🔍 飞凡点评

🌟 热点场景：本期2个案例覆盖中国工商银行科技金融条线下的研发贷、创新积分贷、颠覆性技术创新专项贷等特色融资场景，以及客户识别、技术价值评估、授信方案生成、信贷审批、产品匹配，并延伸支撑普惠小微、绿色金融等业务线；上海浦东发展银行覆盖平台服务、数字产品、数智运营、数智风控四大领域，涉及公司金融、零售金融、金融市场的客户经营、审批运营与风险监测。

🔗 共性规律：两家银行的共同打法均是先建统一AI底座或大模型平台，再向业务条线输出能力：工商银行以千亿参数“工银智涌”作为全行统一AI能力底座，配套“五专”机制支撑科技金融等条线；浦发银行构建算力、算法、平台、知识“四位一体”智能底座，并以“浦银智启”大模型服务矩阵统一提供模型调用与场景编排，推动AI从单点试点走向全行规模化调用。两者都强调数据与产业知识融合、场景标准化接入和可复用，避免条线或分行重复自建。

💡 实践启示：大中型银行可借鉴“一个底座服务多条业务线”，先建成行级统一大模型平台与数据底座，再把科技金融、普惠、绿色等特色产品作为首批调用方；中小行可退一步用国产开源模型加行内产业知识库，先跑通单一特色产品线再扩展；股份行与城商行可参考“四大领域切分场景”的清单化推进方式，把全行AI需求归入平台服务、数字产品、数智运营、数智风控四类，统一从智能底座调用模型，并将大模型调用量、场景上线数作为过程指标纳入科技条线考核。

中国工商银行

工行千亿参数金融大模型“工银智涌”支撑科技金融投放

场景：围绕科技型中小企业“轻资产、缺抵押、技术估值难”的融资痛点，服务对象覆盖集成电路、生物医药、人工智能等先导产业以及数字经济核心产业的企业客群，工商银行在科技金融条线推出“研发贷”“创新积分贷”“颠覆性技术创新专项贷”等特色融资场景，用大模型能力替代传统依赖财务报表和抵押物的单点判断，把客户识别、技术价值评估、授信方案生成从人工逐户尽调转为模型辅助批量筛选，解决过去科技企业“看不懂、不敢贷、审批慢”的上线前状态。

做法：建成千亿参数金融大模型“工银智涌”，作为全行统一的AI能力底座，向上支撑信贷审批、客户识别与产品匹配等业务环节；配套完善“五专”服务机制，把模型能力与行内科技金融专属流程、专属团队、专属资源配置打通，通过行内数据与产业数据融合形成科技企业画像，将研发投入、知识产权、创新积分等非财务要素转化为可推理的授信依据，模型能力以行内统一平台方式向各分行科技金融业务输出，减少单点自建模型带来的重复投入与口径不一致问题。

你能借鉴什么：大中型银行可借鉴其“一个底座服务多条业务线”的做法：先建成行级统一大模型平台与数据底座，再把科技金融、普惠、绿色等条线的特色产品作为首批调用方，避免各分行、各条线重复采购模型；中小行可退一步，用国产开源模型加行内产业知识库实现同类技术估值与客户筛客逻辑，先跑通单一特色产品线再扩展。

来源：【读财报】国有六大行“五篇大文章”透视：工行领跑 农行深耕“三农”普惠

上海浦东发展银行

浦发“浦银智启”大模型矩阵落地超250个AI场景

场景：面向全行平台服务、数字产品、数智运营、数智风控四大领域的智能化改造需求，覆盖公司金融、零售金融与金融市场三大业务板块的客户经营、审批运营与风险监测等高频环节；上线前这些环节的规则维护、材料审阅与运营响应主要依靠人工和经验，改造后由大模型统一承接标准化识别与生成任务，推动人工智能从单点试点走向全行规模化调用，解决AI能力分散、复用率低的痛点。

做法：打造“全员、全息、全链条”的科技体系，加速构建算力、算法、平台、知识“四位一体”的智能底座，并在此基础上建设“浦银智启”大模型服务矩阵，统一对外提供模型调用与场景编排能力；推动人工智能与金融业务深度融合，聚焦平台服务、数字产品、数智运营、数智风控四大领域沉淀可复用场景，同时依托数智底座升级数智化客户经营工具平台，形成从模型能力到业务场景的标准化接入链路。

你能借鉴什么：股份行与城商行可参考其“四大领域切分场景”的清单化推进方式，把全行AI需求先归入平台服务、数字产品、数智运营、数智风控四类，再统一从智能底座调用模型，避免各业务部门各自采购工具；同时把大模型调用量、场景上线数作为过程指标纳入科技条线考核，用调用量增速反向验证场景是否真实被业务使用。

来源：数智化战略全面深化 经营发展向新向好 浦发银行发布2026年一季报

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