中行推出基于大模型的“惠Chat”平台,生成报告仅需10分钟


2026-6-17 19:18来源:移动支付网    作者:欧文

近日,中行上海市分行推出基于大语言模型的“惠Chat”平台,通过将AI能力嵌入信贷流程,为一线客户经理减负增效。

据悉,中行正加速推进AI布局,400余个智能助手已落地多个领域。近期,该行还加大了AI人才储备力度,吸纳复合型人才,夯实数智化发展根基。

“惠Chat”平台已为客户经理节约近743小时

针对小微融资存在的银企信息不对称、政策红利传导不畅、信贷服务效率偏低等问题,“惠Chat”平台打造了“政策大脑—企业画像—智能匹配”服务体系。其中,“政策大脑”具备可检索、可动态更新的能力,可自动归集并解析各主管部门的惠企政策。客户经理输入关键词或企业基本信息,系统就能筛选出适配条款,并整合工商、税务等信息,形成涵盖多维度指标的企业画像和数字标签。

基于政策大脑和企业画像的能力,平台进一步实现“一企一策”智能匹配。客户经理只需调用平台生成的企业画像,即可了解企业行业特征及资质,并获得政策与产品匹配建议,辅助生成信贷提案。数据显示,从匹配到报告生成,仅需10分钟左右,目前已累计生成信贷提案297份,为客户经理节约近743小时。

从技术层面看,“惠Chat”平台不是孤立的单点应用,其核心能力源自中行总行BOCAI大模型体系。旗下全资子公司中银金科以此为底座,搭建起包含应用商店、知识工程、智能体研发及评测中心等模块的“AI数字员工平台”。

围绕智能问答、报告生成、编码辅助等应用范式,中银金科落地了一批智能应用,“惠Chat”便是其中面向小微信贷场景的代表。

据中银金科介绍,其余的应用还包括中型客户授信报告自动生成助力、AICoding编码智能体、Chat-Model数智建模智能体等。

目前,中型客户授信报告自动生成助理已实现企业信贷审批流转效率翻倍,自动生成授信报告900余份;AICoding编码智能体覆盖需求拆解、量化估算、自动化测试等环节,其代码入库采纳率超30%;Chat-Model数智建模智能体依托意图识别与Deep Research技术,可完成金融垂直领域的全链路自动化数智分析,数据分析师工作效率提升了50%以上。

AI规划与研究岗需具备5年+金融科技工作经验

随着AI技术在金融领域的持续渗透,中行正加速推进AI布局。

据中行2025年报披露,其AI技术已融入到科技建设的各个环节。在科技创新应用方面,该行已制定《“人工智能”建设规划》,围绕“搭平台、汇数据、促应用、防风险、建机制”驱动数智化转型;基于算力、技术、数据三大平台,敏捷高效的AI赋能与安全可靠的AI治理两套机制,智能问答、报告生成等六个应用范式建设BOCAI大模型能力平台,部署DeepSeek、Qwen3等系列大模型,构建智能化助手400余个,在信贷、营销、运营、办公、客服、科技等领域实现深度赋能;运用企业级机器人流程自动化(RPA)推进基层减负,覆盖超3600个场景应用,月均执行任务近30万次;增强金融服务影像识别能力,累计支持超270种票证识别,日均调用量150万次,提升了运营质效。

在加速推进AI应用落地的同时,中行也在强化AI人才储备。近期,该行启动了相关岗位的招聘工作。其中,AI规划与研究岗要求应聘者需拥有国际知名院校博士学历(学位),且为计算机、人工智能、通信工程等相关理工类专业;精通AI技术体系与发展趋势,具备5年及以上金融科技工作经验,熟悉业务流程与合规要求,能够将AI技术与金融场景结合,推动规模化应用落地。

据《智探AI应用》了解,随着银行业AI建设从技术探索逐步迈向规模化应用阶段,人才需求也正发生变化。单一技术背景的人才已难以满足行业发展需要,兼具AI研发、业务风控与战略规划能力的复合型人才,正受到业内青睐。

业内人士指出,未来,银行业引进AI人才将聚焦三大方向:一是大模型治理专家,精通模型对齐、可解释性与安全管控;二是高阶架构师,掌握大规模分布式系统与异构算力调度;三是AI产品架构师,结合金融业务痛点落地应用,实现技术、业务与监管协调统一。

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