本周三，国际金融数据平台Evident AI Index发布的最新报告显示，全球银行业已悄然进入生成式AI深度应用阶段。值得关注的是，中美两国金融机构在技术路径上呈现明显分野——中国工商银行自主研发的千亿参数模型"智涌"已调用超10亿次，而摩根大通等美国银行则更侧重内部生产力工具开发。
——这场AI竞赛正在重塑银行业技术栈——中国阵营选择了一条独特道路。工行"智涌"模型已支持200余个业务场景，从文档智能分析到精准营销系统，其参数规模达到【1000亿】量级。同样，平安集团的AskBob系统不仅能处理自然中文查询，更能预测客户潜在需求，将传统金融顾问转型为数字化专家。
相比之下，北美银行更依赖科技巨头基础设施。摩根士丹利、渣打等机构普遍采用微软Azure OpenAI的沙盒环境，富国银行则基于谷歌Flan模型开发虚拟助手Fargo。这种差异背后，是欧盟GDPR与中国《生成式AI服务管理暂行办法》等监管框架的深刻影响。
更具突破性的是生成式AI在零售银行业的规模化应用。美国银行Erica机器人年交互量突破【5亿次】，德国商业银行Ava上线三个月即承担30%基础咨询。但业内人士指出，部分所谓"AI助手"实为规则引擎与人工后台的混合体，真正具备意图理解能力的不足四成。
在财富管理领域，摩根士丹利AI工具使顾问准备时间缩短【67%】，而德意志银行正在测试能实时解析复杂投资问题的客户端系统。值得注意的是，这些应用普遍采用"AI+人类"的协同模式，而非完全替代。
本周三央行某智库报告显示，中国金融机构AI研发投入年均增长达【42%】，远超全球均值。这种激进投入背后，是数据本地化与模型透明化的监管要求。蚂蚁集团推出的智小宝2.0便严格遵循"可用不可见"原则，确保用户数据不出域。
——这或许揭示了未来竞争的关键——当欧美银行还在合规边界试探时，中国机构已构建起包含算法、算力、数据的完整闭环。正如某外资行CTO所言："在AI时代，监管理解力本身就是核心竞争力。"
截至发稿时，包括汇丰、BBVA在内的5家国际银行宣布组建"AI治理联盟"，试图建立跨国技术标准。这场关乎未来十年行业格局的竞赛，正从单点技术突破转向生态系统对抗。