南京银行深化AI战略，上线121个金融专属助手

报告期内，南京银行不断夯实数智化根基，一方面加速基础架构向云端迁移，增强技术架构的韧性；另一方面深化AI场景应用，利用大模型和智能体技术，助力业务模式革新与运营效能的跃升：在技术根基上，该行构建了模型推理集群，实现了前沿大模型的本地化部署。在场景应用上，该行由点及面，深度嵌入业务流，打造了涵盖营销、运营、风控及管理四大岗位的121个AI专属助手。特别是对公贷款投向推荐智能体，月均辅助生成推荐超4000次，为每位客户经理节省了15至30分钟时间。

在公司金融领域，南京银行升级了产业大脑，遵循“选产业－挑环节－筛客户”的逻辑，优化产业数据资源的整合。基于此，该行利用“AI+数据”手段重塑客户洞察，通过大模型深度剖析企业的资金与结算需求，精准锁定价值锚点，促进产品与服务的智能匹配，从而实现《客户综合服务计划书》的自动生成。

在零售金融板块，南京银行积极响应“AI+”战略，构建了“营销大脑”策略中枢，形成了“洞察－匹配－触达－优化”的闭环运营机制，支持超过500个营销活动的自动化搭建，落地29个运营项目，促使零售客户资产规模成功突破万亿元大关。

在金融市场方面，南京银行通过升级研究平台，融合金融垂直大模型与AI智能体，构建了具备“搜、读、算、写”综合能力的智能体中台，成为集团研究智库的科技引擎。同时，借助托管数字员工，结合大模型与小模型的优势，拓展了35个智能化业务场景，日均替代人工处理任务超5000项，有效释放了人力资源。

在上述三大业务板块智能化升级之际，南京银行亦将AI技术延伸至风控、运营及内部管理等环节。特别是在运营方面，该行利用AI替代人工以推动流程智能化，其智能柜台代理审核助手月均辅助审理超3000单，将审核时间从10分钟缩短至30秒。

余宣杰以客户访前“一页纸”智能体为例进行了说明。过去，对公客户经理在拜访企业前，常需耗费大量时间跨系统、跨平台整理访前信息报告，涵盖企业基本信息、工商资料、财务报告、过往合作情况及潜在商机与风险等。

如今，该智能体能自动整合行内外多源数据，经由抓取、清洗、融合及质检纠错等步骤，快速生成一份全面精准的访前分析报告，将2小时的准备工作缩减至5分钟以内，帮助客户经理更专注于客户沟通与业务拓展。

据悉，依托自主可控的AI技术底座与全景式产业大脑数据底座，南京银行正以“AI+产业大脑”为核心稳步推进年度AI智能体建设。2025年，该行AI团队发起“百个智能体场景攻坚”，最终上线121个场景，累计节省人力超190人/年。

此外，余宣杰透露，2026年南京银行将加大数智化创新投入，锁定“三个一”目标：组建100人大模型团队，落地100个高价值场景，全年AI调用量突破1000万次，构建“人人用AI、人人用好AI”的组织生态，加速从数字化向数智化转型，更优服务区域经济高质量发展。

据《智探AI应用》了解，此前南京银行数字银行管理部总经理徐小锋指出，数智化转型的核心在于人。他透露，南京银行拥有一支平均年龄仅28.5岁的年轻AI+数据产品经理队伍，这已成为该行数智化建设的秘密武器。

谈及数智化建设，结合自身实践，徐小锋认为，鉴于中小银行在转型初期往往缺乏完整的能力图谱、架构体系和人才梯队，难以自上而下推进AI建设，因此南京银行采取了自下而上的路径，以场景驱动工作创造价值，进而争取更多资源完善数智化建设。

此前，南京银行数字银行管理部总经理徐小锋表示，该行已将AI技术嵌入产业大脑的建设与运营全流程，以AI驱动产业分析的精细化与获客的精准化，使产业大脑从单纯的数据整合平台转型为智能分析与价值输出平台。