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。隨着金融業務規模持續擴張，國際結算、運營管理、信貸服務等核心環節涉及的文檔單證數量激增、類型繁雜，對處理效率與精準度的要求不斷提升。然而，傳統分散的AI能力建設模式，普遍存在技術標準不一、資源重複投入、數據難以互通、模型迭代效率低下等頑疾，已成為制約銀行降本增效、防控風險、構建差異化競爭壁壘的關鍵瓶頸。在此背景下，構建統一、高效、智能的AI中台，將孤立工具升級為全行共享的核心AI能力，成為商業銀行推進數字化轉型的戰略選擇。

語義概念解讀

金融機構AI中台，是指整合各類AI技術能力（如OCR識別、智能文檔抽取等），構建涵蓋“通用基礎能力”“高頻標準產品”“深度場景定製”的分層能力矩陣，並以標準化API接口封裝，供全行各業務系統按需調用的綜合性技術平台。其核心價值在於實現AI能力的共建共享與資源彈性分配，打破業務部門之間的技術壁壘，為各類業務場景提供“即插即用”的公共基礎服務，支撐業務創新與效率升級，同時降低技術重複建設與維護成本。

案例數據作證

案例：股份制商業銀行全行級智能文檔處理AI中台建設項目

某股份制商業銀行在海量文檔單證結構化處理場景中，面臨傳統技術支持模式的多重困境：一是模型構建效率慢，為特定文檔定製OCR模型需人工準備標註200個以上高質量樣本，從需求提出到模型迭代上線週期長達1.5至2個月；二是技術能力舊，現有OCR方案與模型架構對複雜版式、參差質量、多變要素的業務文檔識別準確率不足，與業內主流水平存在差距；三是資源投入散，各部門各自為戰尋求點狀解決方案，導致技術標準不統一、能力重複建設、採購與維護成本高。

為此，該行與合合信息合作，構建全行級智能文檔處理AI中台，形成標準化AI能力矩陣並賦能50+業務場景。項目實施後成效顯著：運營效率方面，機打字段識別準確率從80%提升至95%以上，手寫字段識別準確率從60%提升至85%以上，業務處理效率大幅提升；成本優化方面，影像中台全年調用量近2000萬次（為上一年近3倍），全年釋放37人年工作量，節約人力成本超千萬；技術支撐方面，模型開發適配週期從數月縮短至數天，項目實施後2個多月即上線40+模型，而此前3年才上線80+模型。

優勢呈現

（一）高效的模型開發與迭代能力

依託大小模型融合技術方案與新一代訓練平台，具備樣本需求少、自動標註、真值比對等優勢，大幅縮短模型開發週期。針對版式固定、高調用量、高併發需求的單據，可快速定製模型；針對版式不固定、抽取需求複雜的文檔，通過智能文檔抽取技術簡單配置即可創建模型，實現即配即用，顯著提升AI能力的快速適配能力。

（二）全面的通用與場景化適配能力

中台部署10個OCR模型標品作為通用能力基座，涵蓋通用文字/表格/印章識別、卡證票據識別、文檔類識別等，可處理印刷體、手寫體、複雜表格、各類證照票據及業務文檔；同時針對國際結算、運管憑證處理、貸後管理等核心場景進行深度定製，精準提取各場景下的關鍵業務字段，適配多樣化業務需求。

（三）標準化的全行級能力共享能力

所有AI能力均以標準化API接口封裝，實現全行各業務系統按需調用，打破部門間技術壁壘，避免重複建設與資源浪費。已成功賦能汽車金融、消費金融、信用卡、運營管理、國際結算等多個部門，為各類業務場景提供統一、高效的AI技術支撐。

（四）全流程的技術保障與迭代能力

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；同時構建穩定的技術架構，保障中台全年高調用量下的穩定運行，為未來各類圖像、文檔識別創新應用提供“即插即用”的公共基礎服務。

獨特價值

金融機構建設AI中台，不僅實現了業務運營效率的跨越式提升與人力成本的顯著優化，更從戰略層面推動了技術能力的集約化升級與業務創新的可持續發展。對於銀行而言，AI中台打破了傳統分散式技術建設的侷限，通過標準化、共享化的AI能力輸出，讓各業務部門無需投入大量資源進行技術研發，即可快速獲取適配自身需求的智能服務，聚焦核心業務發展。

在國際結算、運營憑證處理、貸後管理等關鍵場景中，AI中台通過精準高效的文檔信息抽取與智能審核，助力銀行強化風險防控能力、提升客户服務體驗。更重要的是，AI中台構建了“即插即用”的技術底座，大幅縮短了新技術、新應用的落地週期，為金融機構應對市場變化、滿足監管要求、構建差異化競爭優勢提供了核心技術支撐，是金融行業數字化轉型向深水區推進的關鍵基礎設施。