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00:00 / 08:55 平安银行立足金融主业，深耕数智赋能，做实科技引领，稳步推进人工智能规模化、体系化应用，以数智力量助力银行业高质量发展。 当前，以人工智能为核心的科技浪潮向产业纵深演进，与金融行业渗透融合，成为驱动银行业转型升级、服务金融 五篇大文章 的重要引擎。 平安银行 立足金融主业，深耕数智赋能，做实科技引领，稳步推进人工智能规模化、体系化应用，以数智力量助力银行业高质量发展。
一、坚持自主可控，筑牢技术底座 平安银行人工智能技术路线坚持自研、采购与开源相结合，确保关键技术自主可控。 算力层 ，与华为昇腾、寒武纪等国产算力厂商合作，实现多元算力部署，有效分散供应链风险。 模型层 ，深度应用DeepSeek、Qwen、GLM等国产大模型，充分发挥国产模型优势。 应用层 ，以平安银行自主研发为核心，同时与火山引擎、商汤科技、腾讯等科技公司紧密合作，形成内外联动、优势互补的开发格局。
平安银行人工智能金融应用围绕智能运营、智能经营、智能管理、智能服务、智能营销五大业务领域展开，涵盖辅助办公、辅助研发与测试、智能客服、智能投顾、信贷风控、反洗钱、知识问答、营销推荐等主要场景。2026年上半年，平安银行累计落地大模型应用场景超450个，AI应用规模持续扩大，业务价值显著提升。零售业务方面，生成式人工智能（AIGC）在内容创作与管理方面的创新荣获《亚洲银行家》 亚太最佳零售银行生成式AI应用 奖项；对公领域，智能归因分析准确率达94%，数智跨境+业务线上化率超80%；资金同业方面，AI技术升级，促进业务全流程电子化，提高交易执行效率。技术价值逐步兑现，切实转化为经营实效。
二、聚焦价值创造，赋能 五篇大文章 平安银行紧跟国家政策导向和监管要求，将人工智能作为业务赋能的关键抓手，做好金融 五篇大文章 ，推动技术能力与实体经济需求深度耦合。
在科技金融领域 ，深度赋能科技企业创新发展。中小微企业方面，构建 知识产权打分卡 和 科创企业专家打分卡 ，引入DeepSeek智能助手，实现专利评估、客户画像分析及授信预评估。大中型企业方面，构建 科创能力评价模型 ，从科技资质、科创能力、企业发展质量、偿债能力四个维度综合评价。全流程赋能方面，贷前通过模型筛选10万+商机线索精准推送；贷中利用工商、征信、法院等数据进行交叉认证；贷后建立科技企业数据看板，支持客户画像分析与关系管理。2026年上半年，全行科技企业客户数达32,094户，较去年同期增长9.6%；科技贷款余额2,935.42亿元，较上年末增长8.7%。
在绿色金融领域 ，深入布局绿色金融产业化发展，加大绿色经济、低碳经济、循环经济和生物多样性保护等重点领域支持力度。上线绿色贷款智能化认证系统，实现全行绿色业务智能化线上认证，大幅提升认证效率与质量。建设ESG风险评估分类认定系统，涵盖申请、审批、查询、分类结果应用及强控校验等功能，实现客户ESG风险分类线上化与动态化评估。2026年上半年，全行绿色贷款余额2,734.16亿元，较去年同期增长8.6%。
在普惠金融领域 ，持续优化普惠产品服务及风险管理体系，加强信用类和科创类贷款推广，积极落实服务业经营主体贷款贴息政策；深耕 圈、链、平台 场景化业务模式。打造供应链金融平台 平安好链 、基于 棉农综合服务平台 的 惠棉贷 等一系列数字金融创新信贷产品，全方位满足中小微企业金融需求。2026年上半年，全行普惠型小微企业贷款新发放1,590亿元，同比增长18.7%，不良贷款控制在合理范围。
在养老金融领域 ，平安银行贯彻落实中央金融工作会议精神，布局多样化养老金融产品矩阵，构建体系化养老服务解决方案，全面提升客户的获得感、满足感。升级平安口袋银行APP，个人养老金专区方面，为客户提供账户管理、产品配置、养老规划、健康生活等综合服务；适老化版本迭代，打造更便捷的卡片式交互模式，简化操作功能，强化反诈专区建设，并依托平安集团资源禀赋，集成医疗健康服务等入口，形成便捷、安全的线上服务。2026年上半年，全行个人养老金产品数量达249只。
在数字金融领域 ，加速构建智能化引擎，赋能对公与零售业务。 行策雷达 通过 数据+AI+图谱 检索能力，实现从 粗放筛选 到 精准圈客 的转变，提升营销触达率与转化率。 战客罗盘 整合内外部数据，实现战略客户多维洞察与缺口分析，生成 一户一策 报告，打通商机挖掘、客户洞察、方案生成、待办追踪全链路。 网格司南 赋能基础客群从被动经营到主动营销，通过智能网格规划及AI智能问答，提升客户经理运营效率。零售经营方面，AI外呼提升名单量与成交额；电销AI文本挖掘提升成交规模；实施内外数据联合建模，曝光转化率提升75%；信用卡进件、激活全流程智能升级；通过精准挖掘，推动MGM（老带新）转化率大幅跃升。
三、直面技术挑战，风险防控升级 随着AI技术在金融领域的深度应用，平安银行清醒地意识到各类新型风险挑战，在监管的指导下，坚持守正创新，建设一体化风控系统；以点到面，推动AI原生风控体系建设。
模型内生安全风险方面 ，通过引入内容安全护栏、开发推理幻觉检测工具，输出局部可解释性报告。 数据安全风险方面 ，持续强化数据源头治理，严禁敏感数据进入训练，全面执行数据脱敏。 AI伦理与公平性风险方面， 完善公平性检测指标体系，搭建大模型与智能体完善伦理评测数据集，上线前严格开展评测。 AI新型安全风险方面 ，部署内容安全围栏，支持按场景自定义防护策略，定期组织红蓝对抗演练。 供应链风险方面 ，拓展供应商生态，扩大开源组件扫描覆盖，有序推进国产信创算力替代。 关键技术自主可控方面 ，基础框架已实现自主可控，自研AI平台体系稳定可靠。
面向未来，银行业人工智能高质量发展，需要银行机构、政策配套、行业监管协同发力。 机构自身层面 ，建立 业务－技术-风控 铁三角，选择痛点场景试点小切口快迭代，快速验证并推广。 政策支持层面 ，设立AI金融应用专项沙盒，给予合规豁免期，鼓励创新；对中小金融机构采购国产算力、训练大模型给予税收抵免或财政补贴。 金融监管层面 ，按风险等级（L1-L3）实施差异化分级监管，L3级强制要求可解释性和人工兜底；常态化开展AI模型压力测试与鲁棒性评估；在隐私计算框架下共建金融公共数据集。