银行

作为金融服务行业的银行，通过维持良好的银行与客户关系，充分发掘客户需求，落实自身发展定位，才能获得金融交易的价值。所以银行业的人力资源管理非常重要，也正是因为这个原因，银行在人力资源管理上花费了大量的精力。互联网时代，互联网技术和互联网金融平台的快速发展促使商业银行大力推进信息系统建设，网上银行和手机APP的出现降低了银行服务客户的成本。

银行业落实《金融科技发展规划（2022—2025年）》积极探索人工智能技术在金融领域的多场景、多业务条线的应用，刷脸支付、智能投顾、智能客服等服务应运而生。ChatGPT为人工智能在银行业的应用注入了新的活力，为银行业的智能化发展带来了新的机遇和模式。

在国内，2023年初，已有银行展现出对大模型和生成式人工智能的兴趣，并尝试用来写文章、代码等。一年多以来，多家银行对此进行布局。理论上，大模型和生成式AI在银行业有不少应用场景。那么，目前银行业究竟在哪些场景进行探索、应用？

随着科技的迅猛发展，金融行业正经历一场深刻的变革。特别是在人工智能（AI）技术的推动下，银行的客户服务模式正在向智能化、数字化转型。近期，21世纪经济报道提到，14家上市银行在远程银行的建设上取得了新进展，客户服务正在迎来智能化的新命题，如何借助AI提升服务水平，成为行业关注的焦点。

自 ChatGPT 爆红以来，AI 大模型的热度持续高涨。2023 年可谓是中国大模型元年，用“百模大战”形容都不为过，除了技术公司，包括银行业在内的各个领域也已展开大模型相关探索。但大模型要想真正在实际场景中产生价值，还有一段路要走。

现在有两种银行，一种是科技银行，一种是向科技靠拢的银行。“用金融科技再造一个农行。”这一目标被刻在了农行年度财报中，彰显着它的某种决心。

过去几年，农业银行搭建了数字化转型的基本框架。在初步实现数字化金融服务的基础上，要积极拥抱人工智能（AI）技术，建设人工智能与银行领域深度融合的智慧银行，全面提升内部运营与对客服务效率，就需要形成完备的智慧银行建设方法论与实施路径。对此，农业银行以业务目标为驱动，以科技创新为支撑，体系化布局场景、流程、组织、数据、模型和技术等人工智能应用的核心要素，探索建立商业银行全面、深度应用人工智能的能力体系与应用范式，不断优化调整银行经营的劳动组合、流程制度、管理体制等，构建数字时代以人工智能技术为核心驱动的智慧银行。

随着科技的快速发展和产业转型的深入推进，为了顺应数字化发展趋势、扩大业务发展空间，商业银行积极推进数字化转型，这为银行公司客户拓展提供了新的路径。

报告从银行数字化行业的发展背景及现状痛点入手，对中国商业银行数字化转型的关键要素进行梳理分析。通过艾瑞资深团队搭建的一套成熟完善的银行数字化评测体系，从数字化转型能力与数字化底层支撑两方面拆解银行数字化转型的差异化实施路径及技术需求判断，并对银行数智化、开放性、敏捷性、生态化的未来趋势进行深入洞察。同时，本篇报告优选银行数字化服务领域的头部企业，并深度剖析其服务银行的优秀案例，最终评选出50强企业。

中国建设银行股份有限公司是一家中国领先的大型商业银行。在2020年末的市值排行中，居全球上市银行第四位。按一级资本排序，在全球银行中位列第二。