2025年AI银行进化论白皮书-打响对公业务数智化升维战

1AI银行进化论 打响对公业务数智化升维战2025年6月作者肖然Thoughtworks 全球数智化转型专家 中国区总经理夏寅Thoughtworks 数智金融首席战略官、大区负责人yinxia@thoughtworks.com李文乔Thoughtworks 数智金融华南区咨询总监wenqiao.li@thoughtworks.com吕晓曦Thoughtworks 数智金融首席 AI 顾问xiaoxi.lv@thoughtworks.com徐青Thoughtworks 数智金融业务架构专家xu.ging@thoughtworks.com石梦莹Thoughtworks 数智金融产品顾问mengying.shi@thoughtworks.com黄雨青Thoughtworks 数智金融首席架构师yuqing.huang@thoughtworks.com陈达Thoughtworks 数智金融资深咨询顾问da.chen@thoughtworks.com1第一章 趋势观点 ...............................................................................2从效率革命到生态重构，打响对公业务数智化升维战 ..........................................3聚势三重生态，探索AI时代的银企共振进化 ........................................................9第二章 业务专题 ............................................................................... 16基于大模型能力打造新一代智能客服 .................................................................17数智营销工具链重绘银行对公业务作战图谱 .....................................................24大语言模型驱动银行业智能投研的演进 ............................................................34定价数智化能力跃迁正启航 ..............................................................................38AI智能体重构金融科技风险管理“新范式” ......................................................46数智化浪潮下的“业技融合” ............................................................................53第三章 标杆案例 ..............................................................................60摩根大通AI战略解码：金融巨擘的数智罗盘与中国启示 ..................................... 61参考文献 .........................................................................................................68目录2第一章趋势观点从效率革命到生态重构，打响对公业务数智化升维战夏寅聚势三重生态，探索 AI 时代的银企共振进化李文乔3从效率革命到生态重构， 打响对公业务数智化升维战夏寅当华尔街的AI狂飙遇见中国式创新2025 年的全球金融业，正经历一场由 AI 驱动的“静默革命”。这场变革并非仅仅是技术上的迭代，更是一场关乎效率、客户体验和商业模式重塑的战略性跃迁。华尔街的金融巨头们早已嗅到 AI 的巨大潜力，正以前所未有的速度和规模布局这一前沿领域。摩根士丹利与OpenAI 携手，将 GPT-4 等先进模型嵌入财富管理业务流程，旨在为财务顾问提供更快速的洞察、更明智的决策和更高效的客户关系管理工具，其内部 AI 聊天机器人 AI @ Morgan Stanley Assistant 的采用率高达 98%，显著提升了信息检索效率；摩根大通则在法律分析、交易执行、欺诈检测和投资策略等多个领域广泛应用 AI 技术，其 COiN 平台通过自动化法律文件的分析，每年可节省数十万个工作小时；高盛也正以审慎而积极的态度推进 AI 在其业务中的应用，构建内部 AI 平台 GS AI Platform，并与科技公司合作以加速 AI 能力的部署。这些举措都指向一个明确的方向：利用 AI 提升效率、降低成本、优化服务，并最终在激烈的市场竞争中保持领先地位。国内方面，开源大模型 DeepSeek 以其低成本、高效率的 AI 模型训练和推理技术，对传统的 AI 发展模式提出了挑战，其创新的模型架构和内存优化技术，使得先进的 AI 能力不再是少数巨头的专属；Manus 则通过自主AI Agent 的概念，展示了AI 在复杂任务执行方面的巨大潜力；与此同时，中国 AI 超级应用市场正在逐步形成以字节豆包、腾讯元宝、阿里夸克“三足鼎立”的割据版图，三家凭借其在内容、社交、工具方面的基因禀赋展开差异化竞逐，试图争夺下一代数字生态的“元入口”主导权。这些国内 AI 新势力的崛起，为国内银行对公业务的数智化转型，提供了强劲的技术支撑和更具成本效益的选择。2025 年中国政府工作报告将“人工智能 +”上升为国家战略，鼓励金融业与制造业、服务业协同创新，培育智能投顾、AI 信贷等新业态。中国人民银行在不久前召开的 2025 年科技工作会议中，提出围绕金融“五篇大文章”加大标准供给与实施力度，推动金融标准国际化跃升。 IDC 预测，2027 年中国金融 AI 投资将突破 415 亿元。在全球金融业加速数智化转型的背景下，硅谷技术革新正深刻重塑全球金融格局，中国银行业对公业务正迎来从”效率革命”向”生态重构”的历史性变革机遇。面对 AI 时代的浪潮，银行对公业务的未来形态将发生历史性重构，Thoughtworks 将这一演变划分为三个阶段：AI 赋能（AI-Empowered）、AI 优先（AI-First）和AI 原生（AI-Native）。41.0阶段：AI赋能（AI-Empowered） ⸺ 拥抱效率革命与客户体验升级在 1.0 阶段，银行对公业务智能化升级的核心目标是利用 AI 技术增强员工的能力，通过为客户经理提供深度赋能，实现服务效率的显著提升，并即时满足客户的个性化服务需求。这个阶段的重点在于将 AI 作为现有业务流程的增强助手，而不是颠覆者。AI 赋能首先体现在对客户经理的赋能和提效方面。通过构建 AI 驱动的客户洞察系统，客户经理可以获得更全面、更深入的企业客户信息，包括其财务状况、行业动态、潜在需求等，这些洞察能够帮助客户经理更精准地把