中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行（簡(jiǎn)稱“郵儲(chǔ)銀行”）擁有近4萬(wàn)個(gè)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，服務(wù)個(gè)人客戶超6.6億戶，定位于服務(wù)“三農(nóng)”、城鄉(xiāng)居民和中小企業(yè)，依托“自營(yíng)+代理”的獨(dú)特模式和資源稟賦，致力于為中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中最具活力的客戶群體提供服務(wù)，加速向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、渠道協(xié)同、批零聯(lián)動(dòng)、運(yùn)營(yíng)高效的新零售銀行轉(zhuǎn)型。郵儲(chǔ)銀行擁有優(yōu)良的資產(chǎn)質(zhì)量和顯著的成長(zhǎng)潛力，是中國(guó)領(lǐng)先的大型零售銀行。
智算中心建設(shè)：智算數(shù)據(jù)中心是AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心載體，是智能化轉(zhuǎn)型的基石，它不僅保障了銀行數(shù)智化轉(zhuǎn)型過(guò)程中核心業(yè)務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效沉淀，還提供AI算力支持，并通過(guò)統(tǒng)一的AI開發(fā)平臺(tái)承載AI訓(xùn)練和推理任務(wù)。算力、算法、數(shù)據(jù)、AI的協(xié)同創(chuàng)新成為主流，如何兼顧大規(guī)模AI集群、制冷設(shè)備與電力供應(yīng)的復(fù)雜需求，科學(xué)合理建設(shè)智算數(shù)據(jù)中心尤其重要。
應(yīng)用場(chǎng)景落地：銀行屬于知識(shí)密集、專家密集的行業(yè)，存在高級(jí)人力成本居高不下、行業(yè)產(chǎn)品服務(wù)趨同、數(shù)據(jù)應(yīng)用效率較低、風(fēng)控識(shí)別滯后等痛點(diǎn)問(wèn)題，如何使用AI幫助銀行更好的釋放人力、提升用戶使用體驗(yàn)、提高數(shù)據(jù)使用效率、降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)亟待解決。
郵儲(chǔ)銀行和華為云Stack展開深度合作，基于“1+2+3”的頂層設(shè)計(jì)，系統(tǒng)化構(gòu)建了1套數(shù)據(jù)規(guī)范，金融、非金融2大數(shù)據(jù)集體系，以及算力管理、開發(fā)工具、公共服務(wù)3大核心平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)資源統(tǒng)籌管理和企業(yè)級(jí)AI能力建設(shè)，有效支撐全行模型訓(xùn)練與智能應(yīng)用開發(fā)，賦能核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，持續(xù)積累企業(yè)AI資產(chǎn)。
郵儲(chǔ)銀行從企業(yè)級(jí)視角統(tǒng)籌規(guī)劃人工智能技術(shù)在全行各領(lǐng)域的應(yīng)用，并按照“連點(diǎn)成線，由線及面”的思路穩(wěn)步推進(jìn)大模型技術(shù)應(yīng)用，圍繞經(jīng)營(yíng)營(yíng)銷、對(duì)客服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理、智慧運(yùn)營(yíng)以及智能辦公等重點(diǎn)領(lǐng)域覆蓋前、中、后臺(tái)230多個(gè)智能應(yīng)用場(chǎng)景；
前臺(tái)通過(guò)大小模型結(jié)合，落地AI賦能的“需求感知-策略生成-精準(zhǔn)觸達(dá)-決策優(yōu)化”流程，實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)升級(jí)、交互模式創(chuàng)新以及經(jīng)營(yíng)發(fā)展提效；中臺(tái)結(jié)合大模型、RPA等新技術(shù)，對(duì)交易進(jìn)行自動(dòng)化、智能化流程重塑，實(shí)現(xiàn)“自動(dòng)替代手動(dòng)”、“機(jī)器替代人工”；后臺(tái)將專家經(jīng)驗(yàn)融入思考模型，融合多維度多模態(tài)數(shù)據(jù)開展人機(jī)協(xié)同分析，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理從“經(jīng)驗(yàn)依賴”向“智能驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)變。
郵儲(chǔ)銀行基于華為云Stack構(gòu)筑可持續(xù)演進(jìn)的高效智算數(shù)據(jù)中心，建設(shè)統(tǒng)一AI平臺(tái)，結(jié)合業(yè)界多個(gè)優(yōu)秀模型技術(shù)打造“郵智”大模型，支持多場(chǎng)景的金融應(yīng)用。郵儲(chǔ)銀行將業(yè)務(wù)與AI科技結(jié)合，實(shí)現(xiàn)科技賦能業(yè)務(wù)。以下為幾個(gè)典型的智能應(yīng)用場(chǎng)景：
手機(jī)銀行智能客服：傳統(tǒng)客服1個(gè)場(chǎng)景1個(gè)助手，系統(tǒng)割裂、用戶體驗(yàn)不好。郵儲(chǔ)銀行和華為云合作，大大提升了從對(duì)話到意圖，從意圖到交易的識(shí)別準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)從“人找服務(wù)”被動(dòng)響應(yīng)到“服務(wù)找人”主動(dòng)關(guān)懷的客戶交互新體驗(yàn)。
交易機(jī)器人：傳統(tǒng)交易中機(jī)構(gòu)交易員多以打字聊天的方式和對(duì)方進(jìn)行詢價(jià)，面臨作業(yè)壓力大、效率不高等問(wèn)題。交易機(jī)器人可將線下詢價(jià)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)化、電子化，自動(dòng)高效完成詢價(jià)、報(bào)價(jià)工作。交易機(jī)器人至今已受理來(lái)自約300家機(jī)構(gòu)的詢價(jià)，詢價(jià)總量超1.5萬(wàn)億元，單筆詢價(jià)交易平均耗時(shí)僅22秒，較人工詢價(jià)時(shí)間縮短約94%，提升了郵儲(chǔ)銀行本幣貨幣市場(chǎng)交易質(zhì)量和效率。
智能審貸助手：銀行信貸業(yè)務(wù)中影像資料錄入、分類與核查工作高度依賴人工，流程環(huán)節(jié)繁多，整體處理效率低且操作易失誤。郵儲(chǔ)銀行將人工智能技術(shù)構(gòu)建了貫穿信貸業(yè)務(wù)核心環(huán)節(jié)的智能審核體系，實(shí)現(xiàn)材料自動(dòng)錄入、合規(guī)自主校驗(yàn)與完整性判斷。智能審貸助手的影像分類準(zhǔn)確率可達(dá)96%，關(guān)鍵信息提取準(zhǔn)確率可達(dá)92%，且能在20分鐘內(nèi)生成審查報(bào)告，顯著縮減了客戶經(jīng)理業(yè)務(wù)申報(bào)時(shí)間，減輕人工操作負(fù)擔(dān)，同時(shí)能夠輔助信審人員決策，提升審批效率與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確性。