一、企业介绍
招商银行股份有限公司（China Merchants Bank，简称招行，CMB，证券代码600036.SH / 03968.HK）成立于1987年，总部位于深圳福田区，是中国境内第一家完全由企业法人持股的股份制商业银行，也是中国第一家采用国际会计标准、全国通存通兑的商业银行。截至2024年末，招商银行集团总资产规模已突破11万亿元，零售客户数突破2亿，零售AUM（管理客户资产）规模超过14万亿元，连续多年位居中国股份制银行零售业务第一，被市场冠以”零售之王”的称号。招商银行是上海证券交易所和香港联合交易所两地上市的金融蓝筹，长期入选《财富》世界500强企业榜单，2024年位列《财富》世界500强第179位。在数字金融领域，招行率先将”每年金融科技投入不低于上年度营业收入3.5%”写进公司章程，并首创”金融科技创新项目基金”（每年1%营收专项用于金融科技创新），2024年信息科技投入超过240亿元，构筑了国内银行业领先的AI基础设施。
招行的数字化转型可追溯至1995年的一卡通工程、2014年”轻型银行”战略和2017年的”金融科技银行”定位，每一次转型都将科技投入与业务重塑紧密绑定。2022年招行发布”云+AI+中台”三位一体的数字基础设施战略，2024年完成”AI+金融”专项行动全面落地，AI技术不再是单点实验，而是全行核心生产力工具。从一卡通、网上银行、手机银行到今天的大模型智能体矩阵，招行的科技演进路径代表了中国银行业数字化的最高水位。
二、案例介绍
（一）核心AI应用场景
1、”一招”金融大模型：银行业首个开源百亿参数模型
2025年5月，招商银行在年报发布会上正式开源了”一招”金融大模型——这是国内银行业首个开源百亿参数金融垂直大模型，并同步开源了2TB的金融行业高质量数据集。据中国电子银行网2025年5月报道，招行董事长缪建民在年报致辞中明确表示，该行”AI+金融”专项行动在底座建设、中台搭建、场景应用三大方面实现新突破。”一招”大模型聚焦银行业”数据密集+知识密集+人力密集”的行业特征，以”投20赚100″为投入产出目标，2024年AI日均Token消耗已达330亿规模。在战略选择上，招行明确不做通用大模型，而是建设金融垂直大模型，以应对通用大模型在金融专业知识理解、政策法规解析、合规审查等场景下的局限。
“一招”大模型的开源是中国银行业大模型生态建设的重要节点——它不仅服务于招行自身零售、批发、风控、运营等业务条线，还通过开源协议开放给中小银行、券商、保险等金融机构使用，加速整个金融行业的大模型应用进程。2TB金融数据集涵盖了招行30余年积累的脱敏金融语料，包括信贷审批话术、合规审查规则、风险评估报告、客户咨询问答等高质量数据样本，为整个金融行业的大模型训练提供了稀缺的数据资源。
2、”小招”智能助手：从财富助理升级为银行助理
在零售端，”小招”是招行最早推出的智能客服品牌，2024年完成从财富助理向”能听会说的银行助理”的智能化升级。”小招”以大模型技术全面提升了高频复杂场景的自服务能力，深度集成到招商银行App和掌上生活两大超级应用中，覆盖账户查询、转账汇划、理财咨询、信用卡还款等数十项高频业务，将原本需要跳转多层菜单或排队人工的业务压缩为对话式交互，使单笔业务办理时间从分钟级降至秒级。”小招”的对话能力得益于大模型的语义理解、上下文记忆、多轮追问能力，使银行服务从”功能查找”模式升级为”对话完成”模式。
3、风控场景：”天秤”风控平台筑牢资金安全防线
在风控环节，招行的”天秤”风控平台通过大量神经网络算法，将客户的正常行为和风险行为进行区分，对异常交易、电信诈骗、洗钱等场景实现毫秒级识别与拦截。该平台每日处理交易笔数过亿，对客户资金安全形成了行业领先的防护能力。”天秤”风控平台是大模型技术与传统神经网络风控模型融合的典型样本，将事中拦截、事后分析、风险预警三个环节串联为闭环。2024年招行年报披露，”天秤”平台年累计拦截可疑交易金额超过百亿元，对电信诈骗、伪卡盗刷、信用卡套现等风险场景的识别准确率达到99%以上。
4、”数字美眉”机器人：内部人力数字化新样本
在经营管理领域，招行基于大模型技术开发了”数字美眉”机器人，承担员工智能问答、人力政策咨询、HR流程自动化等职能，截至2024年末用户数已达2.53万人，覆盖集团各条线员工。这是大模型在企业内部服务场景下的规模化落地样本，将HR从大量重复咨询工作中解放出来，转向更具价值的组织发展工作。”数字美眉”的命名也体现了招行在AI产品设计上的人文温度，避免了纯冷冰冰的工具化命名，更易于在内部推广与员工接受。
5、AI+营销：营销文案秒级生成+人工合规审核
在营销环节，大语言模型可以直接生成营销文案，配合专人合规审核机制，可在分钟级完成千人千面的营销内容生产，显著缩短营销活动上线周期。配合”人+数字化”协同模式，营销文案从单条生产1小时压缩至分钟级，营销活动上线周期从7天缩短到1天。在信用卡、消费贷、理财产品等高频营销场景中，AI生成的个性化文案能够根据客户画像、风险偏好、消费习惯进行动态调整，提升营销转化率的同时降低营销成本。
6、服务质检：从5分钟到秒级的流程再造
在服务质检环节，过去人工客服接听电话、记录内容、整理归类需约5分钟，借助语音识别转文本后交给大模型处理，可缩短到”秒”级，使银行能在短时间内处理大量服务质检工作，及时发现服务中的问题并改进。AI质检不仅效率提升，还能识别出人工质检难以发现的语义违规、情绪问题、合规风险等深层内容，提升了服务质检的覆盖面与准确率。
7、批发业务：数字产品经理+智本GPT
在批发业务方面，招行运用大模型技术打造数字产品经理，更好地识别客户意图，同时整合内外部数据，运用AI技术、以模型化方式驱动产品创设。在资本管理领域，招行开发了”智本GPT”智能助手，将大模型技术应用于资本管理决策支持，使资本占用、风险加权资产计量等复杂计算智能化。
（二）”智算平台”基础设施：千卡集群+一站式智能应用开发
招行搭建千卡级AI算力集群，引入国内主流基座大模型（含自研”一招”模型），建成一站式智能应用开发平台，沉淀企业级AI能力。2025年6月25日招行股东大会披露：招行AI处理业务对应的工时与人类员工实际投入工时的比值，已从2024年底的1:13，提升至2025年5月底接近1:9，意味着AI对人力工时的替代效率提升了约44%。这一指标反映了AI在银行业务全流程的渗透深度——从客户服务、营销、风控到内部运营，AI已成为不可或缺的”数字员工”。
三、AI技术支撑与合作生态
招行”AI+金融”体系的技术支撑可总结为三层架构：底层是千卡智算集群+大模型底座（含自研”一招”与多家外部开源模型）；中层是一站式智能应用开发平台与AI共创体验平台；上层是零售、批发、风控、运营、HR等十余条业务线的120+大模型应用场景。生态层面，招行持续扩展大模型”朋友圈”，与国内主流大模型厂商、芯片厂商、学术机构建立合作。在合规治理上，招行采用”人工审核+检索增强生成（RAG）+谨慎训练数据”三层机制应对大模型幻觉风险——RAG让大模型对接外挂知识库，确保数据来源可控；训练数据严格规避客户敏感信息，从源头保障数据隐私。这种”技术防御+制度约束”双轨机制为金融行业提供了大模型落地的方法论样板。
在数据治理层面，招行构建了覆盖数据采集、清洗、标注、训练、应用全流程的合规审查机制，所有进入大模型训练的数据均经过严格的脱敏处理与合规审查。在算法治理层面，招行建立了大模型应用的伦理审查委员会，对涉及客户重大决策的AI应用（如信贷审批、风险评估）实施”人+数字化”协同模式，避免AI单独决策引发的合规与伦理风险。这种全栈式AI治理体系是金融行业大模型应用的基础设施级保障。
四、总结与展望
招商银行的”一招”大模型与120+场景落地是中国银行业”AI+金融”实践的标志性样本。从基础设施到中台搭建，从场景应用到生态建设，招行走出了”垂直大模型+垂直行业+垂直场景”的差异化路径，避开了与通用大模型厂商的正面竞争，深度耦合银行业的”三密集”特征。对于同业的启示有三：一是银行业应做金融垂直大模型而非通用模型；二是大模型投入不能强求短期回本，需以”投20赚100″的长期视角看待投入产出；三是需建立”人工审核+RAG+数据隔离”三位一体的合规治理体系。展望未来，”Agent+大模型”将在更多银行业务环节深化，AI对人力工时的替代效率有望从1:9进一步提升至1:5甚至更高，招行的”AI+金融”实践将继续引领行业。从更长视角看，银行业大模型的终极形态将是”数字员工矩阵”——AI不再作为单点工具，而是作为业务条线的”虚拟员工团队”深度参与业务全流程，这将重新定义银行业的组织形态与服务模式。在AI+金融的下一阶段，招行有望在跨境金融、供应链金融、绿色金融等新兴场景进一步深化AI能力，构建覆盖客户全生命周期+资产全品类+风险全流程的AI原生银行体系，成为中国银行业AI转型的灯塔与样板，为全球银行业的AI转型贡献中国方案。
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