AI与各领域广泛融合，展现出极大的创造力

人工智能作为当代创新最活跃、应用最广泛、带动最强劲的技术，已自然无缝地与生产生活的方方面面深度融合，展现出赋能百行千业创新发展的巨大潜力。

在产业经济领域，AI技术能够有效牵引生产和服务体系的智能化升级，促进产业链价值链延伸拓展、融合发展。在制造业，通过“数字孪生”创建虚拟工厂模型，实现对工厂的可视化和智能化管理，提高实际生产效率；“黑灯工厂”通过构建无人工干预的全自动化生产环境，实现高效、稳定和低成本的制造过程，引领智能制造上升到全新高度。在医疗行业，AI已应用于健康管理、智能诊断、药物研发和医疗机器人等领域，AI参与的基因编辑已成功编辑人类细胞中的DNA，加速多种遗传疾病精准治疗的发展。

在政务民生领域，AI技术助力数字社会、数字政府建设，以数字化手段促进民生改善和治理能力现代化。例如，上海市以“高效办成一件事”为牵引，打造“智慧好办”政务服务，应用人工智能实现“少填少交智能审”、申请材料政府主动生成。运用AI大模型打造基层社会治理的“新帮手”，面向居民提供各类服务政策智能检索问答服务。运用AI构建城市智慧大脑，通过引入智能交通系统和无人机移动巡检，准确预测交通拥堵状况，提供智能道路规划，降低交通压力和能源消耗，提高城市运行效率。

在国防军事领域，AI技术在军事模拟训练、情报分析和指挥控制等领域的应用，正逐步延伸作战空间，改变传统的战争方式和军事策略，信息通讯、战场感知、无人化等基于高新技术的战斗力建设变得尤为重要。在现代战场，面对无人机的远程攻击，坦克变成了严重落后于时代的战争兵器。今年3月，美国国土安全部发布《2024年人工智能路线图》，探索在国土安全领域开展人工智能应用。欧洲国际防务展中，地面机器人、无人机、制导装备、指挥中心等几乎所有展示的系统都有人工智能的影子。可以预见，未来战争将是作战双方算力、算法、数据的全面抗衡，超算中心和大模型将是新时代的大国重器。

运用新质生产力写好数字金融大文章，助力金融强国建设

人工智能作为新质生产力的代表，已经在金融数字化转型实践中展示出强劲推动力和支撑力。今年，交通银行在制定数字金融行动方案基础上，加快“人工智能+”行动方案制定，力争在更深层面、更广范围推进人工智能实践，促进数字金融高质量发展，服务金融强国建设。

一是运用人工智能践行“以人为本”，推动金融服务普惠化便捷化。为满足人民群众多样化的金融需求，交通银行以“数据+智能”双轮驱动，从信用端、信息端切入，致力提供更普惠、更便利的金融服务。在服务更普惠方面，我们革新服务模式，通过深度学习和大数据分析，对客户进行多维度精准画像，推出基于统一客户信用体系的预授信模式，实现从产品级授信向客户级授信转变、从客户主动申请向银行预授信转变，有效扩大信贷范围、提高融资可得性。我们进一步使用算法模型标签，推动客户产品精准对位，涵盖理财、保险、基金等产品推荐，多渠道增加居民财产性收入。在服务更便利方面，我们重塑业务流程，基于音视频、图像识别、生物识别、智能语音等技术，打造客户身份远程核实场景，提供人像比对、人证比对等多项能力，将税融通、普惠e贷、抵押贷、车贷等产品的核实时间从几天缩短至几分钟，解决客户多次往返网点、办理手续繁琐耗时的痛点。我们突出移动优先，加强线上线下融合，打造智能语音客服，呼入业务语音识别率达99%，应用虚拟数字人技术提供全天候服务，持续提升线上渠道对客服务能力和水平。

二是运用人工智能服务实体经济，创造共同价值。交通银行聚焦经济发展的重点领域和薄弱环节，不仅关注企业的短期盈利能力，更着眼于企业的长期发展和创新动力，为实体经济提供更全面、更精细的金融服务。交通银行根据科创企业不同阶段的发展需求，提供全周期金融服务，促进科技成果转化应用，助力发展新质生产力。通过对接国家、地方、园区、企业不同层级数据，打造集成电路、人工智能、高端装备制造等产业图谱，推动科技企业资产数字化、产业链条透明化。在此基础上进一步搭建“1+N”科技型企业专属评价模型，应用于客户营销、产品设计、信贷审批、额度核定、贷后监测流程，已覆盖73万户科技型企业，助力科技型企业做大做强。我们将智能化手段融入绿色金融体系建设进程。推进绿色智能识别，构建企业ESG（环境、社会和公司治理）智能风险评价体系，助力提升绿色信贷精细化管理水平。推出绿色产业链金融服务，为绿色产业链属企业提供“一户一方案”服务模式，有效支撑传统产业低碳转型和绿色产业发展壮大。

三是运用人工智能强化风险防控，实现稳健经营。防控风险是金融工作的永恒主题。近年来，金融领域的诸多案件表明，犯罪分子的洗钱、欺诈手段越来越多样化，隐蔽性越来越强，客观上加大了银行防控工作难度。交通银行加速推进全面风险管理数字化转型，运用数字技术全面提升信用风险、操作风险、合规风险等领域的风险防控能力。譬如在信用风险领域，我们依托多维度的行内外数据完善客户信用评价体系，构建关联关系图谱，实现信用风险总额管控和穿透管理；通过机器学习技术完善风险监测预警机制，建立信贷逾期预测模型，前瞻精准识别风险资产超百亿元，年回收资产数十亿元。在操作风险领域，我们通过OCR比对、RPA自动核查等手段，有效识别合同造假、抵质押物权证造假等欺诈行为，年自动核查约15万件权证；通过制定反欺诈实时风控策略，拦截疑似电信诈骗交易金额数十亿元，全力守护好老百姓的“钱袋子”。在合规风险领域，通过端到端AI模型的应用，减少30%的反洗钱筛查任务量，单笔任务节省40%的核查及报告编写时间，并通过隐案挖掘等模型有效提升50%的反洗钱上报率。