AI技術正在重塑銀行業的競爭格局

文 | 金透社 大河

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2025年年報季，一個貫穿所有上市銀行報告的共通主題浮出水面：人工智能已從技術章節的展望，躍升為衡量銀行核心競爭力的關鍵標尺。從國有大行到城商行，從科技投入到場景落地，從組織變革到戰略升維，一場由AI驅動的銀行業競爭格局重塑正在全面展開。

科技投入：千億級的軍備競賽

2025年，工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行、郵儲銀行六大國有銀行金融科技投入合計超1300億元，較2024年的1254.59億元進一步增長。各家銀行的科技投入金額與占比各有側重：工商銀行以285.88億元連續五年超200億元，領跑同業；建設銀行投入267.22億元；農業銀行投入256.47億元；中國銀行境內監管口徑投入250.01億元；交通銀行投入123.42億元，同比增長6.81%，占營業收入5.78%，占比為六大行最高；郵儲銀行投入117.91億元。

股份制銀行同樣高度重視科技發展。招商銀行信息科技投入129.01億元，占營業收入4.31%；中信銀行投入96.41億元，占營業收入4.54%；興業銀行投入76.14億元，占營業收入3.58%。值得關注的是，光大銀行全年科技投入占營業收入超過5%，該行副行長楊兵兵表示，“我們精準聚焦算力、算法、數據和功能四個核心方向，把每一分投入都用在刀刃上。”

科技投入的持續增長，伴隨而來的是人才隊伍的壯大。2025年末，建設銀行數字金融類人員30085人，占集團人數7.95%；交通銀行金融科技人員9782人，較2024年末增長8.20%，占集團員工總人數比例9.99%；招商銀行研發人員達11051人，占集團人數的9.09%；中信銀行科技人員5807人，占比達8.79%。中國銀行科技與數字化運行管理員工19987人，占比6.37%。

南開大學金融學教授田利輝指出，2025年國有大行金融科技投入已步入“總量穩增、結構優化、質效并重”的階段。投入重心已從“重速度”轉向“重質量、重效益”，普遍聚焦AI大模型與算力建設，從單點技術創新升級為算力、算法、數據平臺一體化的體系化布局。

戰略升級：從“數字”到“數智”的競速

當AI從“可選項”變為“必答題”，各大銀行的戰略定位也在發生根本性轉變。

工商銀行將延續四年的“數字工行”（D-ICBC）戰略全面升級為“數智工行”（AI-ICBC）。副行長趙桂德在業績發布會上坦言：“對工商銀行而言，數智化不是選擇題，而是必答題，是我們搶占先機、掌握主動的戰略選擇。”2025年，該行啟動實施“領航AI+”行動，堅持頂層設計和基層創新相結合，積極打造金融新質生產力。在技術層面，工商銀行建成了業界領先、全棧自主可控的“工銀智涌”技術體系，以國產算力為主構建了大模型彈性算力池，集成多款業界主流模型，打造企業級底座模型矩陣，并構建AI應用全鏈路安全防控體系。

招商銀行則將打造“行業內第一家智能銀行”作為核心目標。該行在2025年報中表示，2026年要聚焦形成AI體系化競爭優勢，全面推動AI從工具向服務內核升級。早在2023年，招商銀行董事長繆建民就前瞻性提出打造行業第一家智能銀行的目標，此后招行先后提出“智慧招行”“數智招行”“AI First”等戰略，持續升級其數智化定位。招商銀行每年在金融科技方面都有大量投資，已連續多年將“每年投入金融科技的整體預算額度原則上不低于上一年度營業收入的3.5%”寫入公司章程。

農業銀行專門設立了智慧銀行建設辦公室，加大統籌推進力度，明確以智能體應用為抓手、以項目需求為牽引，持續完善“AI+”能力體系。該行著力推動AI規模化、普惠化應用，打造了全行共建共享共用的“農銀智+”平臺。農業銀行行長王志恒表示，農業銀行正牢牢把握人工智能技術發展浪潮，持續完善“AI+”能力體系，著力推動AI的智能化、普惠化應用。

建設銀行深入推進“人工智能+”行動，從三方面入手，系統化、體系化推動人工智能技術在全行各領域的深度應用：一是夯實人工智能基礎能力，推進了“四地五中心”的高可用、高彈性智算集群建設；二是積極推進各業務領域的應用；三是強化人工智能安全合規保障。

興業銀行將數智化轉型視為“生死存亡之戰”。在年報中，興業銀行直言“數字化、智能化成為影響銀行業發展模式的關鍵變量”。該行制定發布《“人工智能+”行動方案（2025–2027年）》，全面實施“人工智能+”行動，形成人工智能+客戶管理、客戶營銷、客戶服務、風險合規、投資交易、決策審批、集中作業的“1+7”智能應用體系藍圖。

北京銀行則更為激進，宣布“All in AI”戰略，將打造“人工智能驅動的商業銀行”（AIB）作為換道超車的重大機遇。該行秉持“All in AI”理念，構建“大模型+通用機器學習模型”一體雙擎驅動的技術體系、“AI+”場景應用體系、多方參與的生態伙伴體系“三大體系”。2026年3月，該行聯合門頭溝區政府發布“北京銀行智算平臺”，打造“1+3+1”AI技術能力體系，構建AI算力雙視角駕駛艙，實現異構國產算力的靈活適配與大小模型的統籌管理。

場景落地：從單點試驗到全域滲透

當戰略升維轉化為一線實踐，AI已從“試點項目”走向“全域滲透”，覆蓋網點服務、內部協作、風險防控及客戶經營等全業務鏈條。

客戶經營領域，建設銀行傾力打造客戶經理智能應用“幫得”，面向零售和普惠條線全體基層客戶經理，能夠提供客戶洞察、產品推薦、財務分析及客戶觸達的綜合性、一體化、全流程的智能輔導服務。一個客戶經理通過“幫得”系統的智能支持，能夠管理2萬個以上的客戶。招商銀行在零售條線打造零售系列“小助”，在客戶經營、經營分析和財富投研等場景為客戶經理和中臺隊伍持續賦能；批發條線打造“CRM小助”，助力對公客戶經理提升客戶服務質效。興業銀行構建160余項AI開放能力，持續豐富智能化轉型的能力底座，并創新261個智能應用場景。

網點服務領域，建設銀行AI助手在網點問題響應中的覆蓋率已達到99.42%，日均訪問量超過10萬人次，員工遇到業務難題時，絕大多數情況下人工智能會率先給出解決方案。工商銀行引入具身機器人、智能數字人、全息投影等前沿技術，打造沉浸式觀展互動體驗，并通過“工銀智涌”大模型技術體系賦能全行業務經營。

研發領域，興業銀行AI編程助手覆蓋90%研發人員；工商銀行AI數字員工年承擔工作量相當于5.5萬人年，這些無需薪酬的“員工”可以“7×24小時”不間斷作業。招商銀行借助大模型技術提升財務報銷質效，截至2025年末處理無紙化報銷單140.85萬筆，同比增長23.76%。興業銀行晨夕會智能體助手覆蓋1500余個部門及機構網點。

風險管理領域，建設銀行構建了“AI+風控”的全流程管理模式，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%。農業銀行深化GPS定位、圖像信息自動識別比對、生成式AI等先進技術應用，加強對真人真事真景的多維驗證，有效識別客戶潛在風險。

金融市場領域，中信銀行依托自主研發的集中量化交易平臺，交易整體自動化率已超80%。

智能體革命：AI從“工具”到“數字同事”的跨越

2025年，AI的應用通過具備自主決策與執行能力的“智能體”，推動信貸、風控、營銷、運營等領域向RaaS（風險即服務）業務模式轉變。這場變革的核心，在于AI正在從被動的“效率工具”，轉變為主動嵌入業務流程的“數字同事”。

建設銀行副行長雷鳴在業績發布會上描繪了未來圖景：構建“人+數字員工”的協同模式。農業銀行建設了企業級AI數字人員工“一明”，可為一線員工提供智能問答、營銷輔助、消保合規等全流程輔助功能。興業銀行董事長呂家進更是大膽預言，AI時代下硅基生命將大量替代碳基生命的工作，給人工智能體喂養金融相關知識，就能讓一個人分別扮演多個角色。

興業銀行副行長孫雄鵬明確提出：“讓每個員工都有一個金融智能體軍團進行賦能，推動科技從后臺支撐走向前臺經營。”該行目前已上線200多個智能體，AI數字客服已在13類渠道實現7×24小時智能交互，累計服務約5500萬人次；AI營銷策略累計觸客超2139萬人次。

招商銀行部署了多個智能體“小助”系列：對公客戶經理、信貸人員、運營人員使用相應智能助手的用戶覆蓋率分別達到80.13%、80.32%和100%。

效率革命：AI如何創造“人年”價值

AI應用帶來的效率提升，正在從定性描述走向定量衡量。

招商銀行：2025年大模型應用累計替代人工時長超1556萬小時，相當于節省超8000名全職員工工作量。該行智能助手推動人均有效出客次數提升14%，客均交易規模提升20%。

工商銀行：AI數字員工年承擔工作量相當于5.5萬人年。

建設銀行：依托生成式大模型，審批業務平均處理時間下降超30%。

農業銀行：智能客服將一線坐席平均通話時長從207秒縮短至176秒，大幅減輕工作負擔。智能化調查審查報告數據自動生成比例超過70%，覆蓋十大業務類型，大幅減少基層信貸人員手工撰寫工作量。

興業銀行：財報錄入智能體輔助對公客戶經理生成盡調所需報表3.4萬張；反洗錢報告助手月均生成上報報告初稿4500余份。IT項目平均交付周期壓降33%，優化超1500個業務流程。

中信銀行：通過小模型+大模型融合賦能對公開戶與變更業務，運營集約化效能提升超2倍。

AI正在重塑銀行業的競爭邏輯

AI技術正在從三個維度根本性地重塑銀行業的競爭格局。

第一，AI正在降低銀行的運營成本曲線。 當工商銀行以285.88億元投入換取5.5萬人年的數字員工產出，當招商銀行以129億元投入換來1556萬小時的人工替代，AI投入已經從“成本項”轉變為“效益項”。那些能夠率先實現AI規模化部署的銀行，將在運營效率上獲得結構性優勢。

第二，AI正在重塑銀行的獲客與服務能力。 當建設銀行的AI助手能夠在99%以上的網點問題中率先給出解決方案，當招商銀行的智能助手將人均有效出客次數提升14%，AI正在幫助銀行突破傳統人力瓶頸，以更低的邊際成本觸達和服務更多客戶。

第三，AI正在改變銀行的風險管理范式。 從“事后響應”到“實時攔截+預測預警”，AI正在將風險管理從被動應對推向主動預判。那些在AI風控領域領先的銀行，將在資產質量上獲得持續優勢。

挑戰與前瞻：AI競賽的深水區

在AI應用全面鋪開的同時，銀行業也面臨多重挑戰。工商銀行行長劉珺強調，技術應用須以系統驗證為前置條件，確保客戶隱私與信息安全。中信銀行副行長谷凌云提出需適度超前布局智能算力并引入新型安全技術。建設銀行副行長雷鳴強調，要確保使用人作為決策主體的責任人，確保AI應用始終在有效的監督和管控之下。

招聯首席研究員董希淼指出，技術層面存在數據孤島導致模型偏差、訓練中隱私保護難、算法不透明及生成式AI“幻覺”風險；監管層面則面臨現行體系對AI新業態規制不足、跨國機構合規標準差異等難題。

盡管挑戰重重，但AI對銀行業競爭格局的重塑才剛剛開始。正如招商銀行董事長繆建民所言，2026年銀行業挑戰和機遇并存，招商銀行將持續提升財富管理、數字科技、風險管理三大能力，不斷拓寬護城河。工商銀行行長劉珺的表態更為直接：“如果我們的調整會帶來市場更加健康持續地向好發展，工商銀行一定會起到模范帶頭的作用。”

中國金融網董事長何世紅指出，在息差持續收窄、傳統盈利模式承壓的背景下，AI正成為銀行業穿越周期的核心驅動力。那些在AI投入、組織變革、場景落地等方面領先一步的銀行，正在構筑起新的競爭壁壘。這場由AI驅動的銀行業競爭格局重塑，才剛剛拉開序幕。