Краткое содержание анализа
Банк почтового сбережения ускорил внедрение больших AI-моделей: за полгода количество сценариев применения увеличилось с 260 до 370, среднесуточное количество вызовов модели выросло с 6 миллионов до более чем 10 миллионов, а объем обрабатываемых данных (минимальных единиц языка, распознаваемых AI) утроился. Благодаря совместной работе с Huawei была создана финансовая большая модель “Почтовый Интеллект”, которая значительно снизила затраты на использование AI и сократила время внедрения. Банк разработал экосистему “AI2ALL”, повышающую эффективность внутренних процессов и способствующую развитию розничного и корпоративного бизнеса, что привело к реальному росту доходов. Кроме того, финансовые показатели банка остаются стабильными: доходы и прибыль увеличились, при этом темпы роста неинтересовых доходов значительно превышают темпы роста процентных доходов.
Детальный анализ
1. Насколько быстро развивается использование больших моделей?
Развитие применения больших моделей в банке почтового сбережения очевидно: если в годовом отчете 2025 года их было всего 260, то теперь их число достигло 370 (увеличение за полгода на 110). Среднесуточное количество вызовов модели выросло более чем на 60%, а объем обрабатываемых данных утроился. Это говорит о том, что AI все шире проникает в различные аспекты банковской деятельности, и объем обрабатываемой информации и задач растет экспоненциально.
2. Как добиться эффективного и доступного использования AI?
Благодаря сотрудничеству с Huawei были реализованы три технологических решения, позволивших снизить затраты на AI:
- Реконструкция архитектуры модели: модель стала более компактной, время внедрения сократилось с двух недель до одного дня;
- Сокращение размера параметров модели: уменьшение объема памяти, занимаемого моделью (экономия почти трех четвертей ресурсов);
- Оптимизация процесса обработки: снижение затрат на выполнение задач на 87%. Эти улучшения позволили банку использовать AI более экономично и расширить его применение в различных сферах.
3. Как AI помогает банку привлекать клиентов и развивать бизнес?
Экосистема “AI2ALL” обеспечивает двустороннее усиление бизнеса:
- В розничном сегменте: интеллектуальные системы предлагают персонализированные рекомендации клиентам; в первой половине года было достигнуто взаимодействие с 54 миллионами потенциальных клиентов;
- В корпоративном сегменте: интеллектуальные системы помогают находить клиентов и анализировать бизнес-потенциал; за это время было открыто более 6000 корпоративных счетов на сумму почти 310 миллиардов юаней. AI действует как высококвалифицированный сотрудник, обеспечивая точность и эффективность.
4. Как AI повышает эффективность внутренних процессов?
AI значительно улучшил работу банка в таких областях, как обработка документов, ответы на вопросы сотрудников и клиентов, а также контроль рисков:
- Обработка документов: более 90% документов обрабатывается автоматически, без необходимости ручного ввода;
- Ответы на вопросы: интеллектуальные системы решают 98% вопросов сотрудников и клиентов, снижая нагрузку на службу поддержки;
- Контроль рисков: эффективность предупреждений о мошенничестве улучшилась на 30%;
- Кредитный анализ: скорость выполнения задач увеличилась более чем вдвое. Эти изменения повысили эффективность работы банка и сократили необходимость вручную трудоемких процессов.
5. Как AI влияет на финансовые показатели?
Финансовые показатели банка положительны: доходы составили 192,482 миллиарда юаней с ростом на 7,26%, чистая прибыль — 51,671 миллиарда юаней с ростом на 4,57%. Особенно заметен рост неинтересовых доходов (сервисные сборы и комиссии) на 12,25%, что в два раза превышает рост процентных доходов. Это, вероятно, связано с использованием AI для улучшения качества предоставляемых услуг (интеллектуальный маркетинг, снижение затрат на обслуживание клиентов).
В целом, банк почтового сбережения использует большие AI-модели для переосмысления своих бизнес-процессов: повышения эффективности внутренней деятельности и предоставления более качественных услуг клиентам, а также сокращения затрат за счет технологических инноваций. Эти факторы могут стать новыми движущими силами роста банка в будущем.