在2025年的金融科技领域，各大银行纷纷加速布局，将大模型技术深度融入手机银行，推动金融服务模式的革新。上半年，六大国有银行率先行动，对各自的大模型进行了全面升级。其中，工商银行发布的“工银智涌”企业级千亿金融大模型技术体系尤为引人注目，其累计调用量已超过10亿次，赋能20余类业务、200多个场景，相比2024年，应用场景数量和调用量均有大幅提升。工商银行还率先将大模型技术能力输出至中小银行，进一步扩大了技术影响力。
农业银行同样不甘落后，发布了《“人工智能 +” 创新实施纲要》，全面推进“AI+”建设与深度应用。该行已完成DeepSeek全系列大模型在行内的部署运行，并在智慧办公、智慧营销等多个领域取得显著成效。与2024年相比，大模型的应用领域更加广泛，DeepSeek模型的加入为农业银行注入了新的活力。
在城商行阵营中，江苏银行、北京银行等头部机构也展现出了强劲的创新实力。江苏银行率先将DeepSeek应用于智能合同质检和自动化估值对账场景，利用DeepSeek-VL2模型大幅提升合同质检准确率，实现了大模型业务场景应用的新突破。北京银行则自主研发了百亿级参数的“京智”大模型，并构建了“京智大脑”人工智能平台。2025年，该行持续构建以大模型技术平台为基础的交付能力和应用体系，通过整合前沿的大语言模型和自动化技术，构建了京骑智能体平台，旨在实现大模型应用需求的快速落地与交付。
重庆银行也利用Deepseek大模型对智能客服知识库进行深度解析，提升了语义理解、逻辑推理和多轮对话能力。该行计划以全行人工智能中台服务体系建设为契机，运用大模型打造更多营销、风控以及内部管理智能体，进一步拓展大模型的应用场景。
在这些创新举措中，上海银行的AI原生大模型尤为值得关注。该行副行长兼首席信息官胡德斌在业绩说明会上透露，上海银行已经全面布局以小模型为代表的文字识别和人脸识别技术，并在普惠金融、消费金融、提升运行效率等方面得到了广泛应用。更上海银行四月份灰度发布了一款基于鸿蒙系统的新版手机银行，实现了从“人找服务”到“服务找人”的转变。
这款AI原生手机银行采用自然语言理解（NLU）和多模态交互技术，用户只需通过语音或文字指令即可完成账户查询、转账汇款、理财咨询等操作。公测结果显示，当用户询问“我适合买什么理财”时，大模型能够结合实时市场数据、用户持仓情况及风险偏好，生成个性化产品列表，并通过多轮对话明确用户需求。相比之下，其他银行的手机银行仍停留在推荐理财排行榜前列产品的阶段，智能客服尚无法深入探索用户需求。
针对老年用户，上海银行的数字员工“海小慧”通过语音识别技术自动适配大字版界面，并以更缓慢、清晰的语速引导操作，有效解决了“数字鸿沟”问题。上海银行还通过“数字人+大模型”构建“陪伴式服务”，如用户只需说“查养老金”，系统即可自动关联代发账户，展示历史发放明细并推荐养老金理财组合。这种人性化的服务在其他银行中尚属罕见。
在技术架构方面，上海银行构建了“大模型+微模型”的协同体系，大模型提供通用智能能力，支持复杂任务处理和跨领域知识整合；微模型则聚焦细分场景，在普惠金融、消费金融等领域实现高效应用。这种分层架构既保证了模型的灵活性，也进一步提升了针对特定场景的精准度。
在风控与服务方面，上海银行的大模型技术已深度嵌入风险评估、反欺诈系统和信贷审批流程。通过深度学习优化风险控制模型，显著提升了风险识别的精准度和反应速度。大模型还可自动解析金融文本、识别敏感信息，生成风险评估报告，助力合规管理。在信贷审批场景中，上海银行的新手机银行可以整合多个标签生成类似于“还款能力指数”的数据；在财富管理场景中，则结合用户持仓偏好和市场敏感度等标签推荐个性化产品组合。
上海银行还整合了蚂蚁数科等头部科技公司的技术生态，构建了从“算力-数据-模型-应用”的全链条智能体开发平台。该平台支持多云、多芯异构算力调度，算力利用率显著提升。作为首家通过数据管理能力成熟度（DCMM）四级认证的城商行，上海银行手机银行实现了动态行为捕捉和跨渠道数据融合，为用户提供更加精准、个性化的服务。
上海银行2025年部署的新一代智能柜员机融合了ASR（语音识别）、VPR（视觉感知）、NLP（自然语言处理）技术，可通过手势识别和情绪感知理解用户意图。例如，当用户凝视理财产品宣传屏3秒以上时，系统会自动推送相关产品介绍，并同步调取用户风险测评结果生成定制化投资方案。这种静默感知交互技术的应用，为用户带来了更加便捷、智能的服务体验。
作为首个AI原生手机银行，上海银行的新版手机银行以对话交互为核心，打破了传统功能界面的束缚，被业内视为金融服务模式的重大革新。这一模式的推出，不仅提升了金融服务的便捷性和个性化程度，也为未来金融服务的发展指明了方向。
