文章总结： 招商银行披露其自研大模型全栈技术体系，涵盖基础设施、模型、应用多个层面，已在零售、对公、风控、运营、办公等业务板块落地800余个应用场景。该体系通过AIFirst战略推动数智化转型，具体应用包括研发智能体DevAgent、投研小助、火眼助手等，显著提升员工效率和客户体验，同时为数字政务提供可复制的智能化模式。 综合评分： 65 文章分类： AI安全,安全建设,解决方案,数据安全,应用安全

招行自研大模型全栈体系，已落地800+应用场景

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智探AI应用

2026年2月9日 19:48 湖南

招商银行构建的大模型全栈技术体系，涵盖基础设施、模型、应用多个层面。该体系已在零售、对公、风控、运营、办公等多个业务板块落地八百余个应用场景，覆盖知识问答、报告处理、风控合规、资料审核、研发等环节。

来源｜智探AI应用

作者 | 欧文

以下为全文

近日，招商银行披露其数智化转型的最新进展。该行通过构建自主可控的大模型全栈技术体系，推动大模型从技术创新走向业务一线，其大模型应用已在多个业务领域取得成效，为银行业数智化转型提供了参考。

据悉，招商银行构建的大模型全栈技术体系，涵盖基础设施、模型、应用多个层面，通过底层技术创新夯实应用底座，同时构建通用与领域专精模型的模型矩阵，打造了业技协同的工具体系。

截至目前，该体系已在零售、对公、风控、运营、办公等多个业务板块落地八百余个应用场景，覆盖知识问答、报告处理、风控合规、资料审核、研发等环节，实现了员工效率提升、工作门槛降低、客户体验优化。

具体来看，在研发场景，招商银行自研了“研发智能体DevAgent”，该智能体采用“感知－规划-执行-反馈-进化”多轮交互ReAct模式，可依托编程现场环境感知、企业研发知识检索等工具，以开发者业务目标为导向，提供任务级功能需求的开发服务，具备跨文件、大片段代码生成能力。据统计，该研发智能体每月可完成超过4.8万个开发任务，为研发人员提质增效提供了支撑。

零售业务领域，“投研小助”可为客户经理提供投研视角的量化分析及智能化产品筛选服务，将原本需分析1000余项指标的过程压缩至3分钟内完成，研报资讯整理时间也从2小时以上缩短至10分钟。

在批发业务中，“火眼助手”可为总分行数字化人员及客户经理提供指标查询、数据分析、名单检索等辅助服务，降低了取数与分析的操作门槛，高频数据查询时间从10分钟缩短至20秒。

据《智探AI应用》了解，招商银行在2025半年报提出“AI First”战略后，便将AI能力建设置于优先地位，持续加快数智化转型步伐，不断深化大模型技术在金融场景中的应用。

此前，招商银行首个大模型文本客服项目“边聊边办”在日照正式上线。该项目由招行与日照市住房公积金管理中心合作推出，不仅实现了大模型智能客服与公积金服务场景的深度融合，还为数字政务的智能化升级提供了可复制的参考模式。

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