大模型建设赋能信用卡业务高质量发展

责任编辑：新商业来源: 天天时报网 2025-07-16 11:03:53

　　文/郭舒怡中国建设银行股份有限公司福建省分行郑照洲福建省科学技术信息研究所

　　大模型技术的应用现状

　　大模型的技术演进。大模型(Large Language Models, LLM)作为人工智能领域的重要突破，是指基于海量数据训练、参数规模超过百亿级的深度学习模型。大模型的技术演进以Transformer架构(一种基于自注意力机制的深度学习模型架构)为核心突破，通过自注意力机制与并行计算重构了自然语言处理的基础框架，推动参数规模从亿级向千万亿级跃迁，催生出突破性的“涌现能力”——当模型参数跨越特定阈值后，其推理、逻辑分析等复杂任务表现呈现质的飞跃。

　　商业银行金融大模型的应用场景。智能客服：工商银行基于昇腾AI平台开发的金融通用大模型，在2023年已将智能客服应答准确率提升至92%，实现7×24小时业务咨询与投诉处理自动化，日均服务量突破300万次。精准营销：平安银行构建的营销大模型，结合客户交易数据与外部舆情信息，实现理财产品个性化推荐，在2024年试点中使客户转化率提升37%。风控与合规决策：奇富科技与中信银行合作落地的RAG(检索增强生成)增强风控模型，通过实时检索监管文件库，自动拦截不符合《商业银行金融资产风险分类办法》的信贷审批案例，在2024年四季度减少人工复审工作量65%。

　　现阶段商业银行信用卡业务发展痛点

　　金融科技冲击与竞争格局重塑。虚拟信用卡与互联网信用支付分流，互联网巨头通过虚拟信用卡(如花呗、白条)实现“无卡化”支付，凭借场景嵌入、审批便捷(线上秒批)和低运营成本抢占市场。相比较来看，传统信用卡因需线下申请办理、功能创新不足而处于劣势。而消费金融公司通过灵活贷款政策和低门槛吸引年轻客群，互联网银行则依托大数据提供个性化服务，对传统信用卡发起“降维打击”。

　　产品服务创新滞后与客户需求升级。目前，多数银行信用卡的优惠活动仍以积分返现、消费折扣为主，缺乏差异化定位。而区域性银行模仿国有大行的管理模式导致同质化严重，难以满足细分客群需求(如年轻用户、高端客户)。对于消费者来说，线上支付次数越来越多，信用卡需嵌入电商、本地生活等高频场景，但部分银行未能有效整合场景资源，导致用户黏性下降。随着时代发展，Z世代在使用信用卡时更注重即时权益(如免息分期、联名IP权益)和社交属性的特征，传统信用卡的“贵宾服务”模式吸引力减弱。而且大家都更倾向于使用手机解决银行卡相关问题，但中小银行App功能仍停留在基础服务，未能实现从支付工具向综合金融服务平台的转型，部分银行线上获客占比不足50%，线下渠道依赖度高。

　　大模型赋能商业银行信用卡业务的技术可行性

　　数据驱动的智能决策赋能精准营销。大模型技术通过全链路数据分析重构信用卡营销范式，基于Transformer架构的预训练模型可整合交易记录、消费场景及社交行为等多维度数据，构建动态客户画像，通过标签体系与智能决策平台生成千人千面的营销方案。除此之外，还可以利用大模型生成营销文案并筛选最优方案，结合Midjourney(人工智能图像生成工具)等工具自动生成图文素材，进一步赋能内容生产，降低人工成本的同时提升营销响应速度。技术实现上，需搭建一体化特征库平台，解决模型部署中的环境异构与数据割裂问题。为了平衡模型复杂度与实时性需求，需要采用MaaS(模型即服务)模式灵活调用算力资源。

　　实时风控与复杂风险模式识别。大模型在信用卡风控中，通过海量数据挖掘与模式学习实现突破性提升。基于进件信息与实时征信数据，可以开发全文本序列反欺诈模型，例如通过单位名称识别可高效检测虚假资料，缩短审批周期并降低不良率。

　　风险控制与反欺诈能力的优化。大模型技术在信用卡风险控制中展现出显著的技术可行性，正因其依托海量数据处理能力和深度学习算法，可实时分析交易数据、用户行为及征信信息，精准识别欺诈模式。例如，广发信用卡凭借大模型技术在金融业务上的出色应用实践，荣获2023年“点数成金”数字金融评优活动的“数字金融十佳案例”，该模型应用于客户交易数据流中，利用大模型技术学习大量交易文本数据，结合人工标签辅助的方法完成标签分类或新标签生成，显著提升了标签覆盖率，为后续客户行为分析、总结交易详情及识别潜在风险交易等提供了强有力的支持。由此可见，大模型不仅提升了风险预警的实时性，还能通过动态学习优化模型参数，降低误判率，为银行节约风险拨备成本。

　　“智能+信用卡业务”的新挑战与解决路径

　　“智能+信用卡业务”的新挑战

　　在用户体验方面，智能信用卡业务面临技术落地与用户需求错位的矛盾。尽管AI客服、智能账单管理等技术提升了服务效率，但实际应用中仍存在显著瓶颈：例如，语音识别技术因方言或口音差异导致误判，而智能管家App因操作流程复杂、UI设计低劣及系统闪退等问题饱受诟病。此外，年轻用户群体(如Z世代)对个性化服务的需求激增，要求系统具备快速迭代能力，但部分区域性商业银行的技术基础难以支撑敏捷开发，导致功能更新滞后。隐私保护问题也成为焦点，用户对AI技术可能泄露个人信息的担忧进一步削弱了其对智能化服务的信任，形成“技术先进性与体验满意度”的割裂。

　　智能风控体系需应对欺诈手段智能化与模型适应性的双重挑战。新型欺诈呈现团伙化、技术化特征，例如利用AI换脸技术伪造身份，或通过中介代接催收电话规避监测，传统基于历史数据的风控模型难以实时识别此类变异风险。同时，模型依赖结构化数据的局限性凸显，其中的非结构化数据(如社交网络关联)的挖掘能力不足，导致团伙作案识别率低下。此外，实时风控要求毫秒级响应，但数据污染、计算资源限制等问题可能降低决策准确性。

　　面对新挑战的解决路径

　　多维协同破解智能信用卡用户体验服务瓶颈。技术侧强化语音识别的适应性，可以引入多模态交互与云原生架构提升系统稳定性;在隐私保护方面，可以融合联邦学习与透明化授权机制，平衡数据利用与安全;在体验优化方面，通过分层设计界面，建立“AI预判+人工兜底”的服务协同机制，动态匹配用户个性化需求。通过技术落地精准性、服务颗粒度、生态开放性的多维提升，逐步消解用户信任危机，实现“技术价值—体验满意度—商业可持续性”的闭环增长。

　　多模态智能风控与动态防御体系构建。技术层面，结合多模态大模型(如视觉、声纹、微表情识别)增强对AI换脸、假人骗贷等技术的识别能力;数据层面，引入多项安全技术保障非结构化数据(如人脸图像、通话记录)的安全挖掘;实时响应层面，搭建云计算与边缘计算结合的架构，实现毫秒级风险决策，并通过主动式交互验证(如动态问答、行为轨迹追踪)提升拦截精准度。通过上述技术融合与体系化升级，可突破传统风控的静态依赖，实现风险防控的主动化、精准化与可持续化。

　　未来，大模型在信用卡业务中的应用将围绕多模态融合、可信计算与生态协同展开，利用文本、图像、语音跨模态交互能力，推动客户服务的沉浸式体验升级;同时，通过智能体协作机制实现业务流程再造，最终推动信用卡业务向智能化、个性化与合规化深度转型。

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