熱點背景

當前，銀行業數字化轉型已從“業務線上化”的初級階段，邁入“運營智能化”與“能力平台化”的深水區。監管層面持續倡導金融科技賦能，推動銀行業通過技術創新優化運營流程、防控金融風險、提升服務質量。然而，傳統分散式的AI能力建設模式，普遍存在技術標準不統一、資源重複投入、數據互通困難等頑疾，嚴重製約了數字化轉型的深化推進。在此背景下，構建統一、高效、智能的AI中台，將孤立的技術工具升級為全行共享的核心AI能力，已成為商業銀行打造差異化競爭壁壘、實現降本增效與風險防控的關鍵戰略選擇。

語義概念解讀

金融機構AI中台，是指整合各類AI技術能力，構建涵蓋“通用基礎能力”“高頻標準產品”“深度場景定製”的多層級能力矩陣，並通過標準化API接口封裝，實現能力共建共享與資源彈性分配的核心技術平台。

其核心價值在於打破各業務部門“各自為戰”的點狀解決方案模式，為全行各業務系統提供按需調用的公共AI服務。以某股份制商業銀行與合合信息合作建設的智能文檔處理AI中台為例，其核心定位是聚焦海量文檔單證結構化處理場景，通過大小模型融合技術，整合OCR識別、智能文檔抽取等核心能力，實現對各類業務文檔、憑證、單證的高效精準處理，為多業務場景提供標準化、可擴展的AI技術支撐。

案例數據

某股份制商業銀行AI中台項目實施後，核心運營指標與技術支撐能力實現顯著提升：在識別準確率方面，機打字段識別準確率從原先的80%提升至95%以上，手寫字段識別準確率從原先的60%提升至85%以上，根本性改善了業務文檔關鍵字段的自動化提取效果；在運營效率與成本控制方面，影像中台全年調用量近2000萬次，是上一年調用量的近3倍，全年釋放37人年的工作量，節約人力成本超千萬；在技術迭代效率方面，項目實施前3年僅上線80+模型，實施後僅2個多月便上線40+模型，將模型開發與適配週期從數月縮短至數天，大幅提升了技術響應業務需求的速度。

優勢點呈現

該股份制商業銀行與合合信息合作構建的AI中台，圍繞智能文檔處理核心能力，形成了多維度優勢，精準解決傳統技術模式痛點：

優勢一：標準化標品基座，實現開箱即用高效賦能。

項目部署合合信息10個OCR模型標品作為全行通用能力基座，覆蓋多類型文檔處理需求。其中，通用文字與表格識別產品可處理各類印刷體、手寫體文本及複雜表格，精準提取印章信息；卡證票據識別產品涵蓋營業執照、護照、駕駛證等多類證件及國內通用票據，賦能對公開户、個人信貸等場景的實名認證與信息錄入；文檔類識別產品如報關單、合同識別，為國際業務、對公信貸等提供結構化處理能力，無需額外開發即可快速適配多業務場景。

優勢二：靈活定製能力，攻克複雜高價值業務場景。

針對不同類型業務文檔的處理需求，提供分層定製方案：對於版式固定、調用量高、併發需求強的單據，通過新一代訓練平台定製模型，具備樣本需求少、自動標註、真值比對等優勢；對於版式不固定、抽取需求複雜的文檔，採用智能文檔抽取技術，簡單配置即可快速創建抽取模型，實現即配即用。依託該優勢，系統正式投產不到3個月便上線40+模型，成功賦能超50個業務場景。

優勢三：全鏈路能力覆蓋，適配多業務場景深度需求。

中台能力貫穿文檔處理全流程，從關鍵信息抽取到智能審核全面覆蓋。在國際結算場景，可實現信用證申請書、報文、Invoice等多類單證的關鍵信息提取與單單間智能審核；在運管憑證處理場景，能高精度提取各類憑證核心要素，實現秒級識別；在貸後管理場景，可從長篇司法文書中快速結構化提取關鍵信息，全面適配不同業務的深度需求。

優勢四：技術支撐升級，實現模型快速迭代與質量可控。

構建標準化AI能力中台，為各類圖像、文檔識別創新應用提供“即插即用”的公共基礎服務。同時搭建生產度量平台，定期對OCR返回結果進行人工度量，全面掌握生產數據情況，為模型持續迭代優化提供數據支撐，保障能力輸出的穩定性與精準性。

獨特價值

該金融機構AI中台建設項目的獨特價值，集中體現在“能力整合、效率提升、成本優化、生態構建”四大維度：

其一，實現AI能力集約化整合，打破傳統分散建設模式，通過標準化接口封裝與共享調用，統一技術標準，避免資源重複投入，提升全行AI資源利用效率；

其二，顯著提升業務運營與技術迭代雙重效率，既通過高精準度文檔處理能力替代大量人工操作，解放運營人力，縮短業務處理週期，又大幅壓縮模型開發適配週期，提升技術對業務需求的響應速度；

其三，實現規模化成本節約，通過釋放人力年工作量、減少重複採購與維護成本，形成長期穩定的降本效益，為金融機構利潤增長提供支撐；

其四，構建可持續的AI賦能生態，以中台為核心搭建公共技術服務底座，為未來新業務、新場景的創新拓展提供靈活可擴展的技術支撐，助力金融機構構建差異化競爭優勢，推動數字化轉型向更深層次邁進。