平安银行：以数字金融为引擎，推动金融服务迈向新高度

数字金融是指借助数字技术（如大数据、人工智能等）来推动金融服务创新的一类新型金融模式。数字金融凭借数字化的特点来提高金融服务的效率与便利性，降低金融服务的门槛和成本，从而让更多的人可以享受到优质的金融服务。2023年中央金融工作会议提出，要做好包括数字金融在内的“五篇大文章”，数字金融已经是当前银行业转型发展的重要课题。

近年来，平安银行(11.320, -0.22, -1.91%)积极把握数字金融发展机遇，夯实技术、数据、创新等基础能力，加快推进科技赋能数字化转型，提升产品竞争力和服务便利性，提高经营管理效率，助力业务高质量发展。

AI专属顾问“小安”赋能金融服务

当前手机银行APP服务模式，融易新媒体消息，平台提供的产品、资讯、权益都以散点化的方式呈现，客户遭动接受信息资讯，缺少参与感和粘性。

为了解决这个痛点，平安银行利用AI和大数据技术打造了AI专属顾问小安，通过精准识别客户身份，外呼内应为客户提供个性化的金融服务方案。据了解，AI专属顾问小安能满足客户三大需求：基于客户生命旅程主动将银行内好的活动、服务、权益精准推荐给客户，提供千人千面的内容与服务；小安可根据客户需求提供7*24小时专属个性化服务，即时响应，随叫随到；通过打造2D/3D虚拟人小安专属顾问形象，用新颖自然角色形象和语音视频等自然流畅的交互方式，提供可视化的有“人情味”的便捷服务，让客户感受到更有温度的陪伴服务体验。

如小安专属顾问（外呼）以客户为中心，将高频的生活场景作为长尾客户经营首入口，通过大数据实时消费事件+地理围栏（LBS）等技术在合适的时间、地点，对客户提供合适的服务。数据显示，平安银行积极探索新技术研发应用，加快“AI+金融”场景化落地。截止至2024年9月末，该行已落地超百个大模型应用场景。在深化AI技术能力应用方面，1月至9月AI外呼应用场景超550个，外呼规模约4.4亿通；AI质检配置模型超780个，调用量超6.84亿次。

近年来，随着AI生成式预训练模型技术的突破发展，大语言模型在语义理解、文本创作、图片多模态生成等方面展现了突出的能力，带来了新的“AI技术范式”变化。一时间各类大模型技术呈爆发式发展态势，各行各业都在探索运用大模型的应用场景，在银行业大模型的应用潜力与价值巨大。

平安银行大模型开放平台采用自主研发，构建统一的AI大模型底座，为各业务领域提供场景化通用能力模型，用大模型能力赋能业务需求的快速落地，解决大模型能力应用难、数据标注成本高、可复用性低以及重复造轮子等问题。

平台投入应用以来，在零售、对公、资金同业等各业务线快速探索落地，覆盖营销支持、客服运营、风险管控和员工辅助四大类场景领域，迭代上线超100个大模型场景应用，包括营销话术生成、营销文案生成、海报图片生成、客户画像挖掘、商机挖掘、办公知识问答、风险政策问答等，部分应用已产生明显的业务价值。后续，平安银行将紧跟前沿技术的发展趋势，不断完善大模型平台，为公司业务发展提供专业技术支撑，创造长期可持续的价值。

数字化汽车金融服务提质

机动车抵押登记及解除抵押登记是车驾管的高频业务，在传统汽车消费贷款业务模式下，车主需要先向银行提请抵押贷款申请，前往银行签署抵押合同等纸质抵押申请资料后，再到车管部门线下窗口排队提交抵押合同和双方身份证明等材料，才能办理机动车抵押登记业务，客户需要在银行、车管部门来回跑腿，时间跨度长，客户体验不佳。

近年来，平安银行汽车消费金融中心积极拥抱数字化转型趋势，在全国率先推出“平安警E通”智能车管平台，推进“互联网+交管服务”，将车管服务端下沉至金融机构，用“数据跑路”代替群众跑腿，用信息传输简化手续资料，完整推行抵解押无纸化、线上化，客户可直接在银行一站式办理机动车抵押业务，无需再到车管所办理；同时通过对车管业务前置整合，实现银行抵押资料数据共享，车管部门能实时了解银行抵解押的真实性，通过科技手段防范伪造纸质材料恶意操作的风险，做到了业务办理更严谨。

目前“平安警E通”在北京、重庆、南宁、南昌等全国30多个城市联合当地车管所成功落地，实现了平安银行车辆抵押解押全线上无纸化办理，办理时间由传统线下模式办理平均3天提升至15分钟，为客户带来了更便捷的服务体验。