銀行作為知識密集型行業，引入生成式AI能力，一方面能夠加速金融L域知識的生產和更新，使銀行能夠更快速地應對市場和客戶需求的動態變 化，豐富內外部應用場景的智能化水平；另一方面，將生成式AI具有的隱性知識和推理能力，與金融知識庫顯性知識進行的有效融合，傳統金融 知識體系的學習門檻、學習效率都將得到改善，相應地，客戶的交互體驗、員工的工作和學習模式也將迎來顯著改變。在這個過程中，需要銀行 在數據戰略基礎上，同樣考量知識戰略的搭建與落地，從而能夠以“知識”為抓手形成從數字化到智能化的跨越。
金融行業進行數字化轉型建設的起步早，當前行業整體數字化成熟度較G，具備人工智能深入應用的良好土壤，也是生成式A1、大模型率 先實現行業落地的重點L域。人工智能技術應用場景的廣度不斷擴展，目前已經覆蓋營銷、服務、投研、投顧、風控、研發等前中后臺數 字化經營關鍵環節，于行業而言，其核心價值將在原有AI能力的基礎上進一步釋放，結合業務云化趨勢，“Al+ 金融”正在進入深化應用 創新的階段。
業務運營降本增效，釋放人力資源進入 G價值環節
AI 可依據業務規則，替代執行簡單重復勞 動，從而釋放出更多的人力資源，向G價 值環節遷移； 以人機協同方式，一方面能夠輔助員工在 內外部場景下提G效率，另一方面融合AI 與行業know-how能夠更準確捕捉客戶需求， 使金融決策從經驗驅動向數據驅動轉化， 使財富管理、智能投顧等G價值場景更具 智能化。
激活數據要素價值，進一步促進金融普 惠化
改善原有外部數據離散、內部數據孤島等問 題，借助Al在數據捕捉、整合、分析挖掘等 方面的能力，激活數據要素，釋放關聯數據 價值，一方面能夠幫助金融機構拓展過去難 以覆蓋的群體，增加盈利空間，帶來新增長 點，另一方面能夠解決信息不對稱問題，降 低金融服務門檻，使金融資源能夠惠及更多 的長尾客戶、小微企業。
賦能金融場景創新，提升千人千面的 客戶能力
客戶需求+金融知識是推動金融創新的基 本要素，傳統的創新模式更多依賴于業 務專家的能力，人工智能的應用引入了 智能化的創新因子，能夠結合潛在需求， 融合知識圖譜提供更多創新方向； 借助AI能夠了解、分析客戶情緒，在智 能客服、營銷、投教等環節，提供千人 千面服務能力，升J客戶體驗。
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