近年來，以Deepseek為代表的一眾人工智能（AI）已成為國家戰略與金融監管的核心議題。《2025年國務院政府工作報告》提到，持續推進“人工智能+”行動，支持大模型廣泛應用等。中國人民銀行2025年科技工作會議要求，加快金融數字化智能化轉型，安全穩妥有序推進人工智能大模型等在金融領域應用。 政策層面持續強調“人工智能+”行動的重要性，金融行業的數字化與智能化轉型更是被列為關鍵任務。在此背景下，國內多家銀行積極調整戰略，從基礎設施到業務場景全面擁抱AI技術，逐步構建起以Deepseek為主流的ai差異化競爭力。而在實踐過程中，銀行的AI布局及實踐路徑究竟如何進行呢？
一、 從“數字原生”邁向“AI原生”——以微眾銀行為例
作為國內首家民營銀行，微眾銀行率先提出向“AI原生銀行”轉型的目標，其戰略核心在于構建覆蓋基礎設施、應用場景與治理體系的AI能力閉環。
1. 基礎設施：自研技術突破成本瓶頸 微眾銀行于2025年初推出金融行業首款自研AI智算交換機，通過硬件層（交換機）、軟件層（網絡操作系統）與智能管控的全鏈路自主可控方案，實現了算力組網成本降低70%，支持DeepSeek等主流開源大模型的私有化部署。同時將網絡帶寬容量提升至400G級別，顯著縮短了模型訓練周期。這一技術突破不僅支撐了其AI原生戰略，也為后續大規模應用奠定了硬件基礎。
2. 應用場景：生成式AI滲透全業務流程 在業務端，微眾銀行將分析型AI應用于精準營銷、智能風控等領域，并借助生成式AI孵化出智能創作平臺、坐席輔助工具、盡職報告自動生成等創新應用。例如，其自研的生成式AI技術已覆蓋客服、反欺詐、科技金融等核心場景，在解決大模型“幻覺”問題的同時滿足合規要求。
3. 治理體系：動態監控與風險管控 通過構建“AI應用熱力圖”，微眾銀行將全行45個業務區塊的算力使用與風險指標可視化，并納入全面風險管理框架。這種動態治理模式確保了AI技術與銀行業務的深度融合與安全可控。
二、 以“All in AI”重塑商業銀行形態——以北京銀行為例
北京銀行近期啟動“All in AI”戰略，明確將AI作為換道超車的核心驅動力。其標志性項目“京智大腦”平臺已完成三階段投產，實現了全行級AI能力的規模化應用。該平臺通過整合數據中臺與算法資源，賦能分支機構在客戶畫像、智能投顧等場景中提升效率，未來將進一步探索人機協同模式下的業務創新。
三、 從規劃到落地體系化布局——以國有大行為例
國有銀行憑借資源與規模優勢，正通過頂層設計推動AI與金融服務的深度融合：
· 工商銀行升級ECOS2.0數字生態，依托千億級金融大模型“工銀智涌”，在信貸管理、金融市場等200余個場景中實現深度應用。近期，工行完成DeepSeek最新開源大模型的私有化部署，并將其接入工銀智涌大模型矩陣體系。值得一提的是，工行引入DeepSeek大模型后，以工銀智涌為統一入口，為全行員工提供AI生產力工具，實現AI技術在全行的普及應用。
· 交通銀行發布《“人工智能+”行動方案》，提出構建“1+1+N”框架體系（1個AI能力平臺、1套治理標準、N個應用場景），在深化AI新應用方面，以“人機協同、大小模型協同”機制，大力推進“AI+”場景建設等。
· 農業銀行的《“人工智能+”創新實施綱要》按照“兩條路徑、八大領域、六個方面、三個階段”的總體策略，指導性部署該行智慧銀行“AI+”建設與應用。
四、 行業趨勢與挑戰：大模型普及與隱憂
當前，以DeepSeek為代表的開源大模型已在30余家銀行落地，助力中小銀行快速完成數智化升級。然而，大模型的“幻覺”問題、數據安全風險及長期倫理影響仍需關注。未來，銀行需在技術創新與合規治理間尋求平衡，方能在AI驅動的行業變革中占據先機。
結語
以Deepseek為代表的AI技術正深刻重塑銀行業的競爭格局。無論是微眾銀行的“原生轉型”、北京銀行的“All in”戰略，還是國有大行的體系化布局，均凸顯了銀行機構對AI價值的共識。隨著技術迭代與政策支持的深化，AI將不僅是工具，更成為銀行服務模式與商業邏輯革新的核心引擎。未來我們需持續關注技術動態，同時強化風險意識，以應對這場“智能革命”帶來的機遇與挑戰。
