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AI與各領域廣泛融合，展現出極大的創造力

人工智能作為當代創新最活躍、應用最廣泛、帶動最強勁的技術，已自然無縫地與生產生活的方方面面深度融合，展現出賦能百行千業創新發展的巨大潛力。

在產業經濟領域，AI技術能夠有效牽引生產和服務體系的智能化升級，促進產業鏈價值鏈延伸拓展、融合發展。在制造業，通過“數字孿生”創建虛擬工廠模型，實現對工廠的可視化和智能化管理，提高實際生產效率；“黑燈工廠”通過構建無人工干預的全自動化生產環境，實現高效、穩定和低成本的制造過程，引領智能制造上升到全新高度。在醫療行業，AI已應用于健康管理、智能診斷、藥物研發和醫療機器人等領域，AI參與的基因編輯已成功編輯人類細胞中的DNA，加速多種遺傳疾病精準治療的發展。

在政務民生領域，AI技術助力數字社會、數字政府建設，以數字化手段促進民生改善和治理能力現代化。例如，上海市以“高效辦成一件事”為牽引，打造“智慧好辦”政務服務，應用人工智能實現“少填少交智能審”、申請材料政府主動生成。運用AI大模型打造基層社會治理的“新幫手”，面向居民提供各類服務政策智能檢索問答服務。運用AI構建城市智慧大腦，通過引入智能交通系統和無人機移動巡檢，準確預測交通擁堵狀況，提供智能道路規劃，降低交通壓力和能源消耗，提高城市運行效率。

在國防軍事領域，AI技術在軍事模擬訓練、情報分析和指揮控制等領域的應用，正逐步延伸作戰空間，改變傳統的戰爭方式和軍事策略，信息通訊、戰場感知、無人化等基于高新技術的戰斗力建設變得尤為重要。在現代戰場，面對無人機的遠程攻擊，坦克變成了嚴重落后于時代的戰爭兵器。今年3月，美國國土安全部發布《2024年人工智能路線圖》，探索在國土安全領域開展人工智能應用。歐洲國際防務展中，地面機器人、無人機、制導裝備、指揮中心等幾乎所有展示的系統都有人工智能的影子。可以預見，未來戰爭將是作戰雙方算力、算法、數據的全面抗衡，超算中心和大模型將是新時代的大國重器。

運用新質生產力寫好數字金融大文章，助力金融強國建設

人工智能作為新質生產力的代表，已經在金融數字化轉型實踐中展示出強勁推動力和支撐力。今年，交通銀行在制定數字金融行動方案基礎上，加快“人工智能+”行動方案制定，力爭在更深層面、更廣范圍推進人工智能實踐，促進數字金融高質量發展，服務金融強國建設。

一是運用人工智能踐行“以人為本”，推動金融服務普惠化便捷化。為滿足人民群眾多樣化的金融需求，交通銀行以“數據+智能”雙輪驅動，從信用端、信息端切入，致力提供更普惠、更便利的金融服務。在服務更普惠方面，我們革新服務模式，通過深度學習和大數據分析，對客戶進行多維度精準畫像，推出基于統一客戶信用體系的預授信模式，實現從產品級授信向客戶級授信轉變、從客戶主動申請向銀行預授信轉變，有效擴大信貸范圍、提高融資可得性。我們進一步使用算法模型標簽，推動客戶產品精準對位，涵蓋理財、保險、基金等產品推薦，多渠道增加居民財產性收入。在服務更便利方面，我們重塑業務流程，基于音視頻、圖像識別、生物識別、智能語音等技術，打造客戶身份遠程核實場景，提供人像比對、人證比對等多項能力，將稅融通、普惠e貸、抵押貸、車貸等產品的核實時間從幾天縮短至幾分鐘，解決客戶多次往返網點、辦理手續繁瑣耗時的痛點。我們突出移動優先，加強線上線下融合，打造智能語音客服，呼入業務語音識別率達99%，應用虛擬數字人技術提供全天候服務，持續提升線上渠道對客服務能力和水平。

二是運用人工智能服務實體經濟，創造共同價值。交通銀行聚焦經濟發展的重點領域和薄弱環節，不僅關注企業的短期盈利能力，更著眼于企業的長期發展和創新動力，為實體經濟提供更全面、更精細的金融服務。交通銀行根據科創企業不同階段的發展需求，提供全周期金融服務，促進科技成果轉化應用，助力發展新質生產力。通過對接國家、地方、園區、企業不同層級數據，打造集成電路、人工智能、高端裝備制造等產業圖譜，推動科技企業資產數字化、產業鏈條透明化。在此基礎上進一步搭建“1+N”科技型企業專屬評價模型，應用于客戶營銷、產品設計、信貸審批、額度核定、貸后監測流程，已覆蓋73萬戶科技型企業，助力科技型企業做大做強。我們將智能化手段融入綠色金融體系建設進程。推進綠色智能識別，構建企業ESG（環境、社會和公司治理）智能風險評價體系，助力提升綠色信貸精細化管理水平。推出綠色產業鏈金融服務，為綠色產業鏈屬企業提供“一戶一方案”服務模式，有效支撐傳統產業低碳轉型和綠色產業發展壯大。

三是運用人工智能強化風險防控，實現穩健經營。防控風險是金融工作的永恒主題。近年來，金融領域的諸多案件表明，犯罪分子的洗錢、欺詐手段越來越多樣化，隱蔽性越來越強，客觀上加大了銀行防控工作難度。交通銀行加速推進全面風險管理數字化轉型，運用數字技術全面提升信用風險、操作風險、合規風險等領域的風險防控能力。譬如在信用風險領域，我們依托多維度的行內外數據完善客戶信用評價體系，構建關聯關系圖譜，實現信用風險總額管控和穿透管理；通過機器學習技術完善風險監測預警機制，建立信貸逾期預測模型，前瞻精準識別風險資產超百億元，年回收資產數十億元。在操作風險領域，我們通過OCR比對、RPA自動核查等手段，有效識別合同造假、抵質押物權證造假等欺詐行為，年自動核查約15萬件權證；通過制定反欺詐實時風控策略，攔截疑似電信詐騙交易金額數十億元，全力守護好老百姓的“錢袋子”。在合規風險領域，通過端到端AI模型的應用，減少30%的反洗錢篩查任務量，單筆任務節省40%的核查及報告編寫時間，并通過隱案挖掘等模型有效提升50%的反洗錢上報率。