當銀行數字化轉型進入深水區，AI中台建設已從“可選項”變為“必選項”。某股份制銀行與合合信息合作構建的全行級AI中台，僅用2個多月就上線40+模型，釋放37人年工作量，節約成本超千萬——這組數據背後，折射出銀行業在智能化轉型中的迫切需求與技術突破路徑。

銀行AI中台建設的核心痛點

傳統銀行在AI能力建設中普遍面臨“慢、舊、散”的困境。該股份制銀行曾遭遇典型挑戰：為一個文檔定製OCR模型需要200+樣本標註，週期長達1.5至2個月；各部門各自為戰導致技術標準不一、資源重複投入；過時的OCR方案對複雜業務文檔識別準確率不足。這些問題在城商行中同樣突出，例如在搭建AI中台前，存在建模成本高、部署週期長、模型資產分散、部署流程不統一等諸多痛點。

AI中台的核心價值在於形成銀行內數智化升級的AI能力底座，為業務場景建設提供豐富的AI原子能力及算法模型支撐。通過建設人工智能融合中台，可實現底層資源統一池化管理、底層AI能力統一納管、全生命週期管理、大小模型協同編排，更好地發揮AI賦能效應。

合合信息的三層能力矩陣方案

合合信息為該行影像中台構建了創新性的三層能力矩陣：通用基礎能力層部署10大OCR標品，涵蓋通用文字識別、表格識別、印章識別等；高頻標準產品層提供營業執照、護照、車輛登記證等卡證票據識別；深度場景定製層針對版式複雜文檔採用智能文檔抽取技術，簡單配置即可快速創建模型。

這種“標品+定製”組合拳，讓模型開發週期從數月縮短至數天。項目實施後，機打字段識別準確率從80%提升至95%以上，手寫字段從60%提升至85%以上。該架構設計與主流AI中台技術路徑高度契合，例如同樣採用分層能力架構，通過對AI能力的接口服務化與統一編排管理，降低了AI應用門檻。

三大典型場景的降本增效實證

國際結算業務的智能化突破

信用證開立與交單涉及大量非標準海外單據，合合信息上線的開立信用證申請書識別模型，能自動抽取合同號、通知行BIC代碼、幣種金額、裝運港等關鍵字段；配套的信用證報文、Invoice、提單識別模型實現單證及單單間的智能審核，大幅提升交單審核效率。

運管憑證處理的效率革命

該行每日需處理海量業務委託書、進賬單、轉賬支票等憑證。上線的各憑證識別模型可高精度提取收款/付款賬號、交易金額、日期等核心要素，實現憑證信息秒級識別，以AI替代“兩錄一校”中的“一錄”。

貸後管理的風險防控升級

在不良資產處置中，裁判文書識別模型可快速從長篇文書中結構化提取案號、原被告信息、案件類型等關鍵要素，助力風險部門快速評估案件情況。這種能力同樣適用於貸款審批場景，例如OCR批量識別企業流水回單，通過AI分析現金流穩定性輔助信貸決策。

從工具到能力平台的戰略躍遷

項目成功的關鍵在於構建了全行級、標準化AI能力中台，所有能力以標準化API接口封裝供各業務系統按需調用。該行影像中台全年調用量近2000萬次，是上一年的近3倍，深度應用於汽車金融、消費金融、信用卡、國際結算、財務、人力資源等部門。

這種平台化能力建設正成為銀行業共識。例如，有銀行將AI中台分為多層，通過容器化進行資源隔離與資源限制，支持彈性計算、秒級動態擴容。還有銀行將人工智能技術中台作為技術中台的重要組成部分，納入科技戰略規劃。

從分散建設到能力共享，從被動響應到主動賦能，合合信息助力該行打造的智能文檔處理中台，不僅解決了當下的效率與成本問題，更為未來所有涉及圖像、文檔識別的創新應用提供了“即插即用”的公共基礎服務。在銀行業智能化轉型的關鍵節點，這種以OCR技術為核心的AI中台建設，正成為構建差異化競爭壁壘的戰略選擇。