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法国巴黎银行正测试AI在投行业务日常运作中的应用边界。该行推出内部工具IB Portal，旨在帮助银行家更快准备客户提案，减少重复工作。
提案准备是投行核心环节，团队需在紧迫时间内整合市场观点、交易历史和定制化叙事，但大量内容存在重复——幻灯片、图表和先例分析常被重复从头创建。IB Portal通过搜索历史提案材料，利用“智能提示”生成相关内容，帮助银行家快速获取所需信息，将研究时间缩短数天，让团队更专注于战略和客户判断。
这一应用案例的意义在于将AI嵌入实际受限的工作流程，而非游离在外。巴黎银行6月推出的“大语言模型即服务”（LLM as a Service）平台，由内部IT团队管理，在数据中心部署专用GPU算力，支持开源模型及Mistral AI系统，并计划加入内部数据训练模型，用途包括内部助手、文档起草和信息检索。
其他大行也在推进内部AI布局：摩根大通推广“LLM Suite”，高盛推出“GS AI Assistant”，瑞银讨论并购“协作者”工具；野村、Moelis等机构采用Rogo等专业金融AI工具。
对巴黎银行而言，真正考验是IB Portal能否融入日常工作而非一次性实验。其优势在于减少搜索时间、降低提案重复率、提升机构知识复用率。但风险同样存在——数据幻觉、来源不明或敏感信息泄露可能造成后果。稳定部署需基于内部批准内容、实施角色权限控制、记录使用轨迹并要求人工审批。若IB Portal在这些框架内运行，将为企业AI落地提供实践样本。