例如，在智能客服方面，从以往回答标准化问题，到能够进行有深度、有情感、个性化的多轮对话，甚至主动为客户提供财务规划建议；在代码生成与系统优化方面，帮助银行IT人员自动生成代码、调试程序，加速金融产品迭代；在组织架构方面，使用自然语言与数据进行交互，让非技术人员也能进行复杂的数据分析和洞察，从而实现人机协同。

毕马威中国最新发布的《2025年中国银行业调查报告》显示，中国银行业在大模型落地应用方面走在前列，应用范围已经从国有大行、股份制银行迅速扩展到头部区域性银行。目前，国有大行和股份制银行已全面启动大模型应用建设，从前台业务(智能投顾、产品咨询智能客服)到中后台业务(智能反洗钱、智能监管)，均有正式投产应用案例。

这并非纸上谈兵。梳理公开信息可发现，除了零售信贷、财富管理等与个人用户交互较多的场景之外，中国已有多家银行在金融市场、交易银行、公司金融等对公业务层面结合大模型与小模型能力，实现综合化的智能应用。

绿巨人官网在线看中新社北京6月25日电 (记者 王恩博)在今年早些时候的上市公司年报披露季，“人工智能(AI)”成为各家银行业绩发布会上的高频词。多点开花的场景应用和战略布局，让不少人惊呼，银行业已进入“AI时刻”。

“应该将银行的‘AI时刻’看作一个新起点，而不是终点。”李砾说，它标志着银行业从“信息化”“数字化”迈向“智能化”的关键转折。当前，大部分银行正处于从“AI工具化”(应用AI解决单点问题)向“AI能力化”(将AI整合成平台级核心能力)的过渡阶段。随着生成式AI等新技术的成熟和应用深化，这场变革还将触及银行的组织架构、商业模式和文化内核。

上述趋势还在持续演进。毕马威中国金融行业研究中心主管合伙人李砾近日接受中新社记者专访时表示，生成式AI正开启银行业“AI时刻”第二幕，或将为银行业务带来颠覆性变化。

其中，一家国有大行开发的货币市场交易机器人，接受询价总量超过1.5万亿元人民币，交易平均耗时较人工节约94%。也有银行应用AI助手协助客户完成复杂公司金融产品操作，响应准确率达到95%。