AI 早已不再是一个"战略愿景"，它已经真真切切地落地在每一条业务线里，从已披露的2025年报中，梳理了部分银行、消费金融、助贷、保险科技等机构的AI应用场景及数据，供大家参考。

商业银行 AI 应用

1、工商银行

金融科技投入285.88亿元，占营收3.41%

金融科技员工4.02万人，占总人数9.8%（首次突破9%，同比增长11.55%）

核心大模型：

2025年，工商银行建成全栈自主可控的千亿级企业级金融大模型技术体系"工银智涌"。该体系具备四大特点：一是算力高效，构建以国产算力为主的大模型弹性算力池，实现训练推理分钟级切换；二是模型适配，集成十余款主流模型并二次训练，打造企业级底座模型矩阵；三是数据丰富，建设"1+4+X"人工智能知识工程体系，万亿级Token金融数据集，成为唯一入选国家数据局2025年可信数据空间创新发展试点名单的银行；四是安全可靠，构建AI应用全链路安全防护体系。

应用场景：

已落地500余个AI应用，赋能四大核心场景：

投资交易：金融市场智能询价助手，交易智能化比例达96%，交易笔数同比提升50%

营销拓客：个人客户经理营销助手，打造人机协同服务新模式，带动产品成交额增加超千亿元

风险防控：信贷智能助手为全行2万多名信贷人员提供全流程业务要素信息智能化支持

运营提效：智能客服和运营助手78%远程服务已由AI承担

落地效果：

AI数字员工承担工作量5.5万人年。企业级智能风控平台覆盖近300个风控决策场景，"4E中心"全面覆盖总行和分支机构，带动全行不良贷款率较上年末下降3个BP；授信审批平均净用时逆势下降超30%，覆盖对公客户超11.3万户。信贷评审智能体可智能分析客户财务数据、识别财务粉饰，财务风险分析效率提升20%。

2、农业银行

信息科技投入256.47亿元，占营收约3.54%

科技与数字化运行管理人员28411人，占总人数6.2%

核心大模型：

2025年，农业银行打造全行共建共享共用的"农银智+"平台，平台支持嵌入式、助手式、智能体三类AI应用形态，向上支撑信贷、营销等领域"AI+"应用创新，向下兼容模型矩阵。

建立覆盖多类型、多尺寸、多模态的模型矩阵，成功部署多个业界主流大模型。已绘制AI应用蓝图、编制AI能力地图，形成了"2863"总体策略：聚焦信贷、风控、渠道等八大业务领域，从业务、数据、技术、模型、安全和生态六个维度体系化构建AI全域应用能力。

应用场景：

已上线200多个智能体，主要应用于：

客户服务：企业级AI数字人"一明"为一线员工提供智能问答、营销辅助、消保合规等全流程辅助功能；AI客服在13类渠道实现7×24小时智能交互，累计服务约5500万人次；AI营销策略累计触客超2139万人次

风险管控：深化GPS定位、图像信息自动识别比对、生成式AI等先进技术应用，加强真人真事真景多维验证；构建覆盖集团客户、大中型法人、小微个贷、农贷等五类客群的风控模型体系

业务运营：优化"抵押e贷4.0""商户e贷2.0""惠农e贷"等线上信贷服务模式

落地效果：

智能客服将一线坐席平均通话时长从207秒缩短至176秒；智能化调查审查报告数据自动生成比例超70%，覆盖小微授信、集团授信等十大类业务，减少基层信贷人员手工撰写工作量。依托AI赋能，"农银e贷"余额达6.8万亿元，较上年末增长18.7%；推出"智慧畜牧贷"通过AI点数等实现活体资产抵押监管。

3、建设银行

金融科技投入267.22亿元，占营收3.51%

数字金融类人员30085人，占总人数7.95%（首次以"数字金融类人员"披露，统计口径包含金融科技与数字化建设、运营及管理方面人才）

核心大模型：

2025年，建设银行以人工智能能力建设为重点，构建起覆盖数据、模型、算力、安全的全链条企业级人工智能技术体系。在算法层面，引入DeepSeek、千问、智谱等生成式大模型，形成大模型和小模型协同、生成式与决策式AI混合模型体系；在数据层面，建成具备智能检索能力的企业级知识库，接入60余类数据源，生成向量数据超过5亿条。

应用场景：

金融大模型已规模化赋能集团398个场景应用，全面覆盖渠道服务、客户经营、营运管理、风险管理等领域：

智能营销：零售AI工具"帮得助理"为个人客户经理配备"数字分身"，围绕需求洞察、资产配置等核心业务场景打造多个垂域智能体，客户经理借助AI可管理2万个以上客户

智能风控：上线"授信审批全流程AI应用"，1分钟内生成包含5大模块的评级审查意见初稿，自动撰写十余页审查意见单，生成比例达90%

智能运营：网点员工问题响应AI助手覆盖率达98.73%，日均访问量超10万人次

科技研发：AI研发工具覆盖全体研发人员，AI代码生成率达64%，功能测试案例采纳率达48%

落地效果：

2025年人工审批业务量同比实现两位数增长，审批平均净用时下降超30%，覆盖对公客户超11.3万户。月均生成审查意见单超5万份，大幅减轻基层案牍负担。"建行云"总算力规模568.36 PFlops（FP32），较上年增长12.10%，其中GPU等新型算力占比超25.63%。累计获取金融科技专利授权4847件，较上年增加1297件。

4、交通银行

金融科技投入123.42亿元，占营收5.78%（六大行中占比最高）

金融科技人员9782人，占总人数9.99%（同比增长8.20%）

核心大模型：

2025年，交通银行发布《"人工智能+"行动方案（2025—2027年）》，搭建千卡异构算力集群和千亿级大模型算法矩阵，升级统一训推平台，构建企业级知识平台和智能体平台，以"模型即服务"方式提供开箱即用模型能力，推动AI从对话式向执行式、自主规划式演变。2025年全行智算规模较上一年度增长超过50%。

应用场景：

累计部署超2500个智能体助手，覆盖零售普惠、风险授信、营运客服、办公研发等领域：

手机银行："AI小鹿助手"在高频场景加载智能服务

财富管理：新增AI产品解读、AI辅助生成投研观点等功能

对公业务：企业电子银行渠道推出智能助手

消保管理：运用AI技术搭建"新一代消保管理系统"

业务流程：以AI思维重构开户、授信、审批、授权、国际结算等领域

落地效果：

以AI思维重构业务流程，柜面授权业务量同比压降超过60%，国际结算办理效率提升20%以上，对公开户办理时长压降一半以上。建成涵盖2.5万个变量的风险特征标签库，构建风险模型超100个，新迭代模型预测能力平均提升超25%。超2万名员工运用智能体实现工作效率提升。2025年年报中提及"AI"和"人工智能"频次达30次，成为全行发展关键词。

5、邮储银行

金融科技投入117.91亿元，占营业收入的3.31%。

金融科技员工7414人，占员工总数的3.77%。值得注意的是，邮储银行科技人才队伍从2020年的4492人增长至2025年的7414人，5年间涨幅高达65%。

核心大模型：

邮储银行打造了涵盖算力、算法、数据、安全、场景的人工智能架构体系，实现大模型集中部署、统一接入与可视化管理，支持业务部门"零代码"快速搭建智能体应用。大模型建设覆盖前、中、后台各领域超260个应用场景，面向各分行开放10大项24个通用AI能力，形成"对外全域触达+对内全员提效"的"AI2ALL"数字生态。

此外，邮储银行还推出金融"PSBC-Claw"生态体系，基于华为云开源JiuwenClaw深度定制开发，针对金融行业高合规、强安全、严风控要求构建全流程安全管控机制。

应用场景：

覆盖客户服务、产品服务、风险管理、运营管理、金融科技、内部办公等全链路。在客户服务领域，搭建拟人化智能外呼体系，实现端到端秒级响应；构建覆盖全客群、全品类、全渠道的零售智能推荐模型。

在风险管理领域，上线贷后风险监测大模型、担保管理系统不动产权证AI识别、反欺诈系统"大模型辅助智能分析工具"。在运营领域，攻克40余类票据凭证的智能识别审核难题。

在办公领域，上线智能会议、智能审批、文档写作等17个智能体。同时，推出债券交易机器人"邮小宝"、票据交易机器人"邮小盈"、货币市场交易机器人"邮小助"等三大同业智能机器人。

落地效果：

债券交易机器人"邮小宝"交易执行效率提升95%以上；票据交易机器人"邮小盈"交易效率提升约10倍，累计交易金额超万亿元；数字员工覆盖手机银行、ITM等渠道，线上累计承接对话近5千万次，线下支撑近百项高频ITM业务场景，业务效率提升约40%；

智能审贷影像分类识别率约98%，关键信息提取准确率约92%；智能问数结果采纳率超95%；票据凭证分类准确率超95%；投行智能写作尽调报告编写耗时缩短超97%；反欺诈大模型辅助工具核查效率提升超20%；信用风险监控系统新增识别约19%原预警盲区风险客户。

6、中国银行

金融科技投入250.01亿元（境内监管口径），占营业收入3.80%。

科技与数字化运行管理员工共19987人，占比为6.37%；其中境内商业银行体系共有员工16,606人，占比为6.05%。

核心大模型：

中国银行建设BOCAI大模型能力平台，基于算力、技术、数据三大平台，敏捷高效的AI赋能与安全可靠的AI治理两套机制，智能问答、报告生成等六个典型应用范式，部署DeepSeek、Qwen3等系列大模型，形成模型矩阵，以API、智能体、应用范式等方式为全行赋能，做到三个"覆盖"：覆盖各个层级、覆盖所有机构、覆盖前中后台。

应用场景：

信贷、营销、运营、办公、客服、科技等重点领域。具体包括：智能营销助手覆盖各级客户经理；智能问答助手覆盖所有网点；远程客服助手覆盖90%应用场景；全面使用人工智能开展票证识别与审核，累计支持超270种票证识别；RPA覆盖超3600个场景应用。

另有独特亮点是数智赋能集团全球化发展，依托海外信息中心，构建全球化人工智能赋能体系，有效提升境外机构监管合规和风险防控水平。

落地效果：

项目平均交付周期同比下降13.4%；智能研发助手用户规模近万人，月活跃用户超6900人，代码采纳率超30%；RPA月均执行任务近30万次；票证识别日均调用量150万次；

建成全新数字化营销中枢，涵盖策略、活动、权益、触达等六大中心；打造集团全面风险管理门户，日均调用量达20余万次。2025年还完成了历史上最大规模批次投产工作，在破解核心系统架构转型难题方面迈出坚实一步。

7、招商银行

金融科技投入129亿元，占营业净收入的4.31%。

研发人员超1.1万人。

核心大模型：

招商银行2025年提出"AI First"理念，构建智算基础设施，日均Tokens吞吐较2024年增长10.1倍，落地领域专精模型183个。还成为两大主流开源项目维护者(Maintainer)中的国内银行机构，紧跟AI发展趋势。

应用场景：

在零售金融、批发金融、风控、运营、办公等多个领域落地856个场景应用。内部孵化出"小助"系列智能体，覆盖零售、对公、风险、运营等多个领域。

标志性成果是AI Agent在招商银行App 14.0版本中的全量集成，实现对亿量级长尾客户的个性化、高频率陪伴，"AI小招"升级为能够根据用户自然语言指令直接生成研报并精准执行个性化资产配置方案的"私人财富助理"。

落地效果：

全年节约人工1556万小时；大模型辅助编程产品"编码小助DevAgent"从Copilot模式向Agent模式演进，研发人员覆盖率超过97%；大模型应用开发者超过1万人；

对公客户经理、信贷人员和运营人员的使用覆盖率分别达到80.13%、80.32%和100%；全行高、中价值工作项落地比例达69%。招商银行App和掌上生活App月活跃用户(MAU)达1.29亿户，批发线上渠道月活跃客户220.85万户。

8、中信银行

金融科技投入96.41亿元，占营业收入4.54%。

科技人员5807人，占比8.79%。

核心大模型：

中信银行以业务全面智能化为目标，建立"大模型+小模型"协同发展模式，组建全行级大模型合署办公融合团队，建成涵盖模型训练推理、AI应用开发及知识管理的平台体系，全场景部署DeepSeek等国内20余种主流开源模型，落地智能客服、智能投研、智慧运营等领域应用场景超120个。

同时升级"中信大脑"小模型平台，提供八大自动建模场景，累计上线超660个智能数据模型，在智能推荐、智能客服、量化交易、风控预警等领域实现规模化应用。

应用场景：

构建智能服务场景超1700个。具体包括："AI+经营"领域，搭建大模型驱动的"千企千面"智能金融解决方案；"AI+管理"领域，落地智慧资负2.0系统；"AI+运营"领域，赋能对公开户、变更等业务上收；"AI+风控"领域，辅助生成"一行一策"风险解决方案报告，在授信流程中嵌入虚拟信审专家。

推出智能企业助手、智能营销助手、数字柜员助手、数字人"小信"、合规AI助手、AI"小审"等数字助手。数字人"小信"至报告期末累计服务客户超791万户。

落地效果：

2025年全行依托智能模型增效超1.7万人年；业务集约化效能提升2倍以上；量化策略研发效率提升3倍；金融市场领域整体交易自动化率达83%；"银河"系统实现贷投后检查806个基础指标中642个自动加工，占比79.7%；"小天元"平台服务超10万家中小企业。

9、兴业银行

金融科技投入76.14亿元，占营收3.58%。科技投入连续两年下滑。

科技人员8245人，较上年末增长5.17%，占员工总数比为13.88%。

核心大模型：

兴业银行制定发布《"人工智能+"行动方案（2025–2027年）》，全面实施"人工智能+"行动，形成人工智能+客户管理、客户营销、客户服务、风险合规、投资交易、决策审批、集中作业的"1+7"智能应用体系蓝图，打造大模型平台、小模型平台、智能体平台等智能化工具平台。

应用场景：

已上线200多个智能体，人工智能技术在客服、营销、风控、投研等260多个场景落地应用。具体包括：零售金融领域AI数字客服在13类渠道实现7×24小时智能交互；AI营销策略累计触达2139万人次；

企业金融领域财报录入智能体辅助生成尽调所需报表3.4万张；金融市场领域构建业内首个托管合同审核智能体；中后台领域反洗钱报告助手月均生成上报报告初稿4500余份。

落地效果：

"敏捷之战"IT项目平均交付周期压降33%；"体验之战"优化超1500个业务流程；AI编程助手覆盖90%研发人员；消保智审平台审查材料66000份，模型调用量432万次；审计与合规工具赋能审计人员5000余人次。智能风控模型对信贷全链路接管，将零售不良率压制在0.88%的低水位。

10、浦发银行

金融科技投入76.12亿元，过去三年浦发银行科技投入累计达217亿元且逐年递增。

科技人员6000名。

核心大模型：

浦发银行成立总行人工智能中心，构建千卡智算基座，已完成DeepSeek-671B等30个大模型本地化部署，自主研发"浦银智启"模型矩阵，实现大小模型协同赋能。打造企业级知识库，沉淀6.1亿字知识资产。构建算力、算法、平台、知识"四位一体"的智能底座。发布《"人工智能+"应用规划白皮书》与《人工智能实施行动计划(2026)》。

应用场景：

截至报告期末，已落地超过200个人工智能场景，赋能智慧营销、智慧经营、高效运营、数智风控、智能管理五大领域。自主创设的智能体已超2000个，其中143个经严格认证后工程化嵌入到业务流程。智能营销客群匹配准确率达95%以上；远程银行企微工作台问答准确率达88%。

落地效果：

累计产生300人年新质生产力；累计大模型调用量超5亿次；供应链金融审核环节从小时级缩短至分钟级，准确率达80%；对公授信贷前尽调报告实现50%内容自动生成，财务报表识别准确率超90%且识别效率提升80%；表单识别场景平均处理时长从30分钟缩短至6分钟；不良贷款率降至1.26%，为近11年最低；数智化成果屡获认可，相关技术斩获央行金融科技发展奖一、二、三等奖。

11、民生银行

金融科技投入56.27亿元，占营业收入的4.22%。

金融科技人员4559人。

核心大模型：

民生银行以生成式AI和知识工程为核心，建设AI Agent平台及工具生态，构建全生命周期可管可控、内外协同高效的智能体基座。推进智能化软件工程增强（AI4SE）建设，推动AI应用从"工具赋能"向"模式重塑"转变。

应用场景：

2025年新增261个细分AI应用场景，AI服务日均调用量超500万次，生成式AI调用量同比增长16倍。打造"慧销""慧芯""慧眼"等智能辅助工具，构建零售与对公营销助手覆盖全行2万余名客户经理。另有财富AI助手、"财富雷达"多维分析工具等。

落地效果：

AI代码生成率达20.68%，研发效率提升10%，IT服务AI替代率达28.9%；审查审批环节智能内容采纳率超84%，年节约人员工时4万小时以上；法律合同审查耗时从小时级压缩至分钟级；财务分析风险信号识别率达50%以上；贷后报告生成效率提升20%；开户信息录入准确率达95%；放款智能辅助审查准确率达90%；AI问答知识助手覆盖6万员工，月活达2万。

12、光大银行

金融科技投入64.49亿元，约占营业收入的5%。

核心大模型：

光大银行深化"123+N"数字银行发展体系建设。其中"1"为智慧大脑，提升智能思维与感知能力，开发训练模型达130个；"2"为两大技术平台（大数据平台+云计算平台）；重点打造"9×10"智能助手矩阵（9类作业岗位×10项通用能力）。AI中台累计接入89个系统，服务65家总分行机构，提供233项AI能力。

应用场景：

智能助手矩阵覆盖超1.5万名员工，占比近35%；RPA累计应用场景1700余个，2025年新增智能自动化场景610个；对公客户经理助手累计生成各类智能报告37000余份，涵盖授信营销、贷前调查、贷后管理全流程；自研"问数"交互式智能问答查数工具支持4700余个指标、1000余份行研报告实时查询。

落地效果：

"AI+RPA"节省工时超1100人/年；审批效率提升超80%；表单识别场景准确率达80%；单份授信报告平均生成时长压缩至5分钟；"问数"工具活跃用户近5000人；智能算力较上年增幅接近150%。

13、平安银行

金融科技投入48.06亿元，占营收约3.66%。

金融科技员工方面，年报未单独披露科技人员具体数量。

核心大模型：

平安银行完善模型研发运维与应用一体化平台，加速AI规模化落地，全场景部署DeepSeek等国内20余种主流开源模型，构建统一算力平台，实现多种算力资源的集中调度和高效管理，2025年末图形处理器平均利用率较上年末提升约16个百分点。

应用场景：

2025年落地大模型应用场景超390个，智能体应用研发周期同比缩短超60%。从业务支撑来看，零售业务借助生成式人工智能辅助创作服务内容，升级"AI+T+Offline"服务模式，强化AI助手、智能语音外呼等数字化工具应用；对公业务通过AI大模型实现智能商机挖掘、营销方案生成、产品策略匹配等功能，构建AI标书助手辅助生成标书文本，基于OCR、NLP技术跨境智能审单识别准确率超93%；

风控合规方面建立AI风险中台，构建覆盖贷款审批、催收、反欺诈及策略运营等流程的零售智能风控体系，升级"慧小喵"审计大模型；运营管理方面消保审查智能化覆盖率约91%。

落地效果方面，2025年末AI代码生成量占比超30%，打造智能化研发效能体系，深化AI技术与研发测试流程融合。

持牌消费金融 AI 应用：

1、蚂蚁消费金融

核心大模型：多智能体协同风控架构

智能交互式风控系统（小红花）：支持1000+种材料识别，证件真伪识别准确率97%、验真准确率92%，单次流程10秒完成

场景实时风控：120+动态标签实时监控，建模周期从30天压缩至72小时，全链路自动化率达90%，每年节省风控工时1万+小时

交互式金融反欺诈平台：2025年拦截数十万次欺诈行为

AI智能体应用：智能体群协同，覆盖贷前、贷中、贷后全流程

荣誉：融城杯"十佳案例"、中国信通院"星河案例"、世界互联网大会"新光奖"

2、招联消费金融

核心大模型：招联智鹿

从130亿参数迭代至700亿参数，2025年推出70B版本

行业首个开源大模型，入榜C-Eval TOP20、CMMLU TOP10

开源大模型技术路线已被20余家金融机构采用

八大核心智能体矩阵

消保、合规、资管、运营、风险、决策、研发、中医——覆盖业务全流程

应用场景：

消保智能体：实时洞察超60种场景，问题一次性解决率90%；识别灰黑产号码6000+个，定位代理投诉近7万件

投诉率优于不良率：全行业首个将"投诉率"置于"不良率"之上的核心指标

"自信"服务：40%非工作时间信贷需求由AI完成，超1500万客户享受降价/减免利息

"自愈"服务：颠覆传统催收，500万人次获得服务，超200万客户实现自我还款

仲思中医大模型：3秒生成病例、4秒辨病诊断、1秒写入门诊，基层诊疗效率提升300%，已服务60余家医疗机构

监管认可：金融监管总局消保座谈会专题分享，被评价为"对行业极具借鉴意义"

人民网2025建设金融强国创新实践"数字金融"案例（连续两年入选）

3、 马上消费金融

累计申请发明专利超2800件，位居全国金融机构TOP10，全球第7

科研团队超3400人，占员工总数75%以上

主导/参编IEEE等国内外标准超百项

核心大模型：天镜3.0

已迭代至3.0版本，覆盖营销、客服、用户运营、企业智能等八大领域

入选2024年度重庆市十大科技进展

全链路消费信贷协同决策与智能风控服务入选重庆市2025年度优秀AI应用场景案例

应用场景：

意图理解准确率93%，自动化审批率与智能客服自助办结率均超90%

年度智能客服交互量超7700万次，客户满意度超97%

赋能超2亿用户和300余家金融机构

全行业首个金融区块链管理平台+首单区块链+数字人民币信贷ABS

差异化亮点：

智慧养老情感陪护机器人"裴裴"：全国首款，3月在重庆第一福利院落地，服务150余名老人

"富慧养"智慧养殖：覆盖23个区县，带动就业超6000人，助农增收近7000万元

4、中邮消费金融

核心大模型：邮远见2.0

行业首批完成DeepSeek本地化部署的消费金融公司之一

核心数据亮点：

智能坐席助手：客户意图识别准确率98%，单表问答准确率90%

智能质检：准确率高达95%，电话信息采纳率80%，话术采纳率70%

智能数字人"邮小宝"：7×24小时拟人化交互服务

四位一体智能防御体系（视觉+图谱+多模态+规则）：年均拦截风险交易超百万笔，挽回欺诈损失数亿元

已获授权专利109项，软件著作权140项，90%以上应用系统自主研发

落地效果：

日均可处理百万级贷款审批，效率提升数十倍

服务新市民等重点客群1857万人，放款规模突破1万亿元

5、海尔消费金融

技术底座："大模型+小模型"双飞轮架构，依托开放智能体平台；累计提交专利申请超730项，600+在线运营系统中95%以上自主研发

AI风控：

多模态大模型融合人行报告、图像、语音等原始数据，风险表征能力较传统模式提升30%+

智能预警模型使早期风险识别效率提升10%

可精准识别16类伪造身份证件，部分类别准确率接近100%

音频大模型：精准捕捉"还款困难"等语义特征，提升意图识别和风险判定精度

智能客服：升级至语音大模型阶段，常见问题处理率80%，人力成本降低40%

模型开发效率：大模型"跨模态融合特征"替代多个独立模型，单个模型人力成本从8人月降至0.5人月，降幅93.75%

千人千面精准营销：AI营销智能体驱动，全方位提升转化率，获"数据要素×"大赛山东赛区金融行业第一名

AI风控案例获奖：入选中国金融传媒2025年银行业数字金融典型实践案例

科技人才：科技和风控人员占比超70%，正式成立AI战略链群

助贷机构 AI 应用：

1、奇富科技

AI审批官：经营贷审查实质风险识别准确率达90%以上，材料审核从2小时压缩至5分钟，人工干预率降至5%

端到端授信决策智能体：整合670个风控模型、7129个策略模块，AUC从64.6%提升至67.52%

小微企业信用评估智能体：覆盖99%小微企业，知识图谱整体识别准确率90.86%

AI合规助手：监管文件解读从40小时降至2小时，政策适配准确率从68%升至99.2%

行业突破：2025年1月联合高校发布国内首个金融信贷场景多模态大模型评测基准FCMBench，推动行业AI应用规范化

2、信也科技

大模型原生多智能体对话引擎：推动客服系统与坐席辅助智能化升级

AI智能体嵌入申请流程：将复杂流程拆解为清晰逻辑步骤，用户申请完成率与转化率实质性提升

智能客服系统：AI客服超100万次自动化服务，处理超80%客服工作量，意图识别准确率达95%

数据中台海外落地：国内标准版数据中台落地海外新市场，上线超70项任务

AI反欺诈系统：进一步降低不良资产率，提升风险管理精准度

3、乐信

LexinGPT大模型：用户需求识别精准度提升20%以上

策略生成智能体：自动生成差异化风控策略，实现持续实时优化

提额智能体：精准识别用户诉求，在智能对话中帮助用户完成自助操作，压降人工成本25%

客服智能体：响应时间缩短至9秒，用户问题智能化解决率近90%，日均可解决超80%用户咨询

应用效果：AI智能体已在多个风控环节落地应用，从辅助工具走向核心能力

4、宜人智科

智语大模型+魔方AI智能体平台2.0，累计服务小微商户23万家，促成交易金额144亿元；AI降本成效显著，全年销售费用同比降3%，运营成本同比降11%

智语大模型：全链路智能风控，信贷决策与贷后管理效率显著提升

魔方AI智能体平台2.0：实现获客、风控、运营全链路智能化，新贷首逾率低于1%

AIGC营销：销售费用同比降3%，获客效率提升15%

财务咨询AI：累计服务小微商户23万家，促成交易金额144亿元

保险科技：合翔保险经纪依托AI技术对获客、核保、运营全链路深度改造，Q4保费8.6亿元

5、嘉银金科

多模态反欺诈：声纹识别新增黑产声纹超4000个，图像识别黑产团伙关联准确率超90%，黑产挖掘时效从一周压缩至2小时

智能坐席辅助平台"女娲"：坐席覆盖率100%，准确率超90%，日均服务超160万次，对话小结准确率90%，成本同比下降80%

智能体平台"千机"：累计落地智能体超300个，内部月活渗透率超40%

模型管理平台"伏羲"：模型投产时间从32天压缩至16天，投产数量提升近三倍

特征平台"河图"：新业务模型上线从3个月压缩至1个月，迭代效率提升40%，特征开发效率提升60%，计算资源消耗降低40%

2026年"4+2"战略：生产链路（智能获客/风控/营销）+非生产链路（工程智能/坐席辅助/办公智能），AI编程能力向自主编程升级

6、易鑫集团

核心大模型：XinMM-AM1

参数规模：约300亿参数，兼顾性能与部署灵活性

响应延迟：低于200ms，支持语音Agent实时交互

单卡吞吐：370 tokens/s，可低成本大规模部署

训练语料：超15T tokens，绝大部分来自易鑫11年真实汽车金融场景

行业地位：汽车金融行业首款Agentic大模型

落地效果：

AI累计有效服务调用：超9300万次（截至2025年11月30日）

Agent自主交付成果：已达65%

转化率提升：超过20%

整体运营效率提升：100%以上

智能语音代理：处理近1.2亿次呼叫，人工代理重新分配给高价值客户

贷后资产管理：AI自动生成催收策略含预警及个性化回购建议，M1回收率提高一倍

全面部署DeepSeek框架：2025年2月完成本地化部署，行业首家

全链路覆盖六大能力：智能呼叫→智能面审→智能风控→智能客服→智能资管→智能质检

从底层大模型（XinMM-AM1）到上层SaaS平台全栈自研、并持续开源推动行业标准化。2025年研发费用同比增长62%，SAS收入同比激增150%，AI已经成为它"去担保化、轻资产转型"战略的核心驱动力。

保险科技 AI 应用案例：

1、众安在线

"OneAI"战略全链路渗透

核心AI平台"众有灵犀"：

截至2025年底，活跃机器人近220个

全年实现超20亿次大模型调用、超3万亿次token消耗

累计服务5亿客户，沉淀近千亿保单数据

健康险理赔：

AI自动化审核比例超45%，最快15秒结案

超76%客户在1个工作日内收到赔款

智能助手引导下，90%健康险用户实现理赔材料"只传一次"

车险服务：

视频"秒接秒视秒赔"覆盖超**50%**案件

AI定损最快116秒完成

万元以下案件结案时效缩短近40%

技术输出：

旗下Peak3完成核心平台重大更新，成功进军多个海外市场

科技分部2025年扭亏为盈，实现规模化发展

2、暖哇科技

"双智能体"驱动全栈风控

阿拉莫斯（承保端"超级大脑"）：

部署在某互联网险企后，交叉销售率从23%提升至59.9%，累计促成保费超33亿元

能推理潜在医疗状况，帮助险企精准过滤出**3%-10%**的高风险申请人

单案风险分析平均耗时不到1秒

罗布泊（理赔端"AI神探"）：

2025年协助审核530万个理赔案件

平均自动审核率74.1%（最高85%），准确率98%

在天津某国营险企上线后，理赔结案效率提升4倍

某国有险企采用全栈方案后，赔付率压低至17.4%（行业平均43.5%）

天鉴（智能风控）：

核保、理赔、调查三大核心场景联动

帮助合作方实现平均减损约25%

慢病保险：推出行业首个"疾病理赔发生率预测模型"，覆盖20+常见慢病

技术底座：

全国94%医疗数据覆盖能力，触达32省超16万家医疗机构

3.4亿条健康险风险分析数据，逾800万概念型专识

3、水滴公司

"水滴水守大模型"全流程智能化

AI核保"KEYI.AI"：

核保平均处理时间缩短80%

响应速度提升260倍

准确率达99.8%

拒保客户匹配其他产品比例提升6倍

AI客服"保小慧"：

单月服务量超140万次

覆盖保单查询、理赔进度、产品答疑等

升级语音交互功能，对话时效平均仅1.5秒，接近真人交谈

AI理赔"帮帮"：

合作险企理赔案件处理时长缩短43.3%

"AI预审+人工协同"模式

AI质检：

人效较传统模式提升175%

质检覆盖率从10%提升至100%

4、元保

"超4900个模型网络”覆盖全流程，医疗险最快3.4分钟结案

模型网络：4900+个模型、5700+个特征（较上年新增290+模型、820+特征）

研发人员：占比接近70%

AI团队：规模占员工总数10%以上

代码生成：2025年Q3 AI生成代码占比接近50%

AI赋能全流程：售前产品讲解、智能核保、智能客服、理赔辅助全链路覆盖

理赔效率：医疗险最快结案3.4分钟，万元以下平均到账3.6天

管理费用：Q4同比下降22.5%

最大理赔：医疗险单人累计最高183万元，CAR-T单项报销108万元

5、慧择

全链路AI"行业首家，23分钟完成首例AI全程理赔

AI客服：累计服务29,198位客户，意图识别准确率99.09%，平均响应时间9.68秒

AI理赔：2026年1月29日完成行业首例全程AI审核理赔，23分钟结案

核赔准确率："小蜜蜂"意外险审核准确率超98%

智能提醒：累计触达64.52万次，服务超37万客户

AI驱动新客自主投保率：同比提升50%，AI可独立完成产品服务并产出保费

成本优化：总费用与营收比率同比下降5.9个百分点

理赔年报数据：协助17.28万名客户获赔7.39亿元，医疗险结案8.9万件

客户续率：长期险第13个月、第25个月继续率均高于95%