工行半年报：AI大模型落地600场景，工小智试点对话服务

规模，曾经是大型银行最显著的优势。

但在利率环境变化、客户需求分层、经营更加看重质量与效率的银行业新阶段，规模如何转化为新的经营动能，成为大行共同面对的课题。

人工智能的加速发展，为这种转化带来了新的变量。

对素有“宇宙行”之称的工行而言，如何让体量优势转化为更有质量的经营能力，尤为关键。如今，人工智能和大数据正融入工行庞大的客户网络、产品体系和组织资源。

上半年，工行实现营业收入4461.63亿元，同比增长9.1%；实现净利润1764.75亿元，同比增长4.5%；截至6月末，资产总额达到57.07万亿元，不良贷款率降至1.29%，拨备覆盖率升至217.58%。

数智化成果也在更多真实流程中显现：

个人客户经理智能助手“工小财”上半年服务超过2200万次；

全球智能对话交易系统GlobalDealing全流程处理效率提升3倍以上，智能询价交易比率突破96%；

信贷评审AI数字助手“工小审”辅助审查审批金额超过万亿元。

工行行长刘珺在业绩会上表示，数智化是将技术变量转化为重塑生产力的核心常量。

值得注意的是，工行的数智化绝非一场突然发生的技术实验。

从在五化转型中纳入数智化动能和智能化风控、启动“领航AI+”行动，再到如今的建设“数智工行（AI-ICBC）”，“工银智涌”大模型技术体系已在600余个场景落地，Token使用量保持领先。

需求直达：重塑金融服务入口

对拥有数亿级客户的大型银行而言，更快的服务响应，首先发生在客户进入金融服务的方式上。

数智化正在让分散于不同渠道、不同流程中的服务资源，更快地接住客户需求。

传统线上服务主要依赖菜单和功能页面，客户需要寻找业务、阅读规则、逐步操作。对话式服务提供了新的路径：客户直接表达需求，系统完成语义理解、意图识别和服务匹配，金融服务也由“找功能”逐步转向“说需求”。

今年上半年，工行升级推出统一对客智能服务助手“工小智”。

截至6月末，“工小智”正稳妥有序开展小范围试点，对话式服务已覆盖账户管理、财富管理、信用卡服务等9大业务领域、50项重点功能。

账户查询、信用卡使用、财富管理等高频需求，有了更直接的服务入口。

工行管理层透露，如今“工小智”意图识别准确率超过90%，工行正分阶段构建“对话即服务”的对客服务模式。

这种能力也在继续向网点和远程渠道延展。

今年上半年，工行的网点客户助手完成21项高频自助业务的智能化升级，并在试点地区完成30余万笔业务。

线上入口识别需求，网点和远程渠道接续服务，原本分散在不同触点的高频需求，开始在同一套智能服务能力下被承接。

远程服务渠道则通过智能语音、智能文本和图文服务，为客户提供实时响应，上半年累计服务客户1.33亿人次。

超过3亿移动端月活用户，则为高频服务效率的提升放大了规模效应。当手机银行、网点和远程服务形成更顺畅的协同，客户可以在不同触点获得连续的服务体验。

如今，这套服务能力也由个人客户延展至企业日常经营。截至6月末，工行企业网上（手机）银行月均活跃客户达到953万户。

围绕数字银税、工业互联网、网络货运、数字农业、数字教育等场景，工行通过开放银行输出综合化服务。面向中小微企业，“经营+”平台连接财税、薪资、办公、风控、契约等高频经营需求。

账户、结算和融资能力进入企业日常经营，与商流、信息流和资金流形成连接，客户需求更快进入银行体系，服务资源随之被调度到更贴近经营现场的位置，也为下一步的精细化经营打开了空间。

经营增效：重构专业服务协同

当客户需求更快进入银行体系，新的问题随之出现：分散在不同条线、不同机构中的专业资源，如何围绕同一项需求更快协同。

私行业务，是观察这一变化的典型场景。

财富管理、企业融资、现金管理和风险保障等服务，需要不同机构、不同产品和不同专业能力共同参与，工行的综合金融服务智能体围绕私行客户个人、企业和家庭财富统筹等关联服务场景开展需求研判。

工行披露，该智能体有效拉动私人银行客户AUM增长，并带动关联企业开户及存款提升。

截至6月末，工行个人金融资产规模（AUM）达到26.5万亿元，保持市场领先。

面对庞大的财富管理客群，智能体可以负责完成信息整合和初步研判，客户经理则将更多精力投入风险适配、专业判断和长期陪伴。

“工小财”就通过上半年超过2200万次的服务，将这套协同方式带入日常客户经营。

资料搜集、信息梳理和基础分析等工作获得智能工具支持后，客户经理拥有更多时间与客户沟通、优化方案、拓展综合金融服务。

工行管理层表示，公司积极打造“一客一顾问”的金融服务新范式和“一岗一助手”的提质增效工具。客户服务能力和一线员工产能，在同一套数智化体系中得到提升。

这类经营能力也在提升科技金融服务的适配度。

据悉，工行正以技术创新、投融资行为和经营成长等指标构建科技企业评价模型，并运用大数据和人工智能开展智能评价，提升对硬科技、初创企业的识别和服务匹配能力。

同一套协同机制，继续进入交易和运营的核心流程。

在运行管理领域，大模型多模态能力已应用于录入、授权、审核、抽检等集约运营流程，单笔处理速度较人工快25倍，远程授权智能审核效率提升5倍；

上半年，相关工具替代人工录入1亿笔，并在零增员条件下完成全量业务质检，精准度超过98%。

风控前移：让识别走在业务之前

当数智化能力沿着客户需求、专业资源和业务流程进入交易与运营，风险管理也需要同步向前。智能化风控是五化转型中的重要支柱，也是AI进入核心业务后的关键能力。

工行管理层表示，企业级智能风控平台在2025年完成由“以建为主”向“建用并重”的转段。

进入2026年，工行持续完善平台功能、深化AI应用、扩大场景覆盖，让风险管理的整体性、协同性和系统性进一步提升。

截至6月末，企业级智能风控平台已在全部境内分行、部分综合化子公司和境外机构推广应用，覆盖资金交易、产品准入、渠道触点、风险化解等5大类323个业务场景，贯穿产品准入、授信、放款等业务环节。

在这套平台支持下，风险管理逐步形成“看得更全、看得更早、审查更高效”的能力链。

第一步是看得更全。

工行通过风险视图、风险计量、预警和决策四个中心，将不同条线、不同流程中的风险数据、预警工具和决策能力连接起来。风险视图覆盖超1500万对公客户和超7.8亿个人客户，为更全面地识别客户风险提供基础。

第二步是看得更早。

预警中心持续丰富超过500个预警信号；例如对普惠客户，工行从实控人、供应链、资金、贸易往来、地理关系、设备关系等线索中构建关联画像，用于识别关联传染、过度融资和团伙欺诈等风险。

大模型进一步提升对未来风险变化的预判能力。投研报告、流水、财报、押品、工商、征信等多源信息，帮助风险人员识别企业客户的劣变轨迹和风险拐点。

工行的融资全流程智能体矩阵“智融通”持续迭代，增强“多维信息融合+深度推理”的信用风险评估能力；“智风控”则为业务一线、风险官和风险经理提供风险知识问答、客户智能体检和风控数据分析支持。

第三步是审查更高效。

上半年，“AI智审”累计输出36万条合规审查意见，采纳率达到98.6%，辅助合规审查人员风险揭示能力提升130%。

当AI进入授信、交易和合规等核心流程，AI自身也需要被纳入风控体系。

工行已建设覆盖模型安全、内容安全、指令安全、数据安全、框架安全等69项检测的人工智能安全检测体系，形成覆盖基础设施、模型训练、模型服务和场景应用的全流程安全防护能力，风险有效拦截率超过98%。

截至6月末，工行不良贷款率降至1.29%，较上年末下降0.02个百分点；拨备覆盖率升至217.58%，较上年末提高3.98个百分点。

风险信息穿透、预警前移、审贷辅助和合规审查，构成了工行全面风险管理体系中的数智化能力。

从服务响应到经营调度，再到风险识别，模型、数据和组织资源正围绕客户需求，在同一条业务链上协同运转。对工行而言，数智化正将超大规模银行的组织复杂性，转化为更敏捷的服务响应、更精细的经营能力和更前瞻的风险治理。

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作者: 华尔街见闻

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