AI原生银行实践案例：微粒贷如何透过技术破壁普惠金融
一场以 AI 为核心驱动力的新技术浪潮，正深度席卷银行业。
从年报季披露的信息管中窥豹，国内头部银行对大模型的应用已从实验室探索迈向大规模场景落地，覆盖了数百甚至上千个业务点，智能客服、风险识别、代码生成等领域已成为普遍实践，初步展现出了效率提升和业务赋能的巨大潜力。据麦肯锡的测算，大模型有望给全球金融行业带来每年 2500-4100 亿美元的增量价值，对应约 9%-15% 的营业利润增厚空间。
然而，这场变革同样挑战重重，除了数据孤岛、AI 幻觉等显性挑战之外，能否将 AI 渗透到银行的基因、流程和底层架构中，实现更深层次的系统性再造同样是关键环节。这种深层变革，是银行当前在激烈的市场竞争中保持核心竞争力的关键，更是解决银行业内一些长期结构性难题的钥匙。
事实上，AI 在银行业的应用并非始于 2025 年，一些银行在过去十年中，已经在尝试通过 AI 在风险识别、运营效率、个性化服务等关键环节的深度赋能，以低成本、高效率、可持续的方式服务好， " 服务门槛高、风险难评估 " 的海量长尾客群服务，这个案例就是微众银行。
微众银行是我国首家民营银行、数字银行。AI 时代的到来，令微众银行的演进迎来一次范式跃迁——从数字原生银行迈向 AI 原生银行。其 2015 年推出的微粒贷产品，是我国银行业第一个纯线上的个人信贷产品，至今已经服务超过 7000 万人，这背后不乏 AI 技术的支持。
AI 并非横空出世
金融行业的高度数字化和商业化应用场景的高潜在价值，使其成为应用 AI 技术的最佳场景之一。千禧年以来，以数据和技术为驱动的金融机构就已经在各自擅长的领域持续投入研发，将 AI 应用于解决具体业务痛点、提升效率和优化服务。
这一阶段的 AI 探索，更多集中于特定任务的自动化和智能化，依靠机器学习、大数据分析、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术的发展，银行得以借此改进信用评分模型、强化反欺诈能力（例如通过交易模式识别、人脸识别验证）、实现简单的智能客服问答、优化内部运营流程等。
作为一家从成立伊始就将科技基因深植于心的数字银行，微众银行在 AI 领域的布局和探索贯穿了发展的不同阶段，并且持续保持高强度的科技投入和人才布局——科技人员数量始终保持在全行员工总数 50% 以上，历年 IT 投入占营收比重超过 9%。
微众银行很早就进行了 AI 探索，尤其在隐私计算和联邦学习等领域进行了前瞻性布局和深入实践，将联邦学习与大模型 AI Agent 相关技术融入金融服务 " 前 - 中 - 后台 " 各个环节，提升以微粒贷为代表的金融服务的质效。
这首先得益于其前瞻性构建的适应 AI 时代的 " 新基建 "。其自主可控的分布式核心系统，为处理微粒贷业务带来的海量客户和高频交易，提供了强大的底层支撑和海量数据基础，后续也为大模型所需的高强度计算和数据处理能力奠定了必要的基础。数据显示，微粒贷当前日均发放贷款超 93 万笔。值得一提的是，" 微粒贷 " 客群中约 18% 的客户为 " 首贷户 "（此前无央行信贷征信记录），有效填补了传统金融体系的空白地带。
AI 驱动的普惠进阶
近两年来，一场由大模型技术引领的新浪潮正席卷而来。大模型凭借其强大的自然语言理解、生成、复杂推理能力，预示着 AI 在金融领域的应用将从过去单点任务的自动化，迈向更具通用性、决策辅助和创造性的新阶段。
微众银行日前发布的 2024 年年报提到，" 在年内启动实施了 AI 工程化平台项目，致力于构建 AI 原生科技能力，实现模型可插拔、成效可度量、运算资源可调配、编程可普及、模型资产可管理、实验可复现、应用可自动升级等目标特性，赋能业务提升自动化与智能化水平。"
微粒贷也在这场变革中拥抱了大模型能力。大模型同样显著提升了微粒贷的运营效率和客户服务体验。例如，大模型增强了智能客服的能力，使其能更准确理解用户意图并提供更自然的交互，支撑了微粒贷以及其精简的客服团队应对庞大的服务需求——仅靠 600 多人服务 7000 万 + 客户。在智能审核的应用中，AI 可节约 90% 的人力，再通过 AI 质检，微粒贷客服的服务质量也可以得到有效规范和保证。
同时，微粒贷也通过 AI 模型进行了数字化精准营销的尝试。目前，微粒贷通过 AI 介入营销，提升了获客与服务效率，其累积的成果是科技助力普惠金融发展的有力证明。截至 2024 年末，" 微粒贷 " 已覆盖全国 31 个省、自治区、直辖市的近 600 座城市，其中超过 40% 为三线及以下城市（含县域、乡镇），充分满足普罗大众 " 短、小、频、急 " 的周转需求。
银行 AI 的进阶与挑战
从银行业整体报表来看，与 2023 年相比，AI 大模型技术开始深度嵌入核心业务流程与专业领域。同时，行业在 AI 模型应用上也呈现出探索多样性，既有基于通用大模型通过金融语料训练形成通用金融模型，也有针对特定业务场景开发的金融垂域模型，以及结合两者优势的混合技术路线。
AI 时代加速到来，目前微众银行也正在积极打造 AI 原生范式、迈入 AI 原生阶段，构建 AI 基础设施、AI 应用、AI 治理三个层次的 AI 系统化能力。如何将 AI 无缝集成到现有业务流程、建立有效的模型管理和监控机制、确保 AI 决策的公平性和透明度，以及应对生成式 AI 带来的数据泄露、模型欺诈等新的安全和隐私风险，这些都对银行的运营管理和风险治理体系提出了更高要求。
在治理层面，微众银行已构建 "AI 应用热力图 "，该工具将全行 AI 应用划入 45 个区块，自动收集并分析各场景算力使用情况，有效从管理视角分析全行 AI 设施建设与应用发展情况，并将 AI 风险纳入银行全面风险管理体系。
未来，微众银行将如何继续发挥自身创新优势，拓宽 AI 在金融服务的落地版图？可以预见的是，这家数字银行会以科技为马，继续在金融服务 " 既普且惠 " 的道路上稳步前行。