在数字金融加速发展的2025年，银行业正经历着前所未有的变革。大模型技术的成熟与普及，为银行用户体验优化提供了全新工具和方法，正从客服、产品设计、流程优化等多个维度重塑客户与银行的互动方式。根据腾讯金融研究院发布的《2025金融业大模型应用报告》，2025年上半年银行业大模型相关中标项目达44个，占全行业金融业大模型应用的56%，显示出银行业对AI技术的高度重视。然而，这一转型并非一蹴而就，银行在应用AI大模型优化用户体验的过程中，面临着技术成熟度、专业能力与成本投入等多重挑战，同时不同规模银行也呈现出差异化的发展路径。

本文基于近期银行业用户体验相关的招标信息、技术实践案例及行业趋势分析，深入探讨AI大模型如何赋能银行业用户体验优化，揭示当前热点领域及未来发展趋势，并提出具有实际指导意义的策略建议。银行业需从技术赋能、组织变革、客户分层、风险管控和生态构建五个维度系统推进AI大模型与用户体验的深度融合，才能在数字金融竞争中建立差异化优势。

一、银行业用户体验优化的招标信息分析

1.1 用户体验优化的招标项目类型

根据2025年银行业公开招标信息，用户体验优化相关的项目主要集中在以下几个方面：

客户旅程优化类项目：如郑州银行2025年6月发布的对公开户客户旅程优化需求项目、对公客户账户销户和变更旅程优化项目，宁波银行2025年10月的贷后系统规则整合、流程精简和用户体验提升项目，均明确要求供应商提供流程优化方案，简化操作步骤，提升服务效率。这类项目通常要求供应商具备金融业务流程优化经验，能够通过数据分析识别客户旅程中的痛点，并提供技术解决方案。

移动端交互设计类项目：如曲靖市商业银行2025年10月的手机银行app备案服务采购项目，要求供应商提供符合《移动金融客户端应用软件安全管理规范》(JR/T0092-2019)标准的合规检测服务，同时关注用户界面友好性、操作便捷性等体验指标。上海银行2024年8月发布的个人手机银行鸿蒙版本升级项目之大模型智能体采购公告，更是将AI大模型与移动端交互设计直接关联，要求供应商具备大模型对话场景实施经验。

智能客服与交互升级类项目：如建设银行2024年7月的社保卡数字柜员智能客服项目市场调研公告，要求供应商提供智能服务机器人终端功能，包括多语言支持、自然语音对话能力、实时监控等功能，旨在提升客户服务效率和质量。这类项目通常要求供应商具备大模型技术能力，能够实现意图识别、对话管理、知识库构建等功能。

AI大模型平台建设类项目：如温州银行2025年10月的普惠金融AI大模型建设项目，要求供应商提供大模型技术平台，支持普惠金融业务场景的智能分析和决策。这类项目通常要求供应商具备大模型训练和优化能力，能够结合银行业务特点进行模型定制和部署。

1.2 招标项目的技术要求分析

从银行业用户体验优化相关招标项目的资质要求来看，银行对AI大模型技术的应用已从概念验证阶段转向实际落地阶段，对供应商的技术能力提出了更高要求：

数据处理能力：多数项目要求供应商具备大数据处理和分析能力，能够从海量数据中提取有价值信息，支持个性化服务推荐。如宁波银行项目要求供应商具备体系化的互联网渠道系统建设方案，能够适配我行的平台建设策略、接口设计标准。上海银行项目要求供应商具备基于大模型的通用能力，完成一系列面向业务场景的应用建设。

模型开发与优化能力：部分项目明确要求供应商具备大模型训练和优化能力，能够结合银行业务特点进行模型定制。如徽商银行2024年9月的AI大模型综合服务平台采购项目，要求2023年1月1日后，投标人至少应具有一例银行业大模型相关项目的成功实施案例。江苏江南农商银行2024年7月的OCR通用大模型采购项目，要求供应商具备搭建一套OCR通用大模型，能迅速响应内部各类场景OCR应用需求的能力。

合规与安全能力：随着监管趋严，银行对供应商的合规与安全能力要求不断提高。如曲靖市商业银行项目要求供应商未被列入信用中国网站严重失信主体名单、重大税收违法失信主体、政府采购严重违法失信行为记录名单 。上海银行项目要求供应商只接受拥有智能体相关产品著作权的供应商参与，强调知识产权保护和合规性。

本地化部署能力：银行对大模型的本地化部署需求日益增加，以满足数据安全和合规要求。如吉林银行2024年9月的大模型知识引擎(一期)建设项目要求供应商具有丰富的国内同类项目实施和服务经验，在近3年投标人或原厂大模型厂商成功实施过大模型项目至少2个，其中实施2个大模型项目里必须包括金融领域大模型项目1个。民生银行采用联邦学习+知识图谱打破数据孤岛，提升模型训练效率与合规性，为行业提供了可复制的解决方案。

1.3 招标项目的预算规模分析

从招标项目的预算规模来看，银行业AI大模型应用的投入呈现明显的差异化特征：

国有大行：通常预算规模较大，如工商银行2025年半年报显示，新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景。建设银行累计赋能授信审批、智能客服等274个行内场景，显示出国有大行在AI大模型应用上的规模化投入。

股份制银行：预算规模适中，如招商银行已在零售、对公、风控、运营、办公等多个领域共落地184个场景应用。中信银行构建智能服务场景超1600个，显示出股份制银行在AI大模型应用上的体系化建设。

城商行/农商行：预算规模相对较小，但增长迅速。如盛京银行2025年人工智能大模型平台硬件采购项目预算金额为600万元，贵阳银行大模型智能中台能力建设项目(一期)中标金额为520万元。常熟银行2025年上半年完成满血版DeepSeek及Qwen3-235B等底层模型的评测与上线，成功投产六项大模型助手，显示出中小银行在AI大模型应用上的积极态度。

二、AI大模型在银行业应用的现状分析

2.1 国有大行的差异化策略

国有大行在AI大模型应用上主要采取平台+生态的策略，通过自研大模型构建基础平台，再结合业务场景进行应用拓展：

工商银行：在2025年半年报中披露新增超100个AI应用场景，包括AI财富助理、投研智能助手等。工行已构建全栈自主可控的千亿级参数规模AI大模型，实现算法、算力、数据三大技术支撑。其工银智涌平台推动大小模型协同，已在远程银行、对公信贷、运营管理、金融市场等多个业务领域得到广泛应用。

建设银行：截至2025年6月末，已落地274个行内场景，覆盖智能客服、信贷审核、运营管理等多个领域。建行数字柜员智能客服项目支持多语言、多渠道服务，且无需登录即可使用，降低了服务门槛。建行还积极探索元宇宙虚拟营业厅，通过AI元宇宙空间功能为用户带来新的交互方式。

中国银行：在2025年半年报中披露已使用大模型技术赋能全行100余个场景。中行申请了基于元宇宙的签约方法、元宇宙签约系统、设备及介质专利，可应用于虚拟现实领域、人工智能领域及金融领域，显示出在元宇宙应用上的前瞻性布局。

国有大行在AI大模型应用上的特点：技术投入规模大、自研能力强、应用场景覆盖广，但对核心业务场景的渗透相对谨慎，更多集中在通用服务和辅助决策领域。

2.2 股份制银行的差异化策略

股份制银行在AI大模型应用上主要采取规模化+价值创造的策略，通过快速部署大模型应用实现业务价值提升：

招商银行：在零售、对公、风控、运营、办公等多个领域共落地184个场景应用。招行AI小招智能财富助理通过基座大模型升级，框架更泛化、技能更微粒化，专业能力持续升级。招行还构建了5×5旅程矩阵模型，根据客户资产规模和风险偏好，提供全旅程的财富陪伴服务。

中信银行：积极探索AI赋能客户营销、管理决策、运营、风控等重点领域新范式，构建智能服务场景超1600个。中信百信银行推出的灵犀智能体涵盖信息查询、业务办理、业务营销、服务指引等4大类20余项业务功能，覆盖客服80%业务场景。中信银行还申请了区块链隐私数据保护方法和装置等专利，为AI大模型应用提供安全保障。

兴业银行：正征集合作伙伴，拟基于行内数据训练金融大模型以提升研发效率。兴业银行的智能体平台上架了超200个智能体，覆盖多种业务场景。

股份制银行在AI大模型应用上的特点：场景覆盖数量多、业务价值导向强、技术整合速度快，更注重AI大模型在具体业务场景中的落地效果和经济效益。

2.3 城商行/农商行的差异化策略

城商行/农商行在AI大模型应用上主要采取合作+场景的策略，通过与外部技术公司合作，快速切入单点场景应用：

上海银行：推出AI手机银行，适配鸿蒙生态系统，构建与华为新鸿蒙生态系统全面兼容的个人手机银行应用。上海银行基于大小模型自主研发出上百个智能体，覆盖多种业务场景。

重庆农商行：AI小渝应用于多元场景，包括智能客服、产品推荐、风险控制等，提升客户体验和业务效率。

常熟银行：积极推进大模型技术的本地化部署与场景化落地，完成满血版DeepSeek及Qwen3-235B等底层模型的评测与上线，并成功投产六项大模型助手，覆盖智能客服、办公协同、研发支持、精准营销及智能风控等多个业务领域。

江苏银行：截至2025年6月末，已落地的智能化场景数量接近60个，主要集中在客服、信贷审核等场景。

城商行/农商行在AI大模型应用上的特点：预算规模相对较小、技术依赖外部合作、应用场景聚焦细分领域，通过快速切入单点场景实现用户体验优化。

三、银行客户体验的主要痛点与需求分析

3.1 客户体验的主要痛点

根据麦肯锡2025年10月发布的《客户眼中的银行体验：孰优孰劣》白皮书，中国银行业客户体验存在以下主要痛点：

产品同质化与复杂性：客户反映银行产品较为复杂，解释也不太清晰，很难理解，以及灵活性不足、不如互联网公司有很多定制化产品。产品NPS的重要性达到0.8以上，但产品却是目前银行体验最为落后的因素。

服务流程繁琐：25%的客户表示，只要遇到一次糟糕的服务体验就有可能考虑更换银行。服务的重要性为0.77，但服务流程复杂、操作效率低等问题影响了用户体验。

个性化服务不足：客户期待定制化服务但现有能力不足，AI决策透明度和人工服务选项是关键。客户认为银行在个性化服务、高科技、新潮有活力方面仍有提升空间。

无障碍服务缺失：视障人群、老年人等特殊用户群体在使用银行APP时面临诸多障碍，如界面复杂、操作步骤多、缺乏语音辅助等功能。

3.2 客户体验的差异化需求

不同客群对银行体验的需求存在显著差异：

年轻客群：追求个性化、沉浸式、智能化的体验，希望银行服务能够与日常生活深度融合，提供情感价值和社交属性。

中年客群：关注服务效率和安全性，希望银行能够提供便捷的操作流程和透明的决策过程，减少等待时间和操作复杂度。

老年客群：需要简单直观的操作界面和无障碍服务，如大字版、语音导航等功能，降低使用门槛，增强安全感和信任感。

企业客户：对服务的专业性和效率要求更高，希望银行能够提供一站式综合金融服务，减少重复提交材料和多次验证的流程。

四、AI大模型在银行业用户体验优化中的应用实践

4.1 智能客服与交互升级

中信银行智能语音服务：中信银行手机银行引入智能语音服务，用户只需用自然语言（如我的账户余额是多少、推荐一个理财产品）即可获取服务，无需学习特定命令。该服务还针对视障群体和老年人提供全流程语音金融服务和大字版界面，实现了普惠金融的目标。

建设银行数字柜员：建行智能客服Genie支持繁体中文、简体中文及英文，覆盖手机银行、网站、微信公众号等多个渠道。该系统通过自然语言处理技术，能够理解客户复杂指令，提供精准回答，有效解决了传统智能客服服务响应滞后、自助解决率低、服务获取路径复杂等问题。

招行AI小招智能财富助理：招行基于大模型升级的AI小招，实现了资产配置建议、财务状况动态分析等全周期服务。用户可通过招商银行App下拉首页的管家快报，直观了解自己的财务状况和个人财富成长轨迹，如资产较年初增长13%，增长来自哪里、本月购物支出较上月涨幅等。

工行工小智数字经理：工行依托大模型能力，打造了工小智数字经理，支持语音、图文、手势交互，解决传统客服响应滞后问题 。该系统还上线了红黄绿灯分级提醒，基于客户全渠道交互行为数据，精准预判客户意图，提供风险预警、客户关怀、服务提醒等多场景预测服务，累计建设红黄绿灯场景30余个，提供有效提醒上亿次 。

4.2 客户旅程优化与流程自动化

中信百信银行信贷审核智能体：该智能体通过将AI能力嵌入业务流程，构建信贷凭证审核标准规范，以千级数据样本为基础、结合上百个审核点，沉淀形成了3个维度34项模型规则，目前线上凭证审核人工替代率超80%，提效近3倍，综合准确率超过93%。

工行远程银行服务模式：工行推出远程办服务模式和移动端居家客服服务模式，运用音视频、智能仿真等技术，建立非接触远程客户服务体系，累计上线视频审核场景、同屏协助场景200余个，业务量达千万笔，成功打造继电话渠道之后的第二大服务模式 。

工行工小助智能支撑体系：工行构建工小助智能支撑体系，推出强时效、广覆盖、高精度的远程客服数字助手，助力人工座席全面实现数字化武装，提升覆盖全渠道、全流程的客户服务能力。该系统上线语音实时监测系统，构建情绪监测、敏感词监测等智能监测模型，建立异常提醒机制，语音监测识别平均准确率达90%以上，月均提供异常预警约3万次 。

4.3 个性化产品与服务推荐

工行AI投智能投顾：工行基于大模型技术，结合客户画像数据和资产配置模型，打造了高收益、低波动的投资理财组合方案，解决了客户自主投资产品筛选难、投资时机把握难的两难问题，大幅提升了客户体验 。

招行AI小招全周期服务：招行AI小招通过萃取一线客户经理多年财富管理经验，构建覆盖售前期-售中期-售后期等各个关键时点的全周期服务链路，以用户财富生命周期为主线，搭建起覆盖基金、理财、保险、养老等全场景的人+AI服务体系，实现了从理解表象到理解实质的跨越。

工行智慧财富管家：工行推出的基于大模型的智慧财富管家系统，在上线后的三个月内，帮助客户在市场波动期间减少了约15%的非理性交易行为，显著提升了客户的长期收益。

4.4 无障碍服务与普惠金融

工行幸福生活版APP：工行推出手机银行幸福生活版（老年版），大字界面、语音导航等功能让老年人轻松使用。工行还为老年群体量身定制养老金融全景视图，涵盖养老资产情况、养老规划测算等，实现了金融服务的普惠化。

招行IP化服务：招行小招喵IP战略成功突破年轻客群的心理防线，将金融服务转化为情感陪伴，增强了客户粘性和忠诚度。

工行银发学堂：工行网点每周举办银发学堂，教授老年人智能设备使用方法和防诈知识；联合社区开展时光博物馆活动，邀请老客户分享人生故事；组建银龄志愿者队，让低龄老人帮助高龄老人办理业务，构建以老助老的社区生态，提升了老年客户的服务体验。

五、银行业AI大模型应用的热点领域分析

5.1 智能客服与交互升级

热点领域：智能客服与交互升级是银行业AI大模型应用的热点领域之一，超过80%的银行已在客服领域部署大模型技术。根据Gartner最新预测，到2025年，80%的客户服务互动将由AI处理，而这一比例在2022年还不到15%。

技术特点：基于大模型的智能客服系统能够理解自然语言，进行多轮对话，甚至能感知用户情绪。如招行小招AI顾问能够理解把我上个月的餐饮消费按餐厅类型分类，并告诉我哪些可以积分这样的复杂指令。工行工小智数字经理支持语音、图文、手势交互，解决了传统客服响应滞后问题 。

经济效益：AI客服的经济效益显著。如工行大模型座席助手融入座席通话全流程，让服务时长缩短10%，实现了服务效率的大幅提升。招行小招AI顾问系统上线后，客户满意度提升了35个百分点，平均问题解决时间从原来的8分钟缩短至1.5分钟。

5.2 客户旅程优化与流程自动化

热点领域：客户旅程优化与流程自动化是银行业AI大模型应用的另一热点领域，超过70%的银行已在客户旅程优化方面部署大模型技术。

技术特点：AI大模型能够分析客户在不同渠道的行为数据，识别客户旅程中的痛点，提供个性化服务推荐。如工行远程办服务模式和移动端居家客服服务模式，累计上线视频审核场景、同屏协助场景200余个，业务量达千万笔，成功打造继电话渠道之后的第二大服务模式 。

经济效益：流程自动化的经济效益显著。如中信百信银行信贷审核智能体，将信贷凭证审核人工替代率超80%，提效近3倍，综合准确率超过93%。工行智慧财富管家系统上线后，帮助客户在市场波动期间减少了约15%的非理性交易行为，显著提升了客户的长期收益。

5.3 个性化产品与服务推荐

热点领域：个性化产品与服务推荐是银行业AI大模型应用的重要方向，超过60%的银行已在产品推荐方面部署大模型技术。

技术特点：大模型能够分析客户的交易数据、风险偏好和生命周期阶段，生成高度定制化的内容。如招行AI小招通过萃取一线客户经理多年财富管理经验，构建覆盖售前期-售中期-售后期等各个关键时点的全周期服务链路。工行AI投智能投顾结合客户画像数据和资产配置模型，打造了高收益、低波动的投资理财组合方案 。

经济效益：个性化推荐的经济效益显著。根据埃森哲最新调研，采用AI个性化推荐的银行，其产品转化率比传统方式高出3-5倍。招行AI小招上线后，通过猜你喜欢、智能提醒等个性化的管家式服务，显著提升了客户活跃度和产品转化率。

5.4 无障碍服务与普惠金融

热点领域：无障碍服务与普惠金融是银行业AI大模型应用的重要方向，超过50%的银行已在无障碍服务方面部署大模型技术。

技术特点：大模型能够理解不同用户群体的需求，提供个性化的服务体验。如工行幸福生活版APP的大字界面、语音导航等功能让老年人轻松使用。工行银发学堂教授老年人智能设备使用方法和防诈知识。中信银行智能语音服务覆盖转账、查询等场景，并适配视障用户的语音辅助模式，实现了普惠金融的目标。

社会效益：无障碍服务的社会效益显著。如工行幸福生活版APP的推出，让老年客户能够便捷地使用手机银行服务，提高了金融服务的普惠性 。中信银行智能语音服务为视障群体和老年人提供全流程语音金融服务，解决了特殊群体的金融服务难题。

六、银行业AI大模型应用的未来趋势预测

6.1 服务模式升级：从交易工具