近期，关于人工智能（AI）在银行领域的应用深度，引发了广泛关注。各家银行在数字化转型的大背景下，纷纷探索AI技术在不同业务场景中的应用。本文将深入探讨银行业AI应用的现状、挑战与未来发展趋势。

　　银行对AI的态度呈现出复杂性。一方面，部分从业者对AI技术的实际应用效果持谨慎态度，担心“为AI而AI”的现象。另一方面，大中型银行对AI和数字化转型表现出极大的热情，积极拥抱新技术。这种差异源于对AI技术实际应用效果的深刻考量。尽管市面上涌现出大量声称能赋能银行的AI工具，但并非所有银行都能有效利用，尤其是中小银行。公开数据显示，2024年，银行在云原生工程、大模型构建、数字人运营、智能交互系统等方面的投入持续增加。然而，AI在核心业务场景的应用仍面临挑战。例如，AI智能客服在实际操作中可能无法完全满足客户需求，甚至增加人工处理工作量。中小银行在零售信贷等领域的AI工具使用效果也未达预期。此外，部分银行巨资购置的GPU集群，实际利用率也远低于预期。

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　　在务实认知导向下，银行业内部开始出现分化。一些银行采取“跟随策略”，对数字化转型速度和AI部署的要求相对宽松；而另一些银行则对数字化和AI赋能业务的需求更加迫切。例如，某股份制银行已将AI技术引入金融市场业务场景，并要求员工使用自主打造的智能外汇交易系统，显著提高了工作效率。多家银行在AI技术的落地应用上展现出了一些共性场景。在零售客户及企业客户的经营上，智能客服能够复用语义理解、知识问答等能力，提供线上服务和营销支持。在财富管理领域，AI辅助生成定制化投资组合。在风控和反欺诈方面，AI提升了识别精确度。在信贷审批场景中，AI技术更是提高了审批效率。一位大中型银行金融科技部门的负责人表示，他们在完成最新开源大模型的私有化部署后，正结合银行业务特点进行优化，以更好地满足金融服务场景的实际需求。他强调，AI技术在各个场景的应用是一个由浅入深的过程，需要给予足够的时间和耐心。

　　未来，大模型在银行业的应用将更加深入，与智能风控的结合也将成为关键。随着银行半年报披露时间的临近，我们期待从各家银行的金融科技板块表述中，看到更多关于AI技术应用和数字化转型的真实描述。银行业数字化转型的关键在于将AI技术与实际业务需求深度融合，避免“为AI而AI”的陷阱，真正实现降本增效。你认为，在激烈的市场竞争中，哪种AI应用模式更能帮助银行脱颖而出？