客户分层策略将人工资源专注在高净值客户上，使整体转化率提升20% 以上。这种“AI 初筛+ 人工深耕”的模式，有效解决了传统获客中人力成本高、效率低的痛点，为金融机构开辟了全新的价值创造路径。

后疫情时代的金融获客正面临前所未有的挑战。随着互联网流量红利的消退，线上获客成本已从十年前平均数百元每人飙升至数千元乃至万元级别，而线下渠道则存在客户质量参差、合规风险突出等问题。这种困境直接推高融资成本，形成“高息—高风险”的恶性循环。面对这一现实，金融机构正加速构建“数据驱动+ 场景渗透”的获客体系：通过高频生活服务（如健康管理、航旅、消费）延长客户生命周期，运用生成式AI 重构客户体验。更值得关注的是Agentic AI 的突破，这种智能体正突破传统服务边界，通过实时分析客户行为，提供从理财推荐到出行规划的“全场景管家式服务”，使普通客户享受到类似私人银行的定制化体验。

在小微普惠金融领域，传统风控体系面临结构性挑战。大量小微企业因缺乏规范财务报表、税务记录，且现金交易占比高，难以通过传统信贷模型准确评估信用状况。同时，伪造经营场景、虚假门店照片、多头借贷等风险频发，成为金融机构风控的突出难点。为破解这一困境，创新性解决方案正在涌现：通过用户手机端上传的门店照片、商品陈列图、经营视频等非结构化数据，结合时间轴构建四维经营图谱，动态还原企业经营状况。笔者团队所开发的“火眼”系统，融合机器视觉与多模态大模型，实现对经营场所的智能解析（如门店装修等级、地段价值、商品品类等），并将视觉数据与传统金融数据进行多维度校验。这种技术突破不仅通过手机端实时采集结合算法降噪降低用户操作门槛，更将客户主动上传经营资料的行为转化为重要行为数据，既增强客户黏性，又为后续授信决策提供“还款意愿”的可信依据、提升欺诈门槛。

AI 技术的深度应用正在引发金融价值链的重构。银行角色从“信用中介”进化为数据驱动的“超级连接器”，通过高频场景触点沉淀客户数据资产。传统银行间的较量已升级为“数据—场景—生态”的综合能力竞赛，谁能构建高频触点、沉淀优质数据、提供无缝体验，谁就能在普惠金融业务中占据先机。这种“技术+ 生态”的双重变革，不仅解决了获客成本高企的难题，更通过数据资产的持续积累，构建起“服务—洞察—服务”的良性循环，为金融机构在数字经济时代的竞争提供核心动能。当AI 技术使服务半径从营业网点拓展到每个生活场景，当机器客服比人类更懂得“共情”，金融行业正在经历从交易驱动到体验驱动、从产品中心到客户中心的深刻转型。

贷中：流程自动、智能协同

AI 大模型技术正在重构贷款业务贷中环节的核心流程。作为连接贷前审批与贷后管理的关键枢纽，贷中智能化转型不仅关乎风险控制的精准性，更直接影响客户体验的连续性和操作风险的可控性。当前，金融专用大模型正在通过三大维度重构传统业务模式：合同文本的智能化生成、基于穿透式风控体系的资金监控，以及情感计算驱动的服务升级。

在智能合同生成与合规审查领域，基于命名实体识别（NER）和语义分析的深度融合，系统可针对客户资质、抵押物类型及贷款期限等参数，自动生成并审核标准化合同文本。例如，摩根大通的COiN 平台能够在几秒钟内从12000 份年度商业信贷协议中提取 150 个相关属性，而如果人工审查则需耗费360000 多小时（JPMorgan, 2016）。这种“生成—校验—优化”的闭环机制，将合同准备时间压缩至分钟级，同时通过标准化输出规避法律合规风险。

在自动化放款与资金监控环节，光学字符识别（OCR）与自然语言处理（NLP）的协同可实时解析抵押物权属文件、资金用途证明等非结构化材料，并通过与央行征信、税务系统的实时交互，构建起穿透式风控体系。例如在住房贷款场景中，系统可自动比对购房合同金额与缴税记录，有效识别“阴阳合同”等违规操作，降低资金错配风险。

客户服务维度，以巴西最大的数字银行Nubank 为例，其近一亿用户遍及巴西、墨西哥和哥伦比亚三个国家，涉及英语、葡萄牙语和西班牙语，利用大语言模型，其“AI助手”每月处理200 万次对话，50%的请求无需转人工，平均缩短对话时间70% 以上（OpenAI, n.d.）。这种智能化服务不仅打破地域文化壁垒，更通过数据驱动的服务策略，形成“体验—数据—迭代”的正向循环。

这些技术突破正在重构银行的业务逻辑：从“以产品为中心”转向“以客户交互旅程为中心”，从“事后风控”升级为“过程管控”。当大语言模型与多模态技术深度融合，贷中环节不再仅仅是风险控制的“阀门”，更成为价值创造的“枢纽”。通过数据资产积累构建起差异化的客户洞察力，使金融机构在优质客户争夺战中形成不可替代的护城河。

贷后：动态跟踪、预警护航、合规保障

作为贡献60% GDP 和80% 就业岗位的经济支柱，小微企业受疫情冲击和全球经济波动影响，经营不确定性显著加剧，直接冲击小微普惠业务资产质量。在此背景下，AI 通过动态风险识别和智能化贷后管理模型，为应对还款能力波动提供创新解决方案。