《2025 金融大模型应用与智能体建设案例集》由金科创新社主办，精选银行、保险、证券、信托等领域 50 余个标杆案例，覆盖六大核心场景，展现大模型技术对金融行业服务生态与运营范式的重塑，同时为机构应对数据安全、合规监管等挑战提供参考。

一、智能客服与营销：提升服务效率与精准度

该场景聚焦大模型在客户服务、销售、营销等环节的创新，通过技术赋能优化客户交互体验，降低运营成本，实现精准触达。

• 技术应用：融合自然语言处理（NLP）、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）等技术，部分案例还引入多模态交互（语音、文字、图片）与数字人技术。例如广西北部湾银行虚拟数字人系统集成多语言处理技术，支持中文、英语、越南语等，结合金融知识图谱提供精准服务；苏商银行大模型客服助手借助 RAG 技术实时推荐话术，提升客服响应质量。

• 代表案例成效

• • 广西北部湾银行虚拟数字人系统：2025 年 1-5 月累计服务 12.21 万人次，服务量占比 39.59%，实现 7×24 小时全天候服务，降低人工成本，还通过多语言交互拓展跨境金融服务范围。

• • 苏商银行大模型客服助手：机器人自助解决率从 50% 提升至 75%，并行会话数从 6 通提高至 8 通，质检准确率提升至 70%，大幅减少人力成本，提升客户满意度。

• • 太平洋保险基于 AiGCP 平台的智能客服：实现保单查询、保险报价等业务自助化，缩短客户等待时间，降低呼入接线人力成本，同时普及保险知识，提升社会风险防范意识。

• 核心价值：打破时空限制，实现全天候服务；通过个性化推荐与精准交互，提升客户满意度与转化率；替代部分人工工作，降低运营成本，释放人力投入高价值业务。

二、智能风控与合规管理：强化风险识别与监管适配

此场景聚焦大模型与知识图谱、RAG 等技术融合，提升信贷风控、合规审查、司法查控等能力，满足监管要求，降低风险隐患。

• 技术应用：构建金融知识图谱挖掘关联风险，利用大模型分析非结构化数据（财报、舆情、司法文书），结合 RAG 技术确保合规回答可溯源，部分案例引入动态风险指标监测与智能联防机制。如宁夏银行 “宁银小智” 基于 DeepSeek R1 大模型与金融垂直模型 “千寻”，实现企业信用、财务、行业风险的深度分析；重庆银行数智尽调平台融合多源数据，构建产业分析、量化评估等模型支撑智能决策。

• 代表案例成效

• • 宁夏银行 “宁银小智”：覆盖全行信贷业务场景，为近千位工作人员提供智能化分析，辅助快速生成企业全景画像，提升尽调效率与风险识别准确性，助力信贷全流程数字化。

• • 中邮保险操作风险智能联防生态：构建 “总 - 省 - 地市 - 市县 - 网点” 五级监测网络，KRI 指标 T+1 预警覆盖全国，LDC 事件数据收集效率提升 150%，RCSA 评估效率提升 120%，整改响应时效压缩至 24 小时内。

• • 青岛银行 “法眼智控” 体系：AI 审核月均处理超 2 万笔司法文书，准确率达 97.8%，人工审核量下降 85%，质检覆盖率从 10% 提升至 100%，效率提升 93%，避免人工差错风险。

• 核心价值：实现风险 “早识别、早预警、早处置”，降低信贷违约、合规违规等风险；提升尽调、质检等流程效率，减少人工操作成本；满足监管对 “工具联动、穿透管理” 的要求，确保业务合规性。

三、知识管理与智能问答：优化知识沉淀与高效复用

该场景聚焦金融机构内部知识库构建、智能问答系统开发，通过大模型技术提升知识检索效率，赋能内部协同与客户服务。

• 技术应用：采用 “大模型 + RAG” 架构构建动态知识库，支持多格式文档（PDF、Word、Excel）解析与向量检索，部分案例引入多模态处理（图表、语音）与知识循环体系。如哈尔滨银行数智化知识管理系统通过 vLLM 框架实现大模型分布式部署，幻觉率降低 42%；杭州银行制度知识库检索平台基于金融垂直大模型，结合知识图谱提升检索精准度。

• 代表案例成效

• • 哈尔滨银行数智化知识管理系统：技术文档处理效率提升 4 倍，知识库更新周期从周级压缩至小时级，ECC 故障处置准确率从 85% 提升至 95%，人为操作事故减少 80%。

• • 江苏农信 “运维小助手”：基于国产算力平台，运维文档命中率从 60.5% 提升至 77.3%，新员工培训周期缩短，故障定位与问题解决效率显著提升，减少重复劳动。

• • 北京银行 “京信妙笔” 平台：信贷初审报告生成时间从 3 天缩短至 5 分钟，审核效率提升 80% 以上，支持 10 余种办公文稿自动生成，降低人工撰写成本，确保文档合规性。

• 核心价值：打破信息孤岛，实现知识集中管理与高效复用；提升员工知识获取效率，缩短培训与问题解决时间；通过知识溯源与动态更新，确保信息准确性与时效性。

四、运维、安全与测试智能化：保障系统稳定与安全合规

此场景探索大模型在智能运维、安全防护、自动化测试等领域的应用，提升系统稳定性，降低安全风险，优化测试流程。

• 技术应用：利用大模型分析运维日志、监控数据实现故障自动定位，结合零信任架构与安全大模型强化内网防护，引入 AI Agent 实现测试用例自动生成与脚本修复。如哈尔滨银行智能运维体系通过 DeepSeek 模型实现告警分级与根因分析，MTTR（平均修复时间）显著缩短；北银金科大模型安全测评平台支持 10 余种攻击方法检测，实现模型安全自动化评估。

• 代表案例成效

• • 哈尔滨银行智能运维体系：紧急告警处置时间缩短 20%，重要告警工单处理时长减少 25%，性能趋势分析可提前 24 小时识别系统瓶颈，准确率达 80%，监控岗位人力成本降低。

• • 青岛银行基于安全大模型 + 零信任的内网体系：实现 10 万级应用与用户覆盖，支持多终端（Windows、Mac、国产系统）与浏览器适配，异常访问行为阻断响应时间缩短至毫秒级，降低数据泄露风险。

• • 邮储银行智能测试自主进化实践：功能测试用例生成采纳率从 10% 提升至 28%，部分项目超 60%，测试覆盖度平均提升 12%，测试效率提升 10%，减少对人工经验的依赖。

• 核心价值：提升系统运维自动化水平，减少故障停机时间；强化安全防护能力，防范数据泄露、网络攻击等风险；优化测试流程，缩短系统上线周期，降低人工测试成本与遗漏风险。

五、投顾与业务管理：赋能财富管理与高效运营

该场景覆盖智能投顾、员工协同、普惠金融等，通过大模型技术提升投顾专业性，优化业务流程，拓展客户服务边界。

• 技术应用：构建多智能体协同架构（投顾 Agent、风控 Agent、交易 Agent），结合 RAG 技术整合研报、财报、市场数据，利用大模型生成个性化投资建议与业务报告，部分案例引入客户行为分析与长尾客户精准触达机制。如中信建投证券多智能体投顾平台实现 “智能投 + 智能顾” 双轮驱动，覆盖投前、投中、投后全流程；中泰证券机构业务 AI 赋能平台支持并购重组线索挖掘与监管案例分析，提升展业效率。

• 代表案例成效

• • 中信建投证券长尾客户普惠平台：累计服务客户 37.36 万人，服务量同比增长 300%，新增 APP 活跃客户近 20 万人，智能外呼触达效率提升，复杂问题处理时效缩短，客户满意度显著上升。

• • 中原银行大模型信贷助手：信贷调查报告初稿智能化撰写比例超 70%，客户经理资料搜集与撰写工作量大幅减轻，尽职调查效能与业务办理质效显著提升，客户满意度提高。

• • 中国大地保险数字审计员：审计人力资源投入减少 30%-40%，上线当年追回违规资金近 20 万元，审计方案与底稿处理效率提升，问题分析准确率达 86%，达到初级审计员水平。

• 核心价值：提升投顾服务专业性与覆盖面，满足长尾客户普惠金融需求；优化信贷、审计等业务流程，降低人工成本，提升运营效率；通过数据驱动决策，挖掘客户潜在需求，提升业务转化率。

六、创新技术与平台建设：夯实技术底座与生态构建

此场景分享金融机构在大模型 AI 中台、垂直模型建设等方面的实践，为技术规模化应用与业务创新奠定基础。

• 技术应用：构建 “基座模型 + 行业微调 + 场景应用” 的分层架构，支持多模型（DeepSeek、Qwen 等）接入与弹性算力调度，部分案例实现私有化部署与信创适配。如山能财务公司基于 DeepSeek 构建智慧金融大模型，通过 LoRA 技术降低训练成本 80%；平安信托 DeepTrust 平台实现一站式大模型应用开发与部署，支持全业务环节赋能。

• 代表案例成效

• • 山能财务公司智慧金融大模型：智能问答响应时效压缩至 30 秒内，贷前审核效率提升 60%，单笔审批时间从 3 天缩短至 4 小时，年节省人力成本 120 万元，不良贷款率下降 1.2 个百分点。

• • 北银金科北京银行水晶球 ChatBI：实现自然语言向数据查询的转化，用户无需掌握复杂技术即可获取业务数据洞察，支撑运营决策，提升数据利用效率。

• • 西南证券大语言模型中台：整合内外部数据与模型能力，为投研、客服、合规等场景提供技术支撑，缩短 AI 应用落地周期，推动全业务线智能化升级。

• 核心价值：构建统一技术底座，降低大模型应用门槛，实现技术复用；支持多场景快速创新，强化金融机构核心竞争力；适配信创要求，保障数据安全与技术自主可控。

七、整体趋势与行业启示

1. 技术融合深化：大模型与 RAG、知识图谱、多智能体等技术结合成为主流，有效解决 “幻觉” 问题，提升回答准确性与可解释性，同时多模态处理（文本、语音、图像）能力逐步拓展，适配复杂金融场景。

1. 场景落地聚焦：案例多从高频痛点场景切入（如智能客服、信贷风控、知识检索），通过 “试点 - 优化 - 推广” 模式实现价值闭环，避免技术与业务脱节。

1. 合规安全优先：金融机构普遍重视数据安全与合规管理，采用私有化部署、动态脱敏、全流程审计等手段，确保大模型应用符合监管要求，防范数据泄露与合规风险。

1. 降本增效显著：大模型技术在替代重复性人工工作（客服、质检、文档撰写）、提升流程效率（风控、运维、测试）方面成效突出，多数案例实现人力成本降低 30% 以上，关键流程效率提升 50% 以上。

1. 生态协同加速：部分机构探索 “金融 + 科技” 生态合作（如银行与科技公司联合开发模型），同时推动行业经验共享（如输出白皮书、参与标准制定），助力金融行业智能化转型整体升级。