等国有大行2024年年报的相继披露，其在金融科技领域尤其是AI领域的投入与布局引发市场广泛关注。

　　在业内人士看来，随着技术的进一步成熟，银行业的AI应用向“全业务智能体”方向的演进趋势愈发明显。未来，有望借助AI技术实现业务流程的全面自动化和智能化。

　　年报显示，2024年，上述六大国有银行在金融科技的投入合计达到1254.59亿元，较2023年的1228.22亿元增长2.15%。这一数字直观显现出六大行持续加码金融科技赛道的决心。

　　投入122.96亿元，同比增长9.03%，占营收的3.53%，增速颇为亮眼。

　　与此同时，六大行的科技人才队伍也在不断壮大。截至2024年末，建行金融科技类人员达16365人，占集团员工总人数的4.34%；金融科技类人员达9041人，占集团员工总人数的9.44%；IT人才队伍超过7200人。

　　分析人士指出，作为科技创新的基石，不断扩充的人才队伍为金融科技战略的深入实施提供了有力的支持。

　　值得关注的是，六大行的年报中均提及“AI”一词。技术的成熟与迭代为AI在银行业的大规模应用提供了坚实的基础，在零售业务领域精准解决了客户体验与运营效率的难题。

　　在算力搭建方面，依托其大模型技术体系“工银智涌”，赋能20余个主要业务领域、200余个场景，累计调用量超10亿次；初步建成面向全集团用户的企业级金融大模型应用体系，落地193项场景应用，研发技能达7000余个，其“建行云”算力规模增长9.58%；邮储银行依托自有大模型“邮智”，本地部署并集成DeepSeek-V3模型和轻量DeepSeek-R1推理模型，将DeepSeek大模型应用于“小邮助手”，新增逻辑推理功能，精准识别用户需求，提供个性化和场景化的服务方案。

　　此外，各大行均提及了要加大人工智能等科技手段在展业、服务、管理等领域的应用。例如，提到，在贯标申请和审核场景中，使用大模型实现数据标准项智能推荐、填写和审核，推荐正确率超80%，单条审核时间由分钟降至秒级。在企业级数据字典相似性检查及派生关系识别场景中，存量相似性分析工作节省超90%人工，派生关系识别正确率超80%。在数据安全分类分级场景中，自主研发分类分级算法模型，分类准确率和分级准确率约为85%和95%。

　　一方面，以AI信贷审批系统为例，能够在短时间内对客户的信用记录、收入情况等信息进行全面分析，其审批效率和准确性大幅提升。如建设银行的企业级智能风控平台，通过AI算法实现风险预警的前瞻性和精准性，不良贷款率降至1.34%。

　　另一方面，以票据处理、账务核对等重复性工作为例，AI机器人流程自动化（RPA）技术能够模拟人工操作，自动完成数据录入、文件处理、报表生成等任务。如工商银行通过RPA技术，实现业务流程自动化。在票据识别场景中，超过80%的票据识别实现了零代码配置化支持，识别精度持续优化。

　　AI在银行业的广泛应用，已然成为推动银行业数字化转型的重要动力，不仅在提升运营效率、优化客户体验、增强风险管理能力等方面发挥着关键作用，更深刻地改变了银行业的竞争格局和发展模式。

　　业内人士指出，随着技术的进一步成熟，银行业AI应用向“全业务智能体”方向的演进趋势愈发明显。未来，银行有望借助AI技术实现业务流程的全面自动化和智能化，为消费者提供更加高效、精准的金融服务。

　　然而，必须清醒地认识到，AI技术的发展和应用是一把“双刃剑开云网址 kaiyun官方入口”，在带来机遇的同时，也伴随着诸多挑战。AI技术仍存在着算法合规性、数据跨境流动、数据隐私保护等诸多问题。业内人士认为，银行业应积极承担起主体责任，加强技术研发和创新，提升自身的AI治理能力和防护水平，此外，相关法律法规也需要不断完善，为AI技术在银行业的健康发展营造良好的政策环境。