光大银行黄广明：哪些AI应用场景最具价值？
2025 年 12 月 27—28 日，中国财富管理 50 人论坛 2025年会暨国研平台第三届“AI+金融”峰会在京召开。光大银行智能运营中心副总经理黄广明在“‘AI+金融’高价值应用场景”圆桌论坛上作主题发言。
黄广明介绍了光大银行在人工智能领域的探索路径，光大银行较早以模型为核心设置组织架构，长期深耕决策式小模型，在信贷等业务中取得实际成效。随着大模型兴起，正加速从小模型向大模型转型，目前应用规模呈现快速增长态势。总体来看，现阶段人工智能仍以“岗位助手”为主要形态，通过构建覆盖全流程的助手矩阵，提升员工能力和运营效率。
黄广明认为，人工智能对银行的影响主要体现在三方面：客户需求显著升级、银行能力同步增强，以及由此推动业务模式和组织模式向“流程银行”演进。同时，他强调必须高度重视模型风险、算力成本和合规问题，当前仍处于“人+模型”的协同阶段。AI的影响不同于以往技术升级，其在决策层面的潜力更具革命性，银行应在风险可控前提下积极行动、稳慎推进。
结合光大银行的实践经验，我想从以下几个方面简要分享对人工智能应用的理解。
一、光大银行 AI 建设发展情况
我行科技条线按照算力、算法、数据和 IT 开发进行分工，其中智能运营中心专注于算法和模型建设。自 2018 年起，光大银行即设立专门部门从事模型研发，早期以决策式小模型为主，在信贷等业务中积累了较为成熟的应用经验。近两年来，随着大模型快速发展，相关应用规模呈现出明显的爆发式增长。
从应用形态看，目前人工智能仍主要处于“助手阶段”。受技术成熟度、法律法规等因素影响，完全的 AI 原生系统尚需时间。我行围绕不同岗位所需能力，构建覆盖业务流程的智能助手矩阵，持续提升员工效率和服务能力。
二、AI 对银行经营的影响
我们认为主要体现在三个方面。一是客户需求显著升级，银行必须快速适应；二是银行自身能力同步提升，借助大模型和小模型，服务客户的方式升级，客户经理能力的提升，可能会促进银行从传统的“部门银行”架构，向更高效的“流程银行”模式转变；三是推动业务与管理模式变化，从而引发组织架构与资源配置方式的变化。
三、风险与治理问题
需关注人工智能应用的风险，包括模型本身迭代变化带来的部署风险、算力投入的性价比考量，以及大模型特有的可解释性、幻觉等问题。当前仍处于“人+机器”、“人+模型”、“人+智能体”的协同阶段，风险管控不可忽视。
四、AI 变革的本质：触及“决策大脑”
人工智能带来的变革，可能与以往几次重大技术突破有所不同。互联网、计算机等技术主要扩展了我们的“四肢”，让我们更高、更快、更强；而 AI 的发展势头则指向“大脑”，即决策能力。尽管现阶段它仍在强化我们的执行能力，但其在决策层面的潜力更大，因此这次变革的影响可能更为根本和革命性，需要我们高度关注。
问答环节
问：从银行角度看，AI 治理中哪些应用场景最具价值？是否有明确的判断标准？
答：最有价值的应用场景应当与业务和客户服务相关。单纯以投入产出比衡量 AI 价值，未必完全适用。类似早期银行引入计算机时，很难精确量化其价值，但客户体验和员工体验的提升本身就具有决定性意义。因此，在具备条件的情况下，应当在可承受范围内加大投入。
问：对银行推进 AI 应用的总体态度是什么？
答：在行业变革的大背景下，应当优先拥抱趋势。总体原则可以概括为“积极行动、稳慎推进”。
