近年来，以Deepseek为代表的一众人工智能（AI）已成为国家战略与金融监管的核心议题。《2025年国务院政府工作报告》提到，持续推进“人工智能+”行动，支持大模型广泛应用等。中国人民银行2025年科技工作会议要求，加快金融数字化智能化转型，安全稳妥有序推进人工智能大模型等在金融领域应用。 政策层面持续强调“人工智能+”行动的重要性，金融行业的数字化与智能化转型更是被列为关键任务。在此背景下，国内多家银行积极调整战略，从基础设施到业务场景全面拥抱AI技术，逐步构建起以Deepseek为主流的ai差异化竞争力。而在实践过程中，银行的AI布局及实践路径究竟如何进行呢？

一、 从“数字原生”迈向“AI原生”——以微众银行为例

作为国内首家民营银行，微众银行率先提出向“AI原生银行”转型的目标，其战略核心在于构建覆盖基础设施、应用场景与治理体系的AI能力闭环。

1. 基础设施：自研技术突破成本瓶颈 微众银行于2025年初推出金融行业首款自研AI智算交换机，通过硬件层（交换机）、软件层（网络操作系统）与智能管控的全链路自主可控方案，实现了算力组网成本降低70%，支持DeepSeek等主流开源大模型的私有化部署。同时将网络带宽容量提升至400G级别，显著缩短了模型训练周期。这一技术突破不仅支撑了其AI原生战略，也为后续大规模应用奠定了硬件基础。

2. 应用场景：生成式AI渗透全业务流程 在业务端，微众银行将分析型AI应用于精准营销、智能风控等领域，并借助生成式AI孵化出智能创作平台、坐席辅助工具、尽职报告自动生成等创新应用。例如，其自研的生成式AI技术已覆盖客服、反欺诈、科技金融等核心场景，在解决大模型“幻觉”问题的同时满足合规要求。

3. 治理体系：动态监控与风险管控 通过构建“AI应用热力图”，微众银行将全行45个业务区块的算力使用与风险指标可视化，并纳入全面风险管理框架。这种动态治理模式确保了AI技术与银行业务的深度融合与安全可控。

二、 以“All in AI”重塑商业银行形态——以北京银行为例

北京银行近期启动“All in AI”战略，明确将AI作为换道超车的核心驱动力。其标志性项目“京智大脑”平台已完成三阶段投产，实现了全行级AI能力的规模化应用。该平台通过整合数据中台与算法资源，赋能分支机构在客户画像、智能投顾等场景中提升效率，未来将进一步探索人机协同模式下的业务创新。

三、 从规划到落地体系化布局——以国有大行为例

国有银行凭借资源与规模优势，正通过顶层设计推动AI与金融服务的深度融合：

· 工商银行升级ECOS2.0数字生态，依托千亿级金融大模型“工银智涌”，在信贷管理、金融市场等200余个场景中实现深度应用。近期，工行完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，并将其接入工银智涌大模型矩阵体系。值得一提的是，工行引入DeepSeek大模型后，以工银智涌为统一入口，为全行员工提供AI生产力工具，实现AI技术在全行的普及应用。

· 交通银行发布《“人工智能+”行动方案》，提出构建“1+1+N”框架体系（1个AI能力平台、1套治理标准、N个应用场景），在深化AI新应用方面，以“人机协同、大小模型协同”机制，大力推进“AI+”场景建设等。

· 农业银行的《“人工智能+”创新实施纲要》按照“两条路径、八大领域、六个方面、三个阶段”的总体策略，指导性部署该行智慧银行“AI+”建设与应用。

四、 行业趋势与挑战：大模型普及与隐忧

当前，以DeepSeek为代表的开源大模型已在30余家银行落地，助力中小银行快速完成数智化升级。然而，大模型的“幻觉”问题、数据安全风险及长期伦理影响仍需关注。未来，银行需在技术创新与合规治理间寻求平衡，方能在AI驱动的行业变革中占据先机。

结语 

以Deepseek为代表的AI技术正深刻重塑银行业的竞争格局。无论是微众银行的“原生转型”、北京银行的“All in”战略，还是国有大行的体系化布局，均凸显了银行机构对AI价值的共识。随着技术迭代与政策支持的深化，AI将不仅是工具，更成为银行服务模式与商业逻辑革新的核心引擎。未来我们需持续关注技术动态，同时强化风险意识，以应对这场“智能革命”带来的机遇与挑战。