廣東
深圳商報·讀創客戶端記者 邱清月
曾經藏在技術文檔里的Token數據，如今成了銀行財報之外的“第二張成績單”。招商銀行330億，郵儲、工行雙雙破百億，微眾銀行更是一路狂飆到200億。這些曾藏在技術部門后臺的冷數據，如今被銀行主動搬到臺前。Token消耗量正從AI工程師的儀表盤變成銀行業數字化轉型的“成績單”。
Token消耗梯隊分化格局清晰
結合2026年各家銀行公開披露的最新數據，行業日均Token消耗已形成明確的三級梯隊，頭部機構規模化優勢顯著，中小銀行穩步跟進，整體呈現爆發式增長態勢。從頭部機構來看，招商銀行穩居行業首位，截至2026年5月底，其日均Token消耗量達到330億，同時大模型成本收入比穩定在20%左右，AI應用的規模化落地與成本管控形成平衡，是目前銀行業AI算力投入與場景落地最成熟的機構之一。
國有大行中，郵儲銀行與工商銀行躋身百億量級梯隊。郵儲銀行在2025年度股東會上披露，其日均大模型調用次數超600萬次，日均Token消耗量突破百億，AI應用全面覆蓋前后臺業務場景。工商銀行2026年初數據顯示，全行業務日均Token消耗量邁入百億級別，較兩年前增長近百倍，算力投入實現百倍級躍升，覆蓋前臺營銷、中臺風控、后臺運營等全崗位體系，國有大行憑借業務體量優勢，完成了AI算力的全域布局。
股份行與民營銀行增速最為迅猛，成為行業增量核心。民營銀行中，截至 2026 年 7 月，微眾銀行日均Token消耗量?超過200億?，較2025年底的50億實現數倍增長。??該行已在核心業務場景落地超過100個AI垂直應用，并有80余位數字員工正式“入職”。股份行陣營中，浦發銀行日均Token消耗約60億，興業銀行依托超200個落地智能體，實現日均41億的Token消耗量，民生銀行日均Token消耗約40億，三家股份行形成穩定的第二梯隊，AI應用進入批量落地階段。整體來看，當前銀行業民營銀行增速最快，股份制銀行緊隨其后，國有大行基數大、體量穩，行業分化特征顯著。
銀行智能化轉型的“X光”片
日均Token消耗并非單純的算力消耗數據，而是衡量銀行業AI產業化落地水平的核心量化指標，能夠客觀反映銀行智能化轉型的真實進度、場景成熟度與資源投入力度，為行業研判轉型趨勢提供重要依據。該指標直觀體現銀行AI場景的規模化落地能力。Token消耗的持續增長，對應大模型、AI智能體在業務端的常態化應用，區別于早期小范圍試點的零星調用，百億、數十億級別的日均消耗，意味著AI已融入銀行日常經營全流程，從營銷獲客、風險審核、客戶服務到后臺運營、數據治理、合規管理，實現全場景滲透，標志著銀行業AI應用從“嘗鮮試點”邁入“量產落地”階段。
指標差異清晰反映銀行轉型資源與戰略布局的差距。國有大行憑借資金、場景、客戶體量優勢，實現全域算力覆蓋，保持穩定的百億級消耗；互聯網屬性的民營銀行機制靈活、迭代快速，場景輕量化、線上化，AI落地效率更高，因此增速遠超傳統銀行；多數中小銀行Token消耗規模偏低，側面反映出其AI轉型投入不足、場景落地滯后，仍處于智能化轉型初期。這種梯隊差異，是各家銀行戰略投入、技術儲備、業務特性共同作用的結果。
同時，Token消耗數據也暴露行業AI轉型的核心痛點，倒逼行業從“重投入”轉向“重效益”。隨著算力消耗規模激增，AI運營成本持續走高，部分銀行已將Token消耗與業務ROI深度綁定，通過優化智能體算法、精簡無效算力調用、考核投入產出比等方式，壓降無效Token消耗，提升算力利用效率。業內多家機構已建立AI投入產出考核體系，摒棄單純追求算力規模的粗放式轉型模式，推動銀行業AI發展進入精細化、高效化的下半場。
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