近日，北京银行青岛分行披露其数字化智能化转型的最新实践。该行针对金融系统运维与安全运营痛点，打造大模型智能安全及运维平台，通过AI技术赋能，支撑业务系统安全高效运用。

此外，总行也在深化其智能化建设。信息显示，北京银行持续优化“护盾”线上智能交易反欺诈平台，依托人工智能与大数据技术，构建覆盖线上全渠道的全流程智能风险防控生态体系。平台上线至今，已为万余名客户拦截诈骗，挽回资金数亿元。

构建一体化保障体系，多项指标得到改善

据悉，随着金融业务系统与技术架构日趋复杂，运维日志、监控指标、安全告警等数据量持续增长，传统运维及安全运营模式在应对上述变化时，显现出告警冗余、数据孤岛、流程割裂、经验难以复用等多重问题。

基于此，北京银行青岛分行综合运用大语言模型、机器学习、知识图谱等技术，打造大模型智能安全及运维平台，构建起“预防-检测-响应-预测-恢复”一体化保障体系，以AI赋能运维与安全运营。

该行大模型智能安全及运维平台包含四大能力模块。在数据层，构建了统一数据采集分析平台，汇聚系统、应用、数据库、中间件及安全设备等多源日志数据，实现日均超30GB日志统一处理与整合，并自动生成系统接口依赖拓扑，消除数据盲区。

在运维层，打造了AI驱动的智能运维能力，每日可自动检测约100项异常指标，对告警信息智能聚类降噪，支持横向调用链与纵向资源层联动分析，结合规则引擎与AI融合诊断流程，压缩故障定位与修复时长。

在安全层，建设了安全大数据集约运营与自动化处置中心，搭建安全数据仓库与威胁分析计算平台，运用告警聚合、攻击关联、高频攻击检测等模型，实现安全事件自动封禁与秒级处置。

在知识层，构建了企业级运维知识库与AI问答体系，打通文档、数据库、API 等多渠道知识接入，推动非结构化日志向结构化洞察转化，支持运维人员通过自然语言快速检索解决方案。

数据显示，平台上线后多项指标出现改善。运维效率方面，故障发现时间缩短50%、诊断时长缩短10分钟、修复周期压缩50%；安全能力方面，告警准确率提升90%、安全事件处置时间缩短60%，实现了安全告警可视化与安全事件自动化闭环处置；运营成本方面，日均可整合告警信息100余条，专家经验得到批量沉淀与高效复用，降低了人工运营成本。

除北京银行青岛分行外，此前也有其他分行披露其基于AI技术的实践。

以北京银行南昌分行为例，该行依托本地化算力集群，设计并推进“智慧灵坊”AI应用矩阵建设。其中，“尽调灵瞳”是该行自主研发的智能尽调平台，其整合大语言模型、多模态技术、RAG以及智能Agent技术，构建起智能解析、动态填充、交叉核验三大引擎，实现非结构化金融文档的精确解析、业务规则与数据的智能融合、全流程合规溯源等功能，解决了传统人工尽职调查效率低下、质量风险较高、资源浪费等问题。

“尽调灵瞳”落地试点后，尽调报告撰写时间从8小时压缩至1小时，提速87.5%；依托交叉验证技术，数据错误率降低70%，合规审查通过率提升至99%，识别了多起财务数据异常风险。

优化“护盾”线上智能交易反欺诈平台，形成1500+维度的立体风险画像

各分行探索AI技术在业务场景落地的同时，北京银行总行也在深化其智能化建设。

有媒体报道，为应对外部电信网络诈骗活动威胁，北京银行持续优化“护盾”线上智能交易反欺诈平台。该平台依托人工智能与大数据技术，构建覆盖线上全渠道的全流程智能风险防控生态体系，实现对线上欺诈风险的“精准识别、实时管控、高效处置”。

信息显示，平台已将电子银行全渠道，近200个关键交易场景纳入实时风险监测范围，通过整合多元数据，形成1500+维度的立体风险画像；并建立了“专家规则＋机器学习模型”的双轨智能决策模式，依托流式计算，实现毫秒间客户交易风险的精准研判。

对于识别出的可疑风险交易，平台可根据风险高低智能采取差异化处置措施，高风险交易实时拦截、中风险交易强化认证、低风险交易加强风险提示；并配套建设统一身份认证平台，根据客户的风险评级结果，为客户提供千人千面的交易安全认证流程。

同时，平台还配备了7×24小时专业风险外呼团队逐笔核查可疑交易，并依据核查结果快速采取应急处置措施。此外，平台案核策略专家可根据结果对防控效果进行分析，复盘提炼风险识别、风险管控、风险核查的优化提升点，并通过规则回溯等大数据手段评估优化提升的可行性，动态迭代风险防控策略。截至目前，累计推动风险管控策略优化升级500余次，核查话术已完善超百次。

北京银行表示，“护盾”线上智能交易反欺诈平台上线至今，已为万余名客户拦截诈骗，挽回资金数亿元。

事实上，上述应用成效，离不开北京银行持续加大的科技投入。近年来，该行科技投入占营收的比例稳定在4.5%以上，科技投入增速已达到22.45%。

据《智探AI应用》了解，自2024年起，北京银行所有新建项目均要求AI优先，并重点建设AI原生能力。

北京银行首席信息官明立松在2025年业绩说明会上透露，合理应用AI可以提升工作效率。

在智能交易领域，AI技术已赋能全链路，交易处理效率提升近10倍；在供应链生态图谱方面，赋能客户经理精准拓客，效率提升5倍；在手机银行客服场景中，智能客服平均每月可完成626万用户咨询，成功率达92%。

明立松表示，该行未来将持续优化投入结构，将资源重点投向打基础、利长远的关键领域。