工商银行软件开发中心以AI大模型赋能普惠大文章

工商银行软件开发中心以AI大模型赋能普惠大文章

来源：工商银行软件开发中心杭州开发五部

中国工商银行软件开发中心深入贯彻落实中央金融工作会议精神，切实做好普惠金融等五篇大文章，推动构建“线上化是基础、智能化是目标、集约化是关键”的数字普惠系统建设思路，基于中国传统哲学的“势道术”，通过AI大模型重塑交互模式，为基层减负赋能。在央行指导下举办的2024（第七届）金融科技产业大会上，工小惠“AI大模型赋能，做好普惠金融大文章”项目荣获第四届“金信通”金融科技创新应用十大案例奖。

图一、信通院“金信通”十大案例荣誉

一、借势-政策大势与AI+时代

众所周知，埃隆·马斯克推崇的第一性原理（First Principles Thinking）被应用于各种领域，其是一种解决问题和理解复杂概念的方法，鼓励我们深入问题的本质，有助于发现创新的解决方案。而对应到中国古代哲学，就体现为“势道术”，它是一种策略性思考和行动方式，属于更高阶的一种思维方式。

在借政策大势，确保上下思路统一的基础上，借助AI时代大势确保技术可行性。随着2022年底ChatGPT的出现，大模型时代真正来临：业界AI大模型喷涌而出，欧美openAI GPT-4o、Meta LLAMA3、Anthropic Claude、Google Gemini 、国内华为盘古大模型、百度文心一言、阿里通义大模型、工行智涌大模型等层出不穷。数字员工随着人工智能技术的发展和深入应用产生的，通过将“看、听、想、说、做”等人工智能技术能力进行组合使用，可以辅助、协助甚至替代自然人员工完成多项日常工作。AI真正可以成为身边的同事，数字化劳动力在各行业正以一种革命的形态席卷而来，双智协同时代已来。

图二、政策大势+时代大势

二、明道-从赋能走向协同，革新员工办公方式

1. 明确用户堵点：

   近两年工行普惠型贷款增速较快，业务量的高速增长导致客户经理客户经理管户数量激增。面对资产规模、客户数量大幅增长的双重压力，普惠业务办理效率和用户体验的提升迫在眉睫。围绕“目标和价值同频共振”的理念，工商银行软件开发中心深入分行调研，发放并收集数千份用户问卷反馈，建立了20多个体验运营指标，并进一步下钻分析，梳理出客户经理的痛点、难点和堵点，梳理出识客、留客、鉴客、管客的日常高频工作场景。

图三、四大堵点

2. 体系化提升数字服务水平：

针对上述堵点，工商银行软件开发中心探索大模型的进一步深化应用，将具有拟人化、形象化的数字员工与人类员工协同融合，为每一位自然人员工提供贴身服务的“助理+智囊”，可随时随地替代或者辅助人工完成规律性较强、重复性的工作任务，提高业务办理效率，同时将人力资源解放出来投入到更高价值的工作中，提升普惠业务竞争力。

为此，工商银行软件开发中心基于AI中台和大模型底座能力，打造具备感知、规划、决策、执行能力的普惠智能体，体系化提升数字服务水平，全流程按场景解决各角色业务办理过程中的堵点和难点。聚焦当前普惠系统主要用户群体，从业务岗位角色和业务流程阶段出发，围绕贷前业务准备、贷中业务办理、贷后管理等全流程的日常高频工作场景，逐环节建设普惠智能体能力，提升一线员工工作效率。

图四、日常高频工作场景

3. AI提升业务办理质效：

结合普惠业务领域实际，以数字化的技术，以智慧门户、智慧检索、智慧采集、智慧审批、智慧风控、移动办公作为系统应用切入点，着力提升业务办理质效，增强系统风控能力，满足信贷业务数字化智能化转型发展新需要。

图五、智能化重塑交互模式

三、用术-高优先场景级智“惠”提效

纵观业界，用户体验是产品持续发展的动力，可以推动产品的创新与升级，不断拓展产品的功能边界和应用场景。工商银行软件开发中心通过“用好”+“好用”的方式，推动业务人员的习惯培养，逐步形成常用、爱用、好用的三层体系，最终实现智“惠”提效。

图六、智“惠”提效

（一）一键识客，贷前“零”备课

识客是贷前的重要环节，用以判断客户各项信息是否满足贷款条件，在传统模式下，客户经理“备课”需要手工查询10余个系统，分析包括行业情况、工商信息、司法信息等20多项信息，人工摘录客户风险要点，根据个人经验识别客户可办理产品。即使是资深客户经理，单次也至少耗时30分钟。针对该痛点，工商银行软件开发中心通过用户端到端的场景分析，推出了“贷前识客助手”，线上化方式打通10余个系统，智能调度客户分析小模型、互联网舆论等信息研判风险，将查阅系统数从10个变为1个，实现了20多项信息一键获取，整合查询录入流程，缩短检索体验链路，备课时间从半小时变为1分钟。

（二）智慧问答，小白“零”烦恼

工商银行软件开发中心通过客户经理工作时长分析看板，构建运营数据分析体系，发现小白客户经理对产品体系、系统操作、业务制度并不熟悉，不仅在业务办理环节容易遇到堵点，也难以快速匹配出最适合客户的产品。在传统模式下，小白客户经理遇到业务办理堵点时需凭借查询业务制度、锦囊手册、检索案例库等手段寻找解决办法，但是因为经验匮乏，导致整体耗时久。

为此工商银行软件开发中心打造了知识问答助手，通过对话式辅助客户经理由经验依赖转向数据依赖。客户经理可以通过智能问答方式快速触达相关知识问题解决时效由小时级提升到秒级，工作时间占比从30%降低到10%以内。

（三）一键鉴客，资料“零”归纳

传统模式下，客户经理对于放款金额较大的客户，为了防控风险，需要出具尽职调查报告。在该过程中，客户经理需切换多个系统，收集、录入、核对60余份客户贷款申请资料，从工作全流程时长分析看板得知，该过程平均耗时长达6h，严重制约了业务办理效率，多系统切换信息收集操作繁琐的痛点。

工商银行软件开发中心应用大模型技术建设了智慧尽调助手，提取各类尽调报告中的高频章节。客户经理通过对话式交互，实现”心流“赋能，降低系统切换痛苦，大模型辅助客户经理生成尽调内容，覆盖客户经理人数近 11万人。客户经理仅需输入企业名称或统一社会信用代码，即可自动调用智慧搜索、多模态分析等技术生成生成尽调内容，基本情况、行业分析、公司架构、财报分析一网打尽，报告生成耗时从6h降低至1h。

图七、资料“零”归纳

（四）贷后智检，风险“零”隐藏

 针对普惠贷后间隔期检查耗时长的痛点，传统模式下客户经理收到业务预警或按定期检查的制度要求，在系统中通过“填表”的方式检查客户经营、财务、资金用途等事项的变化情况，单次检查耗时约20分钟，随着管户量级的增加，总体耗时长达数十小时。

工商银行软件开发中心依托智能体辅助客户经理一键处理贷后各项检查，将日常贷后检查工作流程进行提炼，运用智能体静态编排各类检查事件，通过标准化、智能化、自动化的服务执行。ALL in Chat的对话式任务链路模式，聚焦提升任务筛选效率、异常信息自动标识等方面，重塑间隔期检查任务链路，精准引导用户完成需确认及手工填写的部分，单次检查耗时由20分钟降至5分钟，赋能提升数百万普惠客户的贷后专项检查的处理效率。

图八、风险“零”隐藏

后续，工商银行软件开发中心将结合普惠金融高质量发展新形势、新要求和新挑战，坚持科技创新，科技赋能，加快推动相关场景落地，提升普惠金融服务能力，为高质量发展提供坚强金融保障。