邮储银行日均大模型调用超千万次：落地370个场景，日均词元超300亿

第一财经8月28日消息，邮储银行副行长兼首席信息官牛新庄在2026年中期业绩发布会上透露，截至目前，该行已落地超370个大模型应用场景，日均大模型调用超千万次，日均输入输出词元超过300亿。这一数据展示了大模型在金融行业规模化落地的最新进展。

370个场景全面覆盖

邮储银行的370个大模型应用场景覆盖了银行业务的各个方面，包括客户服务、风险管理、信贷审批、运营管理、投研分析、合规审查等。在客户服务领域，大模型智能客服能够处理复杂的客户咨询，提供个性化的服务建议。在风险管理领域，大模型能够分析海量交易数据，识别潜在的风险信号。

在信贷审批领域，大模型能够快速分析申请人的信用状况和还款能力，提升审批效率和准确性。在运营管理领域，大模型能够自动化处理大量重复性工作，提升运营效率。在投研分析领域，大模型能够快速分析海量研报和市场数据，为投资决策提供支持。

日均超千万次的大模型调用量，反映了邮储银行在AI应用方面的深度和广度。这一数字在国内银行业处于领先水平，也展示了大模型技术在金融行业的巨大应用潜力。

日均300亿词元的输入输出量，意味着邮储银行每天需要处理海量的文本数据。这对算力基础设施和模型优化能力提出了很高要求。邮储银行通过自建算力平台和优化模型推理效率，成功支撑了如此大规模的大模型应用。

牛新庄表示，邮储银行将大模型作为数字化转型的核心驱动力，持续加大在AI领域的投入。该行建立了专门的AI研发团队，与多家科技公司和研究机构合作，共同推进大模型在金融场景的创新应用。

邮储银行的案例，反映了金融行业AI应用的发展趋势。过去，金融机构的AI应用主要集中在风控、反欺诈等特定场景。如今，大模型技术正在推动AI应用向更广泛的业务领域渗透，从前端客户服务到后端运营管理，从信贷审批到投研分析，大模型正在重塑银行业务的方方面面。

同时，金融AI应用正在从”试点验证”走向”规模落地”。邮储银行370个场景、日均千万次调用的数据，表明大模型已经不再是概念验证，而是真正融入了银行业务的日常运营。随着技术的成熟和成本的下降，预计未来将有更多金融机构实现大模型的规模化应用。

分析人士指出，金融行业是大模型应用最具价值的行业之一。金融行业数据丰富、流程规范、对效率和准确性要求高，这些特点与大模型的能力高度匹配。随着金融AI的深入发展，大模型将成为金融机构的核心竞争力之一。风腾网将持续关注金融AI领域的最新进展。