銀行業，迎接智能時代

文 | 中國金融網(CFN) 大河

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2025年，A股上市銀行凈息差算術平均值已降至1.52%。利息凈收入增長乏力，中間業務收入承壓，傳統依靠規模擴張的增長模式，正在失效。

銀行的錢，越來越難賺了。

但另一組數據卻在講述截然不同的故事。工商銀行AI數字員工年承擔工作量5.5萬人年。建設銀行AI助手日均訪問量突破10萬人次。招商銀行落地183個領域專精模型和856個大模型應用場景，累計替代人工時長超1556萬小時。工商銀行“工銀智涌”大模型技術體系已在30余個業務領域規模化落地500余個AI應用。

一邊是利潤變薄，一邊是效率變高。兩個看似矛盾的趨勢，指向同一個方向：銀行業正在經歷一場從“人海戰術”到“算法驅動”的底層重構。

中國金融網董事長何世紅指出，當前銀行業面臨的不是要不要用AI的選擇題，而是如何在智能時代重新定義自身價值的必答題。過去銀行的核心競爭力是網點密度和信貸規模，未來將是數據密度和算法精度。誰能率先完成從“資金中介”到“智能中介”的躍遷，誰就能在下一個十年占據主動。

從“工具”到“同事”：AI不再是配角

幾年前，AI在銀行還只是一個“工具人”。智能客服、簡單單據識別——技術門檻低，遇到復雜問題還得靠人工。現在不一樣了。AI正在從后臺輔助走向前臺決策。

工商銀行的數據最有說服力。至2026年初，全行業務應用日均詞元消耗量達百億級，較兩年前增長近百倍，覆蓋了客戶經理、風控審核、運營等主要崗位。在前臺，個人金融AI助理可將客戶需求與產品匹配的時間從約1小時縮短至2到3分鐘。在中臺，智能詢價交易比率已超96%，全流程用時降至分鐘級。

招商銀行直接推出了國內首張搭載Token權益的信用卡，新戶達標后最高可享每月18億Token用量。Token是AI大模型處理信息的最小單元——招行把AI算力當成了信用卡權益，這在兩年前是不可想象的。

建設銀行副行長雷鳴在業績發布會上透露，截至2025年末，建行AI助手在網點柜面問題響應中的覆蓋率已達99.42%，日均訪問量超過10萬人次。在授信審批領域，依托生成式大模型，2025年審批業務受理量實現兩位數增長，平均處理時間下降超30%。

AI正在從“能幫上忙”變成“不可或缺”。

技術背后：三場正在發生的變革

蘇商銀行特約研究員武澤偉把這場變革歸結為三個趨勢：AI定位從輔助工具升級為核心生產要素；行業競爭邏輯從渠道比拼轉向技術能力比拼；AI應用從后臺降本向前臺創收延伸。

這三個趨勢，每一個都在重塑銀行的生存法則。

凈息差持續收窄，銀行靠“鋪網點、放貸款”賺錢的時代已經過去了。AI成了降本增效最直接的抓手——一個AI數字員工干5.5萬人年的活，這不是“優化”，這是“替代”。

招商銀行落地856個大模型應用場景，累計替代人工時長超1556萬小時。1556萬小時折算下來，相當于一家中型銀行一年的工時總和。這筆賬，任何一個銀行行長都算得清楚。

工商銀行行長劉珺在陸家嘴論壇上提出了一個更激進的觀點：“金融機構必須為AI時代的到來做好充分準備”，AI對金融行業的影響將是“革命性的”。他認為企業估值邏輯正在從傳統的財務變量時間貼現轉變為技術、算力賦能的科技溢價。

銀行的核心競爭力，正在從“有多少網點”變成“有多少算力”。

32條“緊箍咒”：監管給AI劃了條線

技術跑得快，監管跟得緊。

2026年6月18日，金融監管總局發布《關于銀行業保險業人工智能安全開發應用的指導意見》，從治理架構、開發應用、數據治理、算力建設、風險管理、能力提升、保障與監督等七個方面提出了32項指導性意見。

這是金融業首份系統性AI安全開發應用監管文件。

《指導意見》的核心原則是“誰使用誰負責”。涉及資金交易、資產評估、信貸審批、風險管理以及直接影響金融合約達成的場景，均被列為“高風險應用”，須經機構風險管理委員會批準。姓名、身份證號、手機號、銀行卡號等個人信息不得用于生成式AI模型訓練和優化。

何世紅指出，32條意見的核心邏輯是“AI可以輔助決策，但不能替代責任”。銀行可以用AI批貸款、做風控、搞交易，但出了事，銀行得負責。這不是束縛創新，而是為創新劃定安全邊界——沒有邊界的技術狂奔，遲早會撞墻。

算力、人才、中小銀行的“三重門”

大行跑得快，中小行追得累。

2026年5月下旬至6月初，江蘇農商行采購AI算力設備40套，廣州銀行啟動AI算力資源擴容采購，中國銀行安徽省分行擬投入340.2萬元采購AI智能外呼系統。招標市場的活躍度說明一件事：AI建設正在從“單點試點”進入“規模化商用”階段。

但中小銀行面臨的困境同樣真實：資金投入有限、AI人才儲備不足、試錯容忍度低。《指導意見》專門提出“鼓勵有條件的大型金融機構向中小金融機構輸出算力服務，支持同業探索基礎設施共建共享”。

農業銀行董事長谷澍在陸家嘴論壇上說了一句清醒的話：“最終使用幾百個還是幾萬個智能體并不是最重要的，關鍵還是要看實際的業務結果。”

何世紅對此深表認同，中小銀行不必追求與大行比拼算力規模和模型參數，而應聚焦自身業務痛點，在細分場景中做出差異化價值。與其花幾千萬建一個用不起來的“面子工程”，不如花幾百萬解決一個真實存在的業務難題。

銀行還是那個銀行，但已不是原來的銀行

智能時代正在重新定義“銀行”的含義。

銀行不再是“等人來的地方”——AI正在讓服務“主動找人”。信貸審批不再是“看抵押物”——AI可以分析企業知識產權、研發投入、供應鏈數據，破解輕資產科技企業的融資難題。金融不再是“少數人的特權”——AI讓長尾客戶也能獲得定制化服務。

浦發銀行董事長張為忠在陸家嘴論壇上說得更直接：AI讓金融服務從“標準化產品”走向“千人千面”的定制化方案。“通過數據分析、科學推理對產品是千人千面，對每個人根據資產狀況、資產偏好、風險狀況和偏好給你定制化的方案。”

工商銀行正在優化人力資源隊伍，在技術維度之上實現財務、數據及人力資產的深度構建。建設銀行提出構建“人+數字員工”的協同模式。

銀行還是那個銀行——存貸匯、風險管理、信用中介——但運行它的邏輯，正在被AI徹底重寫。

智能時代不是將來時。它正在發生。每一家銀行都站在同一個起跑線上——問題是，有的人已經開始跑了，有的人還在系鞋帶。