中国工商银行软件开发中心资深专家 吴绵顺

  在国家“加快数字化发展，打造数字经济新优势”的战略指引下，大模型技术作为人工智能领域的核心引擎，正获得前所未有的政策支持。国务院《新一代人工智能发展规划》将大模型列为重点突破方向，七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》更从技术研发、数据安全到应用落地构建了完整治理框架。这场由国家顶层设计推动的技术革命，为金融行业的智能化转型注入强劲动能。

  中国工商银行软件开发中心(以下简称“工行软件开发中心”)深入贯彻落实国家“人工智能+”战略行动，抢抓生成式人工智能取得重要突破的历史机遇，加快培育新质生产力，高质量服务金融“五篇大文章”，以科技创新促进业务模式变革和高质量发展，制定了《领航AI+行动计划》，针对突破人工智能在复杂、高价值场景规模化应用等瓶颈进行了系列部署。根据《领航AI+行动计划》，工行软件开发中心把握信用卡业务智能化转型关键机遇，以大模型技术重构信用卡业务场景，构建覆盖精准营销、风险防控、客户体验优化及业务流程创新的金融服务新模式，以科技创新驱动信用卡业务高质量发展，践行“金融服务无处不在”的战略愿景。

  一、新发展格局下信用卡业务的新挑战和新机遇

  1.国家战略催生金融新使命

  在“双循环”新发展格局构建中，信用卡业务正从单一支付工具向国家普惠金融战略支点跃迁。数字中国建设顶层设计驱动金融业在三个维度实现价值重构：服务实体经济的效能革新、民生福祉增进的模式创新、风险治理体系的范式变革。这要求信用卡业务突破传统中介角色，深度融入国家数字治理体系，在消费促进、普惠覆盖、数据要素配置等关键领域打造新型基础设施功能。

  2.技术革命重构金融价值坐标系

  新一代信息技术迅猛发展，以大模型技术为核心的生成式人工智能加速突破，与物联网、云计算、生物技术、5G等前沿技术深度融合，正在重构金融行业的底层逻辑，催生金融服务的“三维坐标转换”——服务维度上实现从交易处理到价值创造的跃升，连接维度上构建起物理世界与数字空间的镜像孪生，决策维度上形成数据驱动与知识引导的融合范式。这种技术生态的系统性重构，正在重新定义信用卡业务的战略价值锚点。

  3.业态演进带来挑战与机遇

  当前，信用卡业务正处于关键转型期。从外部环境看，经济增速放缓，消费分级趋势加剧，监管政策趋严，传统以规模扩张为核心的粗放式增长模式难以为继;从行业内部看，存量市场竞争白热化，客户需求日益个性化，风险防控复杂度攀升，信用卡行业出现发卡规模收缩与价值增长压力并行的结构性转折，从“增量时代的规模竞赛”转向“存量时代的价值战争”。与此同时，数字经济的深化发展、年轻客群对智能金融服务的天然偏好以及消费场景的碎片化重构，也为业务提供了差异化竞争的新机遇——谁能更精准地洞察用户需求、更高效地连接场景生态、更敏捷地响应市场变化，谁就能在下一阶段的高质量发展中抢占先机。

  二、工行软件开发中心以大模型技术为信用卡业务高质量发展注入全新动能

  面对复杂局面，以生成式人工智能、多模态大模型为代表的人工智能技术，为信用卡业务提供了颠覆性的解题思路。工行软件开发中心通过技术与业务的深度融合，以大模型推动从流量运营到价值深挖的范式变革，为信用卡业务的高质量发展注入全新动能。

  1.升级金融大模型技术应用体系，打造信用卡“智能基座”

  工行软件开发中心聚焦金融大模型行业应用，按照“全栈自主可控、全面技术突破、全域场景赋能、全辖安全防护”的目标，构建集算力、算法、数据、工具、安全、应用、生态于一体的企业级金融大模型技术应用体系，打造“人工智能+金融”行业新质生产力。2025年初，工行软件开发中心在同业中率先完成DeepSeek最新开源大模型的私有化部署，推动金融业务场景的智能化升级，为做好数字金融大文章注入新动能。信用卡业务基于工行软件开发中心的企业级金融大模型技术应用体系，融合数据、人工智能、开放生态于一体，通过技术重构业务流程，提升风控能力，优化用户体验。在数据资产的全链路闭环方面，整合内部与外部数据源,构建“数据资产化—场景化应用—价值反哺”闭环，驱动数据从资源到生产要素的转化;在人工智能模型深度应用方面，从单点智能到全流程人工智能渗透，覆盖获客、审批、服务、风控全环节，构建即插即用的人工智能工具箱，实现人工智能能力的快速复用;在智能数字人服务底座方面，建设业务知识统一管理模块、自迭代更新的意图精准识别模块，利用检索增强生成(RAG)技术构建信用卡业务知识库，赋能数字员工精准响应复杂查询。

  2.重构信用卡业务场景，激发大模型“关键动能”

  工行软件开发中心以“一岗位一助手”概念布局覆盖全业务链的智能化能力，驱动信用卡业务场景重构，实现从客户服务、精准营销、风险管控到经营管理的端到端赋能，构建“人机共智”的新型作业范式，推动信用卡业务从经验驱动向智能驱动、从功能叠加向场景融合的跃迁。

  (1)构建全周期智能服务中枢，提升客户黏度

  工行软件开发中心以大模型技术重构信用卡客户服务体系，打造信用卡智能客户服务助手，通过搭建深度学习驱动的客户意图理解引擎，融合自然语言处理、语音情感识别、多轮对话管理等技术模块，实现对客户需求的毫秒级精准解析，基于知识图谱构建的领域知识中枢，整合超百万条信用卡业务规则、大量历史服务案例及监管政策文档，形成动态更新的智能推理网络，并在客户旅程管理中，建立覆盖获客激活期(运用大模型进行潜在客户画像挖掘与触达策略生成)、价值提升期(通过消费行为预测模型定制专属权益方案)、流失预警期(构建客户离网风险评分体系)的全周期服务矩阵。以用卡受阻场景为例，不仅实现知识库的自动扩充与语义检索优化，更通过时序分析模型对历史工单进行深度挖掘，建立用卡受阻根因预测功能，使客服人员可实时获取三维解决方案图谱(操作指引、系统异常排查、客户行为修正)，将复杂问题处理时长压缩70%。同时，构建服务效能数字孪生体，通过实时模拟不同服务策略的经济效益，实现服务资源配置的动态优化，推动客户满意度与服务产能的同步跃升。

  (2)构建智能营销决策中枢，深化精准营销效能

  工行软件开发中心以大模型技术重塑信用卡数字化营销生态，打造信用卡智能营销助手，构建“客户—产品—场景”三维智能匹配引擎。基于以企业级大模型为核心的多模型融合的推荐系统，处理超过上千个客户特征维度，实时生成动态客户价值评估矩阵，通过图神经网络技术挖掘客户社交关系链中的潜在营销节点，建立社交裂变传播预测模型。在营销内容生产端，文本创意生成模块自动生成适配不同客户群体的精准话术;视觉设计模块运用扩散模型技术，实现营销素材的智能排版与品牌元素自适应植入;智能合规审查层内置超千条监管规则的知识图谱，确保输出内容零合规风险。针对场景化营销需求，构建“需求预测—触点激活”智能决策链，以智能荐卡场景为例，移动版信用卡智能荐卡助手打破传统固定场景限制，将专业的产品信息“装进口袋”，随时随地为营销人员提供全面、实时、精准的产品信息;以文生营销图场景为例，集成多模态人工智能生成技术与商业设计逻辑，可一键生成包括活动规则、权益文本及工行标识等内容的主题图片，并通过构件式接入H5链接自动生成二维码，供客户直接扫码参加营销活动，使营销活动筹备周期从周级压缩至小时级。

  (3)构建智能风控决策中枢，强化立体化风控屏障

  工行软件开发中心以大模型技术驱动信用卡风控体系全面升级，针对信用卡贷前、贷中、贷后及信用卡收单业务等多个板块，打造发卡人工调查助手、欺诈风险识别助手、智能催记助手、商户审核审批助手等多个风险防控类助手，实现风险预判穿透化、风险监测实时化、风险处置精准化、风险防控协同化，构建信用卡业务的立体化风控屏障。以信用卡收单业务的商户审批场景为例，商户准入审核作为风险防控的首道关口，其审核质量直接影响业务风险敞口，在数据输入层部署OCR引擎，解决模糊、倾斜证件影像的识别难题，确保关键字段的精准识别;利用大模型的多模态理解能力，构建经营场所影像的异常分析模型，可识别多种翻拍、合成等不合规情形;在风险决策层构建人机协作审核框架，将传统“人工全量审核”模式升级为“机器预筛—人工精审”的协作机制，整合工商注册、司法涉诉、社交舆情等多类异构数据源，形成企业风险全息画像;打造审批流程中的“智能过滤”机制，在初筛阶段通过规则引擎拦截明显异常申请，中间阶段运用图计算技术挖掘关联网络中的隐性风险，终审阶段采用“多模型—人工机制”进行深度研判，有效减少人工审核工作量，形成风险控制与运营效率提升的最优方案。

  (4)创建智慧决策赋能中枢，驱动业务经营智能调优

  工行软件开发中心以大模型为支撑构建信用卡业务智慧经营决策新模式，打造“数据支撑—感知洞察—智能分析—决策执行—效果反馈”五维一体的信用卡业务质态监测平台(如图1所示)及信用卡智能经营分析助手。在数据支撑层及感知洞察模块，借助大数据实时数仓引擎，实时获取日均几千万条交易流水数据，通过数据可视化技术打造业务监测大屏;智能分析模块引入时序因果推理技术，构建包含300余个核心指标的动态监测矩阵，可自动识别交易量异常波动、客群结构偏移等经营异动信号，为业务人员提供了全面、实时的业务质态监测及洞察能力;报告生成及决策模块深度融合领域专业知识，通过多文档摘要技术自动提炼业务重点，运用逻辑推理模型构建分析框架，实现经营分析报告从数据提取、异动信号归因分析到可视化呈现的全流程自动化;决策效果反馈闭环模块通过对比实际经营数据与预测模型的偏差，持续优化决策参数体系，提升经营分析效率，推动信用卡业务从经验驱动向数据智能驱动跨越。以信用卡经营快报编写场景为例，快报生成时间由之前的2～4小时压缩至5分钟内,较好地节约了人力成本和差错成本。

图1 信用卡业务质态监测平台示意

  3.打造大模型管理中心，筑牢业技适配“动力之基”

  工行软件开发中心通过构建全生命周期的大模型管理中心，进一步提升大模型在业务应用中的安全性、合规性与高效性，同时提升业技协同训练及“一键式上新”等能力。其中主要围绕模型管理、训练管理及监测管理三方面展开：一是模型管理，通过统一登记模型信息与版本、严格权限控制及语料溯源机制，保障数据可追溯性;二是训练管理，支持从语料预处理、参数配置到训练监控的全流程自动化，结合测试集评估与可视化报告，提升模型迭代效率;三是监测管理，聚焦实时监控，涵盖资源占用、服务稳定性、用户隐私保护等维度，并通过对抗性检测、合规性评估等手段强化模型鲁棒性与伦理合规。大模型管理中心助力信用卡业务实现风险可控、资源优化与用户体验提升的协同发展，为智能风控、精准营销等场景提供可靠支撑。未来，随着技术应用与监管的深化，大模型管理中心将进一步融合自适应学习与动态调控机制，推动大模型技术在金融领域的可持续应用。

  三、大模型技术绘就信用卡数字化转型的新蓝图