徐小峰:AI如何驱动银行业转型?——南京银行案例

当前，以大模型和生成式人工智能为代表的智能化浪潮，正深刻重塑各产业的运行逻辑。金融业作为数据、规则与信任高度密集的行业，已成为这场技术变革的最敏锐感知者与深度承压者。站在“十四五”规划收官与“十五五”规划谋篇布局的历史交汇点，商业银行数字化转型正步入深水区。当前行业的核心命题已跨越“要不要数字化”的初步探讨，全面演进为“如何以人工智能重构核心业务与竞争力”的战略抉择。

面对宏观与技术的双重变局，商业银行核心竞争力的重塑绝非单一新技术的“单点突破”，而是一场涵盖战略规划、系统架构与组织形态的“系统性重构”。在此深刻变革中，南京银行立足自身资源禀赋，探索出一条契合中小商业银行特性的智能化跃迁路径：坚持“文化先行”以凝聚转型共识，聚焦“场景落地”以直接驱动业务价值。该实践不仅验证了中小银行在智能化浪潮中实现跨越式发展的潜力，也为技术演进与业务深度融合提供了可借鉴的实证依据。本文将立足南京银行的转型探索，从转型理念沉淀、技术与业务场景融合实践，以及未来银行形态展望三个维度，系统阐述并复盘这条从“数字化”迈向“智能化”的战略重构之路。

探讨人工智能时代商业银行核心竞争力的重塑，需立足“技术演进趋势”与“行业格局变迁”两大基本维度。二者互为表里，共同构成了银行业深层变革的底层驱动力。

理论研判亟须实证检验。作为区域性中小商业银行的代表，南京银行在人工智能赋能维度的深耕，为“中小银行如何在数智化时代实现核心竞争力的跨越式重塑”提供了一份极具典型意义的实证样本。

能力底座与场景驱动的智能化重构

在能力底座构建上，南京银行已建成企业级模型推理集群，通过前沿大语言模型的本地化部署，为AI能力的规模化跃迁夯实了算力与技术基座。在场景落地策略上，摒弃了脱离业务的宏大规划，转而采取“场景驱动、敏捷攻坚”的务实路径。依托“百个智能体场景攻坚”行动，目前已成功上线121个AI专属助手，全面覆盖营销、风控、运营与内部管理四大核心板块，累计节约人力成本超190人年，实现了显著的降本增效。

在具体高价值业务链路的重构中，AI赋能成效卓著：

零售板块：南京银行响应“AI+”战略，构建“营销大脑”策略中心，形成“洞察—匹配—触达—优化”的闭环运营能力，支持超500个营销活动自动化搭建，落地29个运营项目，推动零售客户资产规模突破万亿元。

对公板块：对公贷款投向推荐智能体深度参照《国民经济行业分类》标准，结合企业经营范围、上下游描述等海量数据，月均辅助生成超4000笔高精度的投向分类与推荐方案，单户作业耗时缩减15至30分钟；“访前一页纸”智能体通过多源数据的自动化整合，将耗时2小时的企业背景调查骤降至5分钟内。

风险板块：针对异常交易行为，搭建了反洗钱可疑报告自动生成智能体，自动生成疑点分析，辅助业务人员完成可疑交易报告的编写。赋能内控合规人员，上线以来，月均调用8000次，节省20人年的工作量。

同业板块：在金融市场领域，则通过大模型与智能体（Agent）的深度融合，搭建起集“搜、读、算、写”于一体的智能体中台，重塑了交易与研究的生产力边界。

运营板块：智能柜台代理审核助手将单笔审核时效由10分钟压缩至30秒以内；托管数字员工更广泛覆盖35个自动化场景，日均吞吐超5000项标准任务。

综合板块：南京银行引入WPSOfficeAI助手，将大模型能力深度嵌入WPS办公，智能完成文档扩写润色、表格计算分析，提升行员的日常办公效率。在全行进行推广使用，目前月均调用10000次，提效显著。

技术与业务耦合实证：大小模型协同与多LoRA动态挂载

在诸多实践中，针对零售端客户经理的“客户联络报告”及“外呼速写”场景极具代表性。该项目集中彰显了南京银行在算法架构、数据挖掘、业务模式与全生命周期管理四个维度的综合创新。

面对一线理财经理每日高频手工撰写报告的效率瓶颈，研发团队创新性地提出“大小模型协同推理”与“多LoRA（低秩微调）参数动态挂载”的复合架构方案。首先，在模型训练阶段，引入知识蒸馏机制。利用Qwen2.5-72B作为教师模型，指导Qwen3-14B学生模型学习专业金融语料的表达范式与推理逻辑，从而大幅提升了轻量级14B模型在垂直业务场景下的生成精准度。其次，在推理链路设计上，团队训练了基于BERT架构的分类小模型，并建立协同推理策略：由大语言模型先行整合提取“联络记录描述”文本，再将其作为输入馈送至BERT模型执行类别判别。这一策略有效消解了单一小模型的理解局限，显著提升了下游判别任务的效果。

在工程部署与运维层面，该方案彻底打破了传统“一场景一模型”的算力消耗桎梏。通过采用统一基础模型挂载多套LoRA权重的架构，系统可在提供服务时根据具体任务动态激活对应参数。单一14B模型即可高性能并行支撑2～3个垂直场景，极大缓解了因业务扩张导致的算力资源开销线性膨胀。

实证数据显示，系统上线后实现了效果与效率的双重突破：单份报告生成耗时由7～8分钟锐减至1分钟内；系统并发承载力由10并发跃升至30并发；业务主题与联络类型的识别准确率企稳90%以上，较常规参数模型性能提升近20%。