近年来，工行发力金融科技建设，在备受关注的AI领域也取得一定成果。近日，该行透露了AI大模型相关新进展。其不仅在算力、模型等方面取得突破，应用场景上也有收获，尤其是正推进大模型对客，或算是一项亮点。

工行大模型覆盖5+模态，已建立企业级智能体平台

《金融电子化》于1月30日发文介绍了工行AI原生金融服务生态体系。其中，在技术底座层面：

建成训推一体AI算力底座。同业首家基于大EP分布式推理技术实现MoE架构模型推理吞吐量提升1.6倍；基于Serverless NPU技术完成算力弹性伸缩能力建设，实现训推算力分钟级转换，支持昼推夜训部署模式，实现算力资源更高效应用。

构建全系列、全模态、全能力的企业大模型矩阵。完成DeepSeek全行应用及二次训练，金融能力超DeepSeek R1基础模型，形成更聚焦金融、工行专属的企业底座模型；拓展模型能力矩阵，覆盖自然语言、图文理解、语音、时序预测、代码等5+模态。

此外，建立企业级智能体平台。同业首创多层次MoA智能体协同架构，全面支持顺序、主从及混合等多种调度模式，支撑100+智能体协同调控；打造一站式智能体研发工厂，形成研发运营运维一体化AgentOps体系。

据《银行科技研究社》了解，大模型本身缺乏调用工具、执行流程的能力，而智能体可通过“感知-认知-决策-执行”闭环，将大模型能力嵌入业务流。因此，智能体正成为银行落地大模型的主流路径与关键载体。

从全国性银行到区域性银行，多家银行正发力智能体。例如，邮储银行2025半年报显示，搭建自主可控的智能体开发平台，构建文档处理、数据库处理等常用工具，支持以可视化拖拽的方式构建智能体应用，并支撑智能运维等场景建设，有效降低大模型的应用门槛，提升智能应用的开发效率；兴业银行2025半年报介绍，拓展创新应用场景边界，智能体平台上架超200个智能体。从招投标信息平台来看，也有不少中小银行在2025年启动了智能体相关项目。

而观察下来，工行之前较少提到其智能体平台。此次，该行则强调其打造的AI原生金融服务生态体系是以智能体为核心。可见，目前该行非常重视智能体的发展、完善。

据悉，工行自2017年启动企业级人工智能平台建设，随着生成式AI兴起，该行对企业级人工智能体系进行升级，基于大模型软硬件技术栈，构建以智能体为核心的“1+X”金融大模型应用范式。

具体而言，“1”指超级智能体，作为智能中枢，采用模块化可扩展的多智能体协同框架（MoA智能体框架），对复杂金融任务进行拆解、规划、执行；“X”是专项智能体，供智能中枢组装调用，包括知识检索、数据分析、文档编写、智能搜索、系统API调用等。在“1+X”框架下，可像搭积木一样，根据场景需要，灵活地组装功能，快速构建出AI应用。

工行大模型落地500多个场景，正推进大模型对客

从工行的动作来看，2025年应该算是其AI快速发展的一年。事实上，在2025年3月，该行就发布了《领航AI+行动计划》，彼时称，将构建以“工银智涌”大模型为核心、融合传统人工智能的新一代企业级业务赋能模型，全面推进金融服务智能化升级。工作主要从组织模式、核心技术、客户服务、场景创新、生态共建等方面展开。

在此番行动之下，工行的大模型应用场景数有所突破。

根据《金融电子化》信息，最新的数据为，工行已在远程银行、金融市场等30多个业务领域落地了数百个大模型场景，打造了上千个专业领域的任务智能体，全年承担工作量突破5.5万人年。

虽然“数百个大模型场景”的表述不具体，但在2025年末的一次活动上，工行方面透露过“大模型落地了500多个场景”。对比其2024年报介绍的“赋能200余个场景”，可见这一年，工行的大模型应用场景翻了一倍左右。

在工行的大模型应用场景中，值得注意的是大模型对客场景。据悉，该行正推进大模型对客，依托大模型MoA架构双层控制器、主从智能体调度、大小模型多层意图识别、多模态技术等能力打造对客场景，通过中央网信办备案，成为首批大模型对客试点机构。以手机银行“工小智”为例，其通过升级客户服务模式，实现智能对话交互式服务，对客提供业务办理、产品推荐、问题咨询等服务体验，对客智能体意图识别准确率超过90%。

“成为首批大模型对客试点机构”，此话引起《银行科技研究社》注意。毕竟，银行是非常需要注重合规性、专业性的机构，而大模型具有幻觉、不可解释性等问题，因此在大模型“直接对客服务”上，必须谨慎。

多位专家曾指出，在银行业，需要审慎推动大模型直接对客服务。大多数银行可能暂时也不敢将大模型用于直接对客。

2025年末，中国人民银行广东省分行公示新一批以“人工智能”为主题的金融科技创新应用，其中一项为珠海华润银行申请的“基于大模型技术的供应链金融辅助审批服务”。其金融科技创新应用声明书中强调，所有大模型生成内容均不直接对客服务。

可见，在当下的银行业，大模型直接对客并非一件简单的事情。那么，工行的大模型对客服务，是如何做安全保障的？

工行其实在2025年介绍过，银行业大模型赋能应用场景，尤其是在智能客服对客服务垂直领域上的应用场景当下仍是一个求索的过程。不过其打造大模型与传统机器学习融合的技术基座，构建新一代智能客服系统，实现了大模型对客服务的突破。

该行表示，在大模型对客服务工程化落地的安全及风险管控上，主要从风险规避、风险识别、风险监测三个步骤入手：基于“最小范围原则”建立细粒度的大模型数据检索体系；通过应用更好的语义分析技术和深度学习模型，对用户输入语料进行安全检测；通过语义分析技术及并行推理算法的结合，对大模型生成内容进行实时安全性检测和预判。

未来，更多银行的大模型直接对客服务，或值得关注。