国有银行大模型新进展：工银智涌调用超10亿次，农行完成DeepSeek全系列部署

《银行科技研究社》（作者木子剑）：近日，6家国有银行均已发布2024年报。在各自的年报中以及业绩发布会上，人工智能/大模型是重要话题之一，6大行均提到了相关布局新进展。《银行科技研究社》对此进行了梳理。

工行：“工银智涌”赋能200余个场景，累计调用量超10亿次

工行透露，其在同业中率先发布企业级千亿金融大模型，赋能20多类业务、200余个场景。

该行拓展新技术应用场景，人工智能等新技术全年承担工作量超4万人年。大模型规模化应用取得新突破，建成企业级千亿金融大模型技术体系“工银智涌”，累计调用量超10亿次。推出AI智能编码研发工具，赋能一线开发人员。

在结算与现金管理业务上，工行推广结算金融顾问AI大模型应用。

在货币市场交易中，其推进中国外汇交易中心拆借和回购交易事前控制、交易对手AI大模型风险识别等系统开发，提升交易决策效率。

在远程银行方面，深化大模型等技术应用，优化对客“工小智”、对内“工小慧”智慧服务体系，面向客服座席提供事前运营、事中辅助和事后质检等全流程智能辅助，强化智能外呼对业务经营赋能。

人工智能/大模型在工行智能化风控中发挥着重要作用。据悉，其建设企业级智能风控平台（“4E”平台），以行内外金融、非金融数据为基础，融合应用机器学习、知识图谱、大模型等技术，形成企业级风险视图中心（EVC）、计量中心（EMC）、监测预警中心（EAC）、决策中心（ESC），具备风险体检、模型管理、风险筛查、跨市场跨风险传染识别、舆情监测、底线风险拦截和风险官工作专区等功能，为全面风险管理提供数字化工具。

工行还表示，其大模型技术能力在同业中率先输出至中小银行。

农行：以大模型增强客服机器人能力，完成DeepSeek全系列大模型部署

农行方面，正探索智慧银行建设。其发布《“人工智能+”创新实施纲要》，制定人工智能与银行业务深度融合的智慧银行建设方法、策略和路径，推进“AI+”全面建设与深度应用。

在远程渠道上，农行加快智能客服建设。应用大模型等新技术，增强客服机器人服务能力。

在个人金融业务上，打造“智面客”“走进系列”“AI客户经理助手‘一明’”等数字工具。

据《银行科技研究社》了解，农行在2024年度业绩发布会上提到了关于人工智能的更多内容。除了阐述《“人工智能+”创新实施纲要》，还透露，该行已完成DeepSeek全系列大模型在行内的部署运行，并在智慧办公、智慧营销等多个领域进行深入应用，取得初步良好效果。

中行：智能研发场景月均生成代码超133万行，利用行内数据调优DeepSeek大模型

中行表示，其新技术应用加快落地，新增人工智能等新技术应用场景超900个。

该行围绕算力、算法和数据，建立专职队伍并加快大模型技术创新应用，智能研发场景用户超3600人，使用量达170万次，月均生成代码超133万行。推进授信报告自动化、远程银行服务支持、营销助手等金融场景应用。综合运用人工智能等各类新技术，在运营管理、精准营销、科技研发等领域节约人力超8万人月。

在2024年度业绩发布会上，中行透露，大模型技术已在总分行落地员工问答、智能研发、报告生成等10余个场景。还完成DeepSeek R1模型的内部部署，并用行内数据进行推理和调优；向行内员工开放，进行场景的探索，推进其在营销助手、远程银行、授信报告生成等场景应用。除大模型技术外，中行也推进其他人工智能技术应用，新技术累计覆盖超3000个应用场景。

建行：初步建成企业级金融大模型应用体系，累计上线193个场景

建行透露，其初步建成面向全集团用户的企业级金融大模型应用体系，截至2024年末落地193项场景应用，研发技能达7000余个。

该行深化金融大模型建设，发布了千亿级金融大模型，打造大语言模型、文生图大模型、多模态大模型、代码大模型体系。同时加强人工智能平台大模型训练、推理和运营能力。

值得一提的是，建行2024年报中对大模型建设进行了专题介绍。该行于2023年3月启动金融大模型建设及应用，成立跨部门专项工作组，以企业级应用为视角，发挥人才、算力、算法、数据、场景等优势，以提升客户体验和为员工赋能减负。

其择优选择千亿级开源通用大模型，并利用长期积累的文本数据对通用大模型进行预训练、微调和强化学习，建成面向所有业务领域应用和统一技术底座的金融大模型，以及模型即服务（MaaS）的应用平台。目前金融大模型能更好地理解金融知识和行内业务，已初步具备信息理解、信息生成、数理逻辑、行动规划、交互表现、内容安全、内生安全、金融通识、金融场景等9项一级能力。截至2024年末，已完成金融大模型的迭代更新16次，金融大模型通用能力评分和业务场景能力评分明显提升。2024年上线168个金融大模型应用场景，累计上线193个。并重点打造了AI助手、AI工具箱、代码解释器、向量知识库等基础应用。

建行还提到了DeepSeek。据介绍，DeepSeek系列大语言模型发布后，其第一时间用文本数据进行微调，形成基于DeepSeek-R1的推理类金融大模型，并在生产环境完成私有化部署，赋能全集团的应用场景。

关于大模型具体应用，建行介绍了2个案例，分别为基于人工智能的“帮得助理”赋能一线员工客户经营、授信审批金融大模型财务分析。

交行：构建千亿级金融大模型算法矩阵，已建设超100个大小模型场景

交行方面，其推进人工智能应用规模化、体系化，全年替代超过1000人力工时，在反洗钱反电诈、客户服务、集中运营等领域加速释放人力工作量。

该行发布《“人工智能+”行动方案（2025—2026 年）》，构建“1+1+N”人工智能建设框架，即夯实1个企业级AI能力平台、健全1套AI治理机制、赋能N个AI场景应用。搭建以国产GPU服务器为主的千卡异构算力集群，构建千亿级金融大模型算法矩阵，完成大小模型场景建设超100个。

在消保方面，交行运用AI大模型实现投诉自动辅助分类。整合AI大模型及NLP小模型技术，更快速、精准定位诉点，提高投诉管理质效。

交行在2024年度业绩发布会上透露，近年来该行主要围绕降成本、控风险、创价值、优体验4方面推动人工智能的应用。考虑到当前人工智能在应用上还存在一些不确定性，所以其基本策略是先对内后对外，先局部后整体，把降成本和控风险作为优先考虑的事项，不断探索创价值和优体验。

邮储银行：发布大模型“邮智”，智能研发测试AI助手生成代码110万余行

邮储银行在报告期内发布大模型“邮智”，打造“算力、算法、数据、场景”四位一体安全可信的大模型服务体系。

“邮智”大模型具有“全面能力构建、全栈自主可控、全域场景赋能”三大特色，打造灵活高效架构体系。将全部的AI服务以原子化、组件化、范式化等形式支持积木式快速搭建场景应用。从底层算力、数据、模型算法，再到顶层应用场景的研发，全部自主可控。

该行通过智能“小邮助手”，赋能营销、运营、风控、办公等环节，实现信息可聚合、图表可展示、内容可溯源、话术多风格、推荐有策略等功能，业务办理时长缩短约20%，日均受理咨询3000余次，截至报告期末，累计处理超70万个业务资讯问题。通过信贷报告AI助手，重塑信贷报告撰写流程，贷前尽职调查报告生成率达40%以上。

在研发领域，邮储银行依托大模型打造端到端智能研发测试AI助手，已辅助超5000名研发人员智能生成代码110万余行，代码采纳率约20%，单元测试行覆盖率约60%–80%，试点系统测试制品采纳率约31%。

在邮储银行数据治理方面，大模型也发挥着作用。该行在贯标申请和审核场景中，使用大模型实现数据标准项智能推荐、填写和审核，推荐正确率超80%，单条审核时间由分钟降至秒级。在企业级数据字典相似性检查及派生关系识别场景中，存量相似性分析工作节省超90%人工，派生关系识别正确率超80%。

在资金资管业务上，邮储银行上线了融合人工智能技术的货币市场交易机器人“邮小助”和交易助理机器人。其中，交易员助理机器人具有大模型意图理解、语义分析等能力，可集成多个系统的查询功能，实现交易对手及交易标的债券的基础信息、行内授信、历史持仓、评级估值等内外部信息的批量查询、对比和展示，解决交易员交易前的查询准备需求，并可根据用户的点赞、采纳等反馈自动学习，持续完善应答准确度。

在法律风险方面，邮储银行上线了大模型法律审查智能辅助工具。

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