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浦发银行AI应用进展:AI今年已承载超2500人年的工作量

发布日期:2026-07-26 15:26:46 浏览次数: 2106
作者:银行科技研究社

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浦发银行AI应用突破,年承载超2500人工作量,“5A4S”架构推动金融场景智能化,效率提升显著。
核心内容:
1. “5A4S”企业级AI架构体系构建
2. 算力、模型、知识资产等核心要素进展
3. 财报识别、智能流水线、普惠金融智能体等应用成效

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

近日举办的2026世界人工智能大会(WAIC)点燃了不少企业的热情。对于金融机构来说,AI应用进展的披露或能让公众对其数字化转型有进一步的了解。正加强AI布局的浦发银行,近日透露了AI应用情况,其中部分内容值得关注。


打造“5A4S”企业级架构体系,AI今年已承载超2500人年的工作量

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7月17日,浦发银行表示,该行正打造企业级AI能力,AI不再局限于“对话”,而是能完成不少任务。


众所周知,AI正在一定程度上替代人力,相关数据可体现AI应用的程度。在浦发银行内部,截至2026年6月末,该行AI相关应用今年已承载超过2500人年的工作量。


据悉,为了更全面地推进AI应用,浦发银行探索为AI能力构建一个类似于计算机操作系统的底层架构,可视为“AI操作系统”。


该行在前期AI应用的建设基础上,立足全行整体战略开展系统性重构,通过企业级架构,将AI融入经营发展全流程。因此,打造了“5A4S”企业级架构体系。


这套体系打破了业务部门之间的壁垒,通过业务、应用、数据、技术、安全5大架构系统,明确企业级能力分解与设计,配套工艺治理、架构师队伍、标准规范、能力资产4大体系,保障规划成果的长效运行。


在此架构下,可确保所有的能力均可在企业级层面进行调度。


对于一家机构的AI大模型布局而言,算力、模型、知识等是核心要素,浦发银行在这些方面已取得一定进展。例如,建成全栈国产化的千卡高性能算力集群;打造了“浦银智启”大模型服务矩阵,引入多款国产开源模型;推出企业级知识资产体系概念,以及“五横六纵三级”的知识库建设,将各处的制度、案例、专家经验转化为亿字级别可被AI调用的结构化知识资产,并提炼为高质量“燃料”。


事实上,通用模型并不能很好地满足银行的需求。因此,浦发银行也聚焦金融场景训练专业领域模型,从而适用于行内。


AI布局最终还是要看应用场景,浦发银行已在多个领域有所成效。


例如,在财报智能识别场景,浦发银行打造的表单垂类大模型解决了财务报表结构复杂、数据格式不统一等技术难点,解决了业务需要大量人力且存在较高差错率的痛点。该场景自上线以来,为全行客户经理提供服务,单笔业务耗时由原30分钟缩减至5分钟。


而这是多智能体协作的结果。据悉,浦发银行多智能体协作之下的“智能流水线”已覆盖跨境结算、供应链金融、零售信贷等核心领域,建成了百余条AI流水线。


据《银行科技研究社》了解,前段时间“把人蒸馏成AI”的话题爆火。浦发银行也有类似的操作,以将优秀员工的个人能力“传给”更多人。


浦发银行表示,在普惠金融领域,该行逐步利用大模型对大量一线优秀客户经理能力蒸馏,再将这些提炼出的专家级智慧,封装成智能体,反哺更多的客户经理来解决小微服务专业性强、复杂度高的难题。


嵌入业务关键流程的智能体落地220个,已建立一套AI价值体系

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《银行科技研究社》获悉,上述提到的智能体,在今年的金融业正迎来更大规模的落地,而浦发银行的智能体在此之前已加速铺开。


从浦发银行2025年度业绩说明会到前不久,该行上线的智能体数量从超过2000个到超过2500个,而嵌入业务关键流程的智能体从143个到近200个。其智能体建设速度较快。


而最新消息显示,浦发银行落地智能体220个,累计建设超过440个AI应用。可见,智能体嵌入业务关键流程应该就是真正的落地。


目前,浦发银行对智能体越发重视。其强调,智能体技术的发展及应用,是关乎未来十年发展格局的必答题。


或正是智能体的加速应用,让包括浦发银行在内的多家银行看到了“AI能实际完成任务,帮助行内降本增效”的可能性。


值得注意的是,银行加大力度往AI领域投入,但是究竟投入了多少、投入是否产生收益等问题,是必须要关注的。该话题也在最近引发了一些讨论。


目前看来,越来越多银行在探索相关衡量体系。例如招行方面已构建相对完整的成本收益度量体系,不过该行也表示成本容易度量,但收益度量比较难。


而浦发银行对此,也建立了一套可定义、可计量、可运营的价值体系,从而能追踪相关的业务成效。


一是让价值在建设前“可定义”、在上线后“可计量”。该行构建了AI价值体系及标准化测算流程,实现全行AI应用价值的自动化测算。


二是强化价值发现机制,让AI应用可复制。AI规模化应用不是把同一个模型简单复制到更多领域,而是把经验证的知识、流程、工具和治理要求沉淀为企业级AI能力。该行已围绕重点任务开发通用组件以及AI服务目录,并通过组建联合团队,深入业务一线发现高价值场景,推动成熟能力在全行推广应用。


三是推动价值闭环运营,让价值创造“可持续”。该行通过探索建立“场景发掘、价值锚定、价值落地、价值度量、价值转化”的闭环,把业务问题、技术建设、成效验证和推广运营连接起来。AI应用上线不是终点,客户体验、业务结果和风险反馈要持续回到数据、知识和模型中,推动能力迭代。


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