苏商银行将AI大模型应用扩展至110多个业务场景，计划构建科技智能体集群

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近日，苏商银行发布了其2025年度报告，显示该行在数字化转型方面取得了显著进展。特别是在人工智能领域，苏商银行推进了大模型战略，将AI技术应用于信贷、风险控制、市场营销等多个领域，通过多个项目的实施来提升业务效率和客户体验。截至2026年初，该行的AI大模型已在超过110个业务场景中实现应用。

在银行业竞争日益加剧的背景下，AI技术已成为中小银行寻求突破的重要工具。苏商银行决定不再追求“大而全”的业务布局，而是将资源集中在智能信贷、智能风险控制、智能客服等领域，通过构建轻量化和模块化的AI应用，以更好地满足区域客户的需求。展望2026年，该行计划围绕AI大模型构建科技智能体集群，实现全面的智能化能力。

AI大模型技术已在110多个业务场景实现应用，涵盖八大项目

根据年报，2025年苏商银行在数字化转型方面取得了新的里程碑。

在AI方面，苏商银行积极推进大模型战略，将AI技术广泛应用于信贷、风险控制和营销等领域，年度新增69个应用场景，并开发了八大项目，以提升业务效率和客户体验。

具体来看，苏商银行推出的信用债报告生成助手实现了信用债业务的全面覆盖，显著提升了报告生成效率，推动金融市场业务量增加了8.55倍；流水解析助手用于处理非结构化数据，行级解析准确率超过99.9%，单份处理效率提升了30倍；企业级AI信贷全流程项目涵盖尽职调查、审核、合同及贷后等环节，构建了“数据层-解析层-分析层”三级智能化框架；智能营销机器人采用全栈自研的ASR/TTS/意图识别模型，意图识别准确率达到99.36%，客户获取成本下降100%；智能电催机器人构建了预催收的全链路体系，升级贷场景覆盖率提升300%，入催率降低13.3%；催收智能化辅助工具覆盖14个以上场景，法诉材料处理效率提高4倍，模型预测的回收率超出基准近一倍；信贷责任审计助手整合了13个系统数据模块，不良贷款的精准追溯率达到90%；智能消保大模型在M3+场景下，投诉率降低了25.3%，回款率提升了22.9%。

这些项目的成功与业务成效，得益于苏商银行在科技领域的投入与战略支持。

根据《智探AI应用》的报道，近年来，苏商银行实施了“ALL in AI”战略，每年将营业收入的6%投入科技研发，自2023年起，更是将科技投入的10%专项用于人工智能领域，每年超过3000万元，持续投入三年。

在这一持续投入的驱动下，苏商银行逐步提升其AI能力建设。

2023年，苏商银行成立了AI研究团队，开展大模型技术的应用研究，并布局金融AI双平台战略，即建立AI大模型应用平台和AI算力平台。

2024年，该行启动了金融AI的自研与引进工作，引入的DeepSeek系列技术与现有大模型技术相结合，在模型轻量化和高效推理方面取得了突破。

至2025年，苏商银行在研发基础上，构建了以AI大模型应用平台和AI算力平台为核心的双基座，并在此基础上开发了涵盖数据处理、模型训练、部署管理、模型评估、应用开发和安全管理的六大支撑平台，形成了“数据+算法+算力+场景”四位一体的AI智能决策体系。

截至2026年初，AI大模型技术在苏商银行的应用已相对全面，覆盖信贷审批、风险管控、客户服务、精准营销、运营优化等多个业务领域。

AI技术成为中小银行竞争的关键武器，2026年将构建科技智能体集群

苏商银行董事长黄金老曾指出，过去中小银行与大型银行之间的资金成本差距可能高达1至2个百分点，如今已缩小至约0.5个百分点，这为中小银行提供了更大的竞争空间。

当前，行业竞争已转向综合运营能力的比拼，AI被认为是中小银行突围的重要工具。

黄金老在年报致辞中表示：“信贷是银行的核心业务，我们必须在信贷业务中率先应用AI。”该行已对信贷获客、尽职调查、审批、合同、预警和贷后审计等环节进行了系统性重构，推动AI与企业信贷的全流程优化。

苏商银行推出了一系列应用，其产业链地图AI助手能够动态识别产业链的关键节点，结合差异化的营销和风险控制模型，提升了营销获客的效率；AI尽调助手实现了远程自证尽调，单户材料审核时间从一天缩短至5分钟；AI审批助手构建了纳税、流水和财报的“黄金三角”全链路风控，500万至2000万的贷款全流程自动化率提升至85%以上，500万以上的审批时效缩短50%；信用债报告助手能够自动生成尽调、授信和审批文本，基于多模态非结构化特征提取技术，综合识别准确率超过97%，授信报告的采纳率达到95%；AI重构贷后管理，提升了人均管户量，实现批量自动监测和实时风险预警，贷后风控从“事后排查”转变为“实时预警”。

根据实际经营结果，AI技术提高了风险控制能力。2025年，苏商银行AI辅助审批的大额贷款不良率控制在1.5%以内，低于传统人工审批水平。

《新华日报》报道指出，苏商银行不再追求“大而全”的布局理念，而是将资源专注于智能信贷、智能风控、智能客服、智能研发和智能助手等领域，打造轻量化和模块化的AI应用，以满足区域客户需求，实现AI的低成本和高效率落地。

除智能信贷外，在智能客服领域，苏商银行的AI客服助手通过五大创新应用覆盖了从通话前、通话中到通话后的端到端业务流程闭环：客服知识库助手利用AI大模型的自然语言理解、抽取和生成能力，实现知识库的自动化和智能化管理；话术提炼助手从现有客服场景的非结构化数据中提炼优秀话术，丰富语料库；话术推荐助手实时理解对话情境并向量化知识库，利用RAG技术实时推荐合适话术；工单助手自动提取客户需求和关键信息，生成规范化工单；质检助手通过大模型提示词技术，实现质检的自动化，并通过模型的情感分析能力识别客户和客服的情绪。

数据显示，智能客服的建设使苏商银行客服的自助解决率提升了50%，金融消费者的满意度达到98%。从该行在智能信贷、智能客服等领域的实践来看，AI的规模化应用有助于提升流程效率，节省人力成本。2025年，该行实现了13.92%的高ROE水平，体现了其高效运营的整体成果。

展望2026年，苏商银行表示将继续强化数字银行能力建设，拥抱AI技术创新，基于AI大模型构建科技智能体集群，实现全流程的智能化能力，全面赋能金融科技创新的发展。

来源：移动支付网