本報記者 熊悅

4月10日舉辦的以“人工智慧與金融未來”為主題的國民財富發展研究合作平臺2025春季峰會上，招商銀行首席資訊官周天虹表示，從某種程度上而言，銀行業是對金融數據和金融資訊進行加工處理的信息處理行業。對於銀行業來說，大語言模型有非常廣闊的應用空間，並且將對行業帶來一些重大影響。

第一個影響是服務模式的變化。以前銀行服務客戶主要依靠大量人力員工，服務資源有限，實際上只能做到以重點客戶為中心。在大語言模型的説明下，銀行服務有可能做到真正的千人千面，以個人化服務來覆蓋所有客戶。

第二個影響是工作模式的變化。銀行業總的來說是一個人員密集型行業，在大語言模型的説明下，很多簡單重複性的工作都可以由智慧體員工來為人類員工提供協助，甚至一定程度的替代，從而形成人類員工和智慧體員工高效協同的新局面。從長遠來說，在銀行業，人類員工仍然不可或缺，除了要向客戶傳遞服務的溫度，做一些複雜的經營任務規劃，以及監測服務的過程和結果以外，特別重要的是需要人類員工來承擔業務環節的責任。

第三個影響是交互模式的變化。招商銀行主要通過手機銀行給客戶提供服務，超過95%的業務量發生在手機銀行。原來手機銀行主要是圖形交互介面，功能非常複雜，因此客戶在使用時存在使用體驗不佳的問題。比如客戶通過搜索來查找一些低頻功能時，需要多步驟跳轉等。在大語言模型的説明下，原有的交互模式就從完全圖形化的交互模式轉向“圖形+Chat”的交互模式，進而優化使用者使用體驗。

第四個影響是數據分析的變化。銀行業務人員傳統數據分析存在門檻高、效率低、交互性弱等痛點。大語言模型則可以顯著降本增效。“招商銀行研發的數據Agent能夠比較好地理解員工要解決什麼樣的數據問題，同時它可以把銀行的數據倉庫或者大數據平臺的所有數據全部學習一遍，進而即時地解決業務人員的數據分析需求。”周天虹表示。

（編輯 何帆）