智慧银行 以人工智能驱动转型并创造价值 毕马威 创·见不同 毕马威国际 kpmg.com/intelligentbanking © 2025 毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙） — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询（中国）有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳门特别 行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司 段，通过 少量措施探索整体转型。随着时间的推移，在实现基础效率之后，他们会着眼未来将更多资源投入第二阶段，并开始通过第三阶段的长期投资为转型创新奠定基础。这种动态平衡有助 于确保银行能够取得立竿见影的成果，同时铺就未来的成功之路。 智慧银行的发展之道 有效的人工智能转型不仅限于实施相应的技术。通过对领先实践进行研究，我们发现银行可以通过三个人工智能转型阶 段增强人工智能能力并挖掘价值。 他们希望更深入了解客户的感知和体验，以改进自身 的产品和服务。 他们面临的主要挑战是难以从通过客户满意度调查收 集的大量定性数据中获取具有可操作性的洞察信息。 此举的目的是深入了解客户对该银行产品和服务的意 见，准确获知他们对银行的满意度、不满意的领域以 及对该银行的普遍看法。 毕马威的应对之策 毕马威团队利用其OpenAI平台，对客户满意度调查 结果进行了详细的情绪分析，以得出可行见解。 在Python、MS

数据安全等多方面都取得了显著的建设进展。 1.在供应链金融方面 数字孪生技术可以通过物联网设备收集的实时数据，实 现对供应链全程的可视化分析，从而为金融机构提供更精确 的企业信用评估和偿债能力分析。这不仅能够降低信贷风 险，还能促进跨区域业务的发展，尤其在风险评估和信贷决 策方面，能够显著提升金融服务实体经济的能力，体现科技 金融的核心价值。 2.在客户服务方面 融合元宇宙、VR、AR等技术构建的金融虚拟厅堂，能为 力，优化客户体验。通过整合多模态交互、 数字人建模、自然语义理解等先进技术，数字员工可以 在为客户提供金融服务、产品介绍的同时，与客户进行金融 知识互动问答，为客户提供多样化的金融教育学习体验（见 图 15）。 图 15 交通银行数字员工金融教育场景示例 4.总结分析 交通银行在数字孪生数字人应用实践过程中，形成如下 总结建议： 数字人应用需与业务场景充分结合，通过细分场景设 50

每⼩时70英⾥的 速度⾏驶⽽⽆需监督存在很⾼⻛险，导致监管批准进展缓慢是可以理解的。现在这 ⼀情况正在改变。Waymo每周进⾏10万次AV乘⻋。其他试验和批准也正在进⾏中 ，有机会减少死亡⼈数（每年有140万⼈死于⻋祸），增加⽆法驾驶的⼈的出⾏机 会，以及解放⼈们的时间。我们的分析指出到2050年估计将有18亿辆AV。 AV⽬前⾮常昂贵。在价格和⻛险谱的另⼀端，AI智能机器⼈吸尘器已经在美国的20 场的相当⼤部分。下图显⽰ ，到2050年，较不发达地区将占⼈形机器⼈市场的三分之⼆。 图3.按发展组别细分的人形机器人分析（单位：百万） 来源：Citi GPS 我们还注意到，亚洲对机器⼈的⻛险投资正在增加，根据专利数据，机器⼈创新在亚 洲蓬勃发展。美国可能在⼈⼯智能领域处于领先地位，但我们的专有分析显⽰，过去 20年中国占了所有机器⼈专利的78％。 ⾕歌⾸席经济学家哈尔·⽡⾥安曾经说过：“预测未来的⼀种简单⽅法就是看看富⼈ 如Bommasani等⼈（2021年）定义的基础模型是“在⼴泛数据（通常使⽤规模上的 ⾃我监督）上训练的任何模型，可以适应（例如，微调）各种下游任务”。 图5。人工智能的故事是一个不断增长和同质化的过程 来源：关于基础模型的机会和⻛险 基础模型对机器⼈的影响深远。它们可以接收任务描述，将其转换为可执⾏代码，然后通过机 器⼈将其转化为物理动作。这种能⼒可以使更多⼈接触到先进的机器⼈技术。 2。多模态性 多模态性涉及整合各种⼈⼯

R1论文图解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20844750193 落 地 应 用 PART 04 34 34 DeepSeek让人类与AI对话更加简单，提示词让对话质量提升立竿见影，适合所 有层级使用者快速上手。 DeepSeek的深度思考模式基于DeepSeek R1模型，是一种推理模型。相比较 于传统的生成模型，使用DeepSeek R1模型时的提示词技巧有较大的变化。

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员工做好准备以推动变革？最期待通过哪些机会来加速进展？ 我们将这些结果与我们在 2024 年进行的数十项调研、深度访谈、客户互动中获得的洞察进行 了比对，勾画出在 2025 年将重塑 AI 蓝图的重大趋势（见第 5 页“研究方法”）。 我们发现，领导者仍然难以通过 AI 投资实现业务转型，但他们相信自己正处于重大突破的边缘。 事实上，63% 的受访高管表示其 AI 产品组合将在未来一到两年内对组织产生重大财务影响。

预训练算力前提下，大幅提升模型性能 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 26 政企、创业者必读  预训练模型如GPT——疯狂读书，积 累知识，Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶，变成少数巨头游戏 预训练大模型 推理大模型 预训练大模型难以通往AGI之路  推理模型如R1——通过逻辑链条推导答案， 分解规划，自我反思  预训练范式像是记忆和模仿，强化学习范 式更像探索实践

反映报告初次公开发布时的判断，在不作事先通知的情 况下，可能会随时调整，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与国金证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意 见不同或者相反。 本报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能 不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所

众源数据不仅用于实时交通服务，也用于验证和更新地图要素， 提升地图的“鲜度”和对现实世界变化的响应速度，形成了高 效的数据闭环。 • 例如，与 smart 的合作中，TomTom的实时交通数据、本地危 险警报和动态路线重规划能力，确保了smart电动车用户能够获 得平稳、安全的旅程，并能实时了解充电桩可用性。  提升地图鲜度与准确性 基于众源数据和先进算法，TomTom 提供精准的车道级实时交

前业界也没有达成一致如何进行监管。 建议风险程度较高和不确定产品推动机构监管模式，开展软件机构预认证模式的试点， 由第三方机构进行相关伦理、安全人员等方面的认证，通过对机构的认证，减少相关风 险，同时可促进加快相关产品研发和使用。 CDSS 和 GPT 等风险较高且还未纳入监管的产品推动“机构监管”模式对于 NLP 类的辅 31 助决策系统和生成式人工智能产品，目前并不符合纳入人工智能医疗器械管理的范畴， Morgan 数据， 生物制药行业交易的预付款份额自 2020 年来呈下降趋势，其中 2024 年上半年的预付 款比例仅为 6%。药物研发的高风险高投入属性，小额预付款无疑降低了交易的经济风 险，该现象也反映了 MNC 在 BD 交易时日趋谨慎的态度。在此背景下，MNC 资金更多 流向 AI 医疗领域更是“用脚投票”，肯定了 AI 制药的价值。 据蛋壳研究院不完全统计，2024 年间截至