一、项目背景及目标

当前，人工智能大模型技术正加速重构银行业态，推动金融服务向自动化、智能化方向跃迁。中国人民银行在2025年科技工作会议中明确提出“加快金融数字化智能化转型，安全稳妥推进人工智能大模型应用”的战略要求，为银行业技术革新注入政策动能。

晋商银行AI智能审单项目积极响应行业趋势与监管导向，聚焦金融审单场景中的业务痛点——传统人工审单模式存在效率瓶颈、风险识别滞后及操作标准化不足等问题，亟需通过AI技术实现流程重塑。项目以“多模态分析+智能推理决策”为核心，深度融合文本识别、影像解析等技术构建审单模型，对信息补录、资料审核、风险动态研判等传统业务环节进行全链路智能化深度融合，旨在打造符合金融行业数字化转型要求的智能审单标杆，为构建“未来银行”生态提供高价值、可复用的技术底座与业务范式。

二、项目方案

通过本项目的实施，晋商银行旨在打造符合金融业数字化转型要求的智能审单标杆，既满足中国人民银行对AI技术“安全可控、风险穿透”的合规要求，亦为构建“未来银行”生态提供可复用的技术底座与业务范式。

（一）建设目标及工作计划

本项目围绕单位账户开立场景的智能化升级，设定以下核心业务目标：

1. 审单效率提升

通过多模态及推理模型自动补录账户信息，构建集中作业系统智能分流机制，减少人工干预环节。

2. 业务流程标准化

建立智能审单标准，统一集中作业中心账户审核标准，消除人工主观判断差异。建立可以动态同步更新的审核规则库。

 3. 客户体验智能化

通过部署AI智能交互，快速识别并提示客户材料缺失/错误项，提高预审效率。

计划于2025年6月开始敏捷项目；

计划于2025年9月完成全部功能的投产。

（二）需求范围

图 1  AI智能审单业务流程架构图

图 2  AI智能审单技术支撑图

图 3  AI智能体开发平台支撑能力

三、创新点

1、技术突破

晋商银行AI智能审单体系以“安全可控、人机协同”为原则，在系统架构、风控体系与作业模式上进行了一系列前瞻性设计，构建了具备行业示范意义的智能化技术解决方案。

多层次流控与资源隔离的韧性架构：为确保AI智能审单稳定运行，技术上设计了精细化的资源管控与韧性保障机制。通过热点参数流控、工作流线程池隔离、API熔断降级等多层次技术，实现了对算力、并发请求的精准控制与故障隔离。该韧性架构确保了AI系统在高并发业务场景下的高性能与高可用性，为金融核心业务的平稳运营提供了坚实保障。

多源异构数据的动态编排与标准化处理技术：面对审单业务中数据来源多样、格式不一的核心挑战，项目实现了对多源异构数据的动态化、标准化预处理。通过可配置的模板化机制，实现了对不同来源、不同格式数据的灵活抽取、规则过滤、动态充血与智能拆组，并针对文件数据，能根据其大小与质量自动选择最优的压缩与格式转换策略，最终形成供AI模型使用的高标准数据集合。此技术将原本繁琐、定制化的数据接入与清洗工作，转变为高度自动化、可复用的流水线，极大提升了数据准备的效率与质量，为上层AI模型的稳定、精准推理提供了坚实、纯净的“数据燃料”。

多模态智能识别与语义规则推理融合判断技术：采用模型融合突破了传统OCR仅能提取文本的局限，创新性地引入并优化了开源多模态大模型的短板，构建了面向金融凭证的深度理解能力。该技术不仅能精准识别印章、签名、表格布局等复杂元素，更能融合业务规则进行语义层面的逻辑校验，实现了从“看得见”到“看得懂”的认知跨越。此举将审单从表面信息核对升级为深度业务合规审查，奠定了全流程智能决策的基石。

基于MCP协议与大模型协同的智能作业调度与分析架构：创新性地采用MCP协议，构建了安全、高效的数据访问与任务调度中枢。架构打通了大模型与底层业务数据价值的直连通道，并集成大语言模型作为自然语言交互接口。业务人员无需技术背景，通过日常语言即可实时查询复杂业务数据，系统自动解析、生成查询并返回结果。此设计重构了人机协作模式，大幅降低了数据使用门槛，实现了“对话即查询”的智能化作业新范式，赋能业务人员成为数据分析师。

丰富智能体库技术支撑：设计了开户识别智能体、校对推理智能体、审核智能体、非企业识别智能体、多模态对话智能体、推理对话智能体、MCP-Agent对话智能体、AI校对任务对话智能体、AI审核任务对话智能体、AI任务对话智能体等多个智能体设计。

知识交叉验证与对话式即时检索技术：针对复杂业务流程中知识不准确痛点，项目构建了模型知识、自主知识的交叉验证机制，确保业务环节中数据的准确可靠，同时设计动态演进的智慧知识内核。通过对传统业务价值数据进行编排并开发嵌入式对话模块，支持员工通过自然语言实时提问，系统能生成精准、可溯源的答案。该系统将静态知识价值转化为动态的“专家大脑”，实现了组织知识的精准传承与高效利用，为人员提供AI全流程深度辅助。

2、模式创新

晋商银行AI智能审单体系是在传统开户审核流程与人工智能技术深度融合方面的重要创新。面对AI技术存在的“黑箱”风险特性，项目秉持“风险可控、效率最优、数据可信”三大核心理念，构建了一套自主设计的智能化审单体系。

架构先进性：“双流程隔离”双模架构，确保业务连续性与韧性

项目创新采用 “AI流程与传统流程并行隔离” 的双模架构。该设计确保了业务运营不強依赖、不捆绑于AI系统，当模型出现异常时可实现瞬时切换至稳定传统流程，从根本上保障了核心业务的连续性，为金融业安全稳妥应用AI提供了关键的架构韧性范例。

风控先进性：构建“多源数据可信治理”体系，破解AI“黑箱”难题

依托行内自主研发的智能体引擎平台，项目对多方数据源实施精准标签化与交叉验证，构建了端到端的可信数据链条。此举实现了从数据输入到决策输出的全链路风险校对与清晰溯源，有效提升了AI决策的透明度，为行业践行“风险穿透”监管要求提供了可落地的技术路径。

模式先进性：定义“机审人核、智能闭环”的人机协同新范式

系统与人工审核专家形成了高效的协同机制。AI负责常规标准化审核，在识别到存疑时，实时触发人工介入并推送结构化审核建议。此模式既发挥了AI的效率优势，又保留了人类专家的经验价值，实现了“效率”与“精准”的平衡，定义了下一代金融业务流程的人机协同标准。

工具先进性：打造沉浸式“AI业务助手”，赋能员工决策

创新推出的AI业务助手“晋宝”，融合了多模态解析、动态推理、MCP、智能体等前沿能力，为审核人员提供沉浸式图文交互、复杂文件解析等全方位智能支持。“晋宝”作为员工能力增强平台，将员工从繁琐信息处理中解放出来，聚焦于高价值决策，展示了AI在赋能员工、提升组织智能方面的巨大潜力。

图 4  AI智能审单校对智能体

图 5  AI智能审单对话式Agent

四、项目管理过程

2025年4月完成场景选型，确定企业开户审核为突破口；2025年7月至9月进入建设阶段，攻克了AI技术与传统业务流程融合的挑战，项目于2025年9月19日成功上线，次日小店支行即通过AI流程成功开立首笔对公账户，标志着我行对公服务正式进入AI时代。经过短期网点的试运行阶段，已于2025年10月13日实现全行业务的正式运行。

五、运营情况

晋商银行AI智能审单系统以清晰的规划和快速的迭代，成功实现了从概念验证到全行推广的跨越，并取得了显著的阶段性成果。

项目进展回顾：项目严格遵循“试点先行，分步推进”的实施策略。于2025年4月完成场景选型，确定企业开户审核为突破口；2025年7月至9月进入建设阶段，攻克了AI技术与传统业务流程融合的挑战，项目于2025年9月19日成功上线，次日小店支行即通过AI流程成功开立首笔对公账户，标志着我行对公服务正式进入AI时代。经过短期网点的试运行阶段，已于2025年10月13日实现全行业务的正式运行。

当前成效与数据表现：晋商银行AI智能审单体系在效率、标准化与风险控制方面已展现出明确价值。采用AI审单后，单笔开户审单流程平均耗时仅约1分钟，与传统人工模式相比，效率提升达数十倍。系统日均处理业务峰值稳定在50笔，展现了良好的稳定性与并发处理能力。通过将“风险可控、效率最优、数据可信”理念固化于系统，有效实现了审核标准的全行统一与“黑箱”风险的规避。

六、项目成效

晋商银行AI智能审单项目的成功落地，不仅实现了内部运营的提质增效，更创造了显著的经济与社会效益。

经济效益方面，项目实现了运营效率的飞跃与成本的结构性优化。系统将单笔业务审核耗时从传统人工模式的数十分钟压缩至约几分钟，效率提升数倍，有效释放了人力资源。在此基础上，传统流程中的信息补录、校对及审核等岗位得以大幅精简，使一线业务人员能够从重复性劳动中解放出来，将精力转向客户服务与价值创造等更高价值领域，实现了降本与增效的有机统一。

社会效益与行业价值方面，项目构建的“风险可控、效率最优、数据可信”的智能审单体系，为全行建立了统一、标准的合规审核范式，从源头规避了“黑箱”操作风险，极大提升了业务安全性与客户权益保障水平。该项目的成功实践，为金融同业探索AI与传统业务深度融合提供了可复制、可推广的“晋商方案”，对推动区域金融服务智能化升级、增强金融体系稳健性具有积极的示范效应。

七、经验总结

在传统金融业务与人工智能（AI）技术深度融合的过程中，普遍存在诸多挑战与实施难点。晋商银行“AI智能审单”项目成功实现了从概念验证、试点落地到全行推广的全过程，充分体现了本行在科技与业务领域的深度融合与协同创新能力。基于该项目的成功实践，我们初步构建了一套智能审单的体系化标准，现从以下几个方面进行系统性总结，旨在为同业提供可借鉴的经验。

在系统设计上，项目创新采用“AI流程与传统流程并行隔离”架构，实现双流程智能隔离。该设计确保业务不強依赖AI系统，当AI出现异常时可瞬时切换至传统流程，有效保障业务连续性与运营安全。同时，系统通过明确划定传统代码与AI模型的实施边界，贯彻“代码优先、AI补充”原则，在业务域与技术域实施双重流控管理，实现人机协同最优解，最大化提升算力使用效率。

在风险控制方面，系统依托晋商银行自主研发的智能体引擎平台，对工商数据、渠道上传、模型识别与推理等多维数据来源实施精准标签化管理和交叉验证，构建多源数据可信治理体系，实现数据溯源清晰、风险多重校对，全面提升业务准确率与安全性。

在业务流程中，AI系统与人工审核专家形成高效协同机制。当系统识别到材料存疑或缺失时，会实时提示人工介入，并提供结构化审核建议，辅助完成最终决策，形成“机审人核、智能闭环”的作业模式。

AI开户审单场景的成功落地，为晋商银行全面深化人工智能应用打开了局面。下一阶段，我行将基于当前运行数据持续优化审单智能体引擎，提升对复杂场景的处理能力；并将此智能化审单体系快速复制到票据业务、信贷审批等高价值场景中，坚定不移地推动全行服务向更智能、高效、安全的方向演进。