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“人工智能＋”跨领域融合：三条主线的协同效应（第5页）

- 你打开银行APP（终端），点“申请信用卡”，APP会让你拍身份证、刷脸——这是终端在收集你的身份数据。

- 这些数据会传到银行的云端算力中心，交给“身份核验大模型”处理：大模型对比你的人脸和身份证照片，再查一下你的征信数据（比如有没有逾期还款），几秒钟就完成审核。

- 审核结果直接通过APP（终端）推给你，要是通过了，你选个卡种、填个地址，信用卡几天就寄到家里了。

除了办卡，转账、理财推荐也是一个道理。比如你想买理财，APP会先让你填“风险测评问卷”，终端收集你的风险偏好（比如“能接受本金亏损吗”）、收入情况等数据，大模型结合算力分析市面上的理财产品，给你推荐“风险低、收益稳定”的选项，不用你自己对着几十款产品瞎琢磨。

2. 银行风控：AI当“反诈卫士”，比人眼更敏锐

骗子的诈骗手段越来越隐蔽，以前银行靠柜员“凭感觉”判断是不是诈骗（比如老人突然转一大笔钱），很容易漏掉。现在AI成了“反诈卫士”：

- 银行的系统（终端）会实时收集每笔交易数据，比如转账金额、收款方账号、转账时间、你的常用转账习惯（比如平时只转几千块，突然转50万）。

- 这些数据传到大模型，大模型用算力快速对比“诈骗交易特征库”（比如收款方是已知的诈骗账号、转账时间在凌晨且你没绑定过这个账号）。

- 要是发现异常，系统会立刻通过短信、APP弹窗（终端）提醒你，甚至会触发人工客服来电确认，从源头拦住诈骗。

某国有银行用了AI风控后，电信诈骗拦截率提高了90%，帮用户保住了不少钱。这就是AI靠“数据对比+快速反应”，解决了人工风控“慢、漏”的问题。

（三）“人工智能+医疗服务”：看病更方便，诊断更精准

看病是咱们最关心的事儿，AI进来后，从挂号、问诊到治疗，整个流程都在优化，尤其帮偏远地区解决了“看病难”的问题。

1. 诊前：不用早起排队，AI帮你“精准挂号”

以前去大医院看病，最头疼的是挂号——不知道该挂哪个科，早起排半天队还可能挂不上专家号。现在有了“AI导诊”：

- 你在医院公众号（终端）点“AI导诊”，输入症状（比如“咳嗽、发烧、嗓子疼”），还能选“持续多久了”“有没有痰”等细节——这是终端收集你的病情数据。

- 数据传到医院的大模型，大模型结合几百万份病例数据（算力支撑），判断你大概率是“感冒”，推荐你挂“呼吸内科普通号”，还会告诉你“今天下午有号，可直接预约”。

- 你在手机上直接挂号、缴费，到点去医院就行，不用再瞎跑冤枉路。

2. 诊中：AI当“辅助医生”，帮着看片子、找问题

医生看病时，AI能当“帮手”，尤其是看CT、X光片这些影像资料，AI比人眼更不容易漏过细节。比如肺癌筛查：