一場以AI為核心驅動力的新技術浪潮，正深度席卷銀行業。

從年報季披露的信息管中窺豹，國內頭部銀行對大模型的應用已從實驗室探索邁向大規模場景落地，覆蓋了數百甚至上千個業務點，智能客服、風險識別、代碼生成等領域已成為普遍實踐，初步展現出了效率提升和業務賦能的巨大潛力。據麥肯錫的測算，大模型有望給全球金融行業帶來每年2500-4100億美元的增量價值，對應約9%-15%的營業利潤增厚空間。

然而，這場變革同樣挑戰重重，除了數據孤島、AI幻覺等顯性挑戰之外，能否將AI滲透到銀行的基因、流程和底層架構中，實現更深層次的系統性再造同樣是關鍵環節。這種深層變革，是銀行當前在激烈的市場競爭中保持核心競爭力的關鍵，更是解決銀行業內一些長期結構性難題的鑰匙。

事實上，AI在銀行業的應用并非始于2025年，一些銀行在過去十年中，已經在嘗試通過AI在風險識別、運營效率、個性化服務等關鍵環節的深度賦能，以低成本、高效率、可持續的方式服務好， “服務門檻高、風險難評估”的海量長尾客群服務，這個案例就是微眾銀行。

微眾銀行是我國首家民營銀行、數字銀行。AI時代的到來，令微眾銀行的演進迎來一次范式躍遷——從數字原生銀行邁向AI原生銀行。其2015年推出的微粒貸產品，是我國銀行業第一個純線上的個人信貸產品，至今已經服務超過7000萬人，這背后不乏AI技術的支持。

AI并非橫空出世

金融行業的高度數字化和商業化應用場景的高潛在價值，使其成為應用AI技術的最佳場景之一。千禧年以來，以數據和技術為驅動的金融機構就已經在各自擅長的領域持續投入研發，將AI應用于解決具體業務痛點、提升效率和優化服務。

這一階段的AI探索，更多集中于特定任務的自動化和智能化，依靠機器學習、大數據分析、自然語言處理（NLP）、計算機視覺等技術的發展，銀行得以借此改進信用評分模型、強化反欺詐能力（例如通過交易模式識別、人臉識別驗證）、實現簡單的智能客服問答、優化內部運營流程等。

作為一家從成立伊始就將科技基因深植于心的數字銀行，微眾銀行在AI領域的布局和探索貫穿了發展的不同階段，并且持續保持高強度的科技投入和人才布局——科技人員數量始終保持在全行員工總數50%以上，歷年IT投入占營收比重超過 9%。

微眾銀行很早就進行了AI探索，尤其在隱私計算和聯邦學習等領域進行了前瞻性布局和深入實踐，將聯邦學習與大模型AI Agent相關技術融入金融服務“前-中-后臺”各個環節，提升以微粒貸為代表的金融服務的質效。

這首先得益于其前瞻性構建的適應AI時代的“新基建”。其自主可控的分布式核心系統，為處理微粒貸業務帶來的海量客戶和高頻交易，提供了強大的底層支撐和海量數據基礎，后續也為大模型所需的高強度計算和數據處理能力奠定了必要的基礎。數據顯示，微粒貸當前日均發放貸款超93萬筆。值得一提的是，“微粒貸”客群中約18%的客戶為“首貸戶”（此前無央行信貸征信記錄），有效填補了傳統金融體系的空白地帶。

AI驅動的普惠進階

近兩年來，一場由大模型技術引領的新浪潮正席卷而來。大模型憑借其強大的自然語言理解、生成、復雜推理能力，預示著AI在金融領域的應用將從過去單點任務的自動化，邁向更具通用性、決策輔助和創造性的新階段。

微眾銀行日前發布的2024年年報提到，“在年內啟動實施了AI工程化平臺項目，致力于構建AI原生科技能力，實現模型可插拔、成效可度量、運算資源可調配、編程可普及、模型資產可管理、實驗可復現、應用可自動升級等目標特性，賦能業務提升自動化與智能化水平?！?/p>

微粒貸也在這場變革中擁抱了大模型能力。大模型同樣顯著提升了微粒貸的運營效率和客戶服務體驗。例如，大模型增強了智能客服的能力，使其能更準確理解用戶意圖并提供更自然的交互，支撐了微粒貸以及其精簡的客服團隊應對龐大的服務需求——僅靠600多人服務7000萬+客戶。在智能審核的應用中，AI可節約90%的人力，再通過AI質檢，微粒貸客服的服務質量也可以得到有效規范和保證。

同時，微粒貸也通過AI模型進行了數字化精準營銷的嘗試。目前，微粒貸通過AI介入營銷，提升了獲客與服務效率，其累積的成果是科技助力普惠金融發展的有力證明。截至2024年末，“微粒貸”已覆蓋全國31個省、自治區、直轄市的近600座城市，其中超過40%為三線及以下城市（含縣域、鄉鎮），充分滿足普羅大眾“短、小、頻、急”的周轉需求。

銀行AI的進階與挑戰

從銀行業整體報表來看，與2023年相比，AI大模型技術開始深度嵌入核心業務流程與專業領域。同時，行業在AI模型應用上也呈現出探索多樣性，既有基于通用大模型通過金融語料訓練形成通用金融模型，也有針對特定業務場景開發的金融垂域模型，以及結合兩者優勢的混合技術路線。

AI時代加速到來，目前微眾銀行也正在積極打造AI原生范式、邁入AI原生階段，構建AI基礎設施、AI應用、AI治理三個層次的AI系統化能力。如何將AI無縫集成到現有業務流程、建立有效的模型管理和監控機制、確保AI決策的公平性和透明度，以及應對生成式AI帶來的數據泄露、模型欺詐等新的安全和隱私風險，這些都對銀行的運營管理和風險治理體系提出了更高要求。

在治理層面，微眾銀行已構建“AI應用熱力圖”，該工具將全行AI應用劃入45個區塊，自動收集并分析各場景算力使用情況，有效從管理視角分析全行AI設施建設與應用發展情況，并將AI風險納入銀行全面風險管理體系。

未來，微眾銀行將如何繼續發揮自身創新優勢，拓寬AI在金融服務的落地版圖？可以預見的是，這家數字銀行會以科技為馬，繼續在金融服務“既普且惠”的道路上穩步前行。