文 | 金透社 大河   版权图片 | 微摄

2025年年报季，一个贯穿所有上市银行报告的共通主题浮出水面：人工智能已从技术章节的展望，跃升为衡量银行核心竞争力的关键标尺。从国有大行到城商行，从科技投入到场景落地，从组织变革到战略升维，一场由AI驱动的银行业竞争格局重塑正在全面展开。

科技投入：千亿级的军备竞赛

2025年，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行六大国有银行金融科技投入合计超1300亿元，较2024年的1254.59亿元进一步增长。各家银行的科技投入金额与占比各有侧重：工商银行以285.88亿元连续五年超200亿元，领跑同业；建设银行投入267.22亿元；农业银行投入256.47亿元；中国银行境内监管口径投入250.01亿元；交通银行投入123.42亿元，同比增长6.81%，占营业收入5.78%，占比为六大行最高；邮储银行投入117.91亿元。

股份制银行同样高度重视科技发展。招商银行信息科技投入129.01亿元，占营业收入4.31%；中信银行投入96.41亿元，占营业收入4.54%；兴业银行投入76.14亿元，占营业收入3.58%。值得关注的是，光大银行全年科技投入占营业收入超过5%，该行副行长杨兵兵表示，“我们精准聚焦算力、算法、数据和功能四个核心方向，把每一分投入都用在刀刃上。”

科技投入的持续增长，伴随而来的是人才队伍的壮大。2025年末，建设银行数字金融类人员30085人，占集团人数7.95%；交通银行金融科技人员9782人，较2024年末增长8.20%，占集团员工总人数比例9.99%；招商银行研发人员达11051人，占集团人数的9.09%；中信银行科技人员5807人，占比达8.79%。中国银行科技与数字化运行管理员工19987人，占比6.37%。

南开大学金融学教授田利辉指出，2025年国有大行金融科技投入已步入“总量稳增、结构优化、质效并重”的阶段。投入重心已从“重速度”转向“重质量、重效益”，普遍聚焦AI大模型与算力建设，从单点技术创新升级为算力、算法、数据平台一体化的体系化布局。

战略升级：从“数字”到“数智”的竞速

当AI从“可选项”变为“必答题”，各大银行的战略定位也在发生根本性转变。

工商银行将延续四年的“数字工行”（D-ICBC）战略全面升级为“数智工行”（AI-ICBC）。副行长赵桂德在业绩发布会上坦言：“对工商银行而言，数智化不是选择题，而是必答题，是我们抢占先机、掌握主动的战略选择。”2025年，该行启动实施“领航AI+”行动，坚持顶层设计和基层创新相结合，积极打造金融新质生产力。在技术层面，工商银行建成了业界领先、全栈自主可控的“工银智涌”技术体系，以国产算力为主构建了大模型弹性算力池，集成多款业界主流模型，打造企业级底座模型矩阵，并构建AI应用全链路安全防控体系。

招商银行则将打造“行业内第一家智能银行”作为核心目标。该行在2025年报中表示，2026年要聚焦形成AI体系化竞争优势，全面推动AI从工具向服务内核升级。早在2023年，招商银行董事长缪建民就前瞻性提出打造行业第一家智能银行的目标，此后招行先后提出“智慧招行”“数智招行”“AI First”等战略，持续升级其数智化定位。招商银行每年在金融科技方面都有大量投资，已连续多年将“每年投入金融科技的整体预算额度原则上不低于上一年度营业收入的3.5%”写入公司章程。

农业银行专门设立了智慧银行建设办公室，加大统筹推进力度，明确以智能体应用为抓手、以项目需求为牵引，持续完善“AI+”能力体系。该行着力推动AI规模化、普惠化应用，打造了全行共建共享共用的“农银智+”平台。农业银行行长王志恒表示，农业银行正牢牢把握人工智能技术发展浪潮，持续完善“AI+”能力体系，着力推动AI的智能化、普惠化应用。

建设银行深入推进“人工智能+”行动，从三方面入手，系统化、体系化推动人工智能技术在全行各领域的深度应用：一是夯实人工智能基础能力，推进了“四地五中心”的高可用、高弹性智算集群建设；二是积极推进各业务领域的应用；三是强化人工智能安全合规保障。

兴业银行将数智化转型视为“生死存亡之战”。在年报中，兴业银行直言“数字化、智能化成为影响银行业发展模式的关键变量”。该行制定发布《“人工智能+”行动方案（2025–2027年）》，全面实施“人工智能+”行动，形成人工智能+客户管理、客户营销、客户服务、风险合规、投资交易、决策审批、集中作业的“1+7”智能应用体系蓝图。

北京银行则更为激进，宣布“All in AI”战略，将打造“人工智能驱动的商业银行”（AIB）作为换道超车的重大机遇。该行秉持“All in AI”理念，构建“大模型+通用机器学习模型”一体双擎驱动的技术体系、“AI+”场景应用体系、多方参与的生态伙伴体系“三大体系”。2026年3月，该行联合门头沟区政府发布“北京银行智算平台”，打造“1+3+1”AI技术能力体系，构建AI算力双视角驾驶舱，实现异构国产算力的灵活适配与大小模型的统筹管理。

场景落地：从单点试验到全域渗透

当战略升维转化为一线实践，AI已从“试点项目”走向“全域渗透”，覆盖网点服务、内部协作、风险防控及客户经营等全业务链条。

客户经营领域，建设银行倾力打造客户经理智能应用“帮得”，面向零售和普惠条线全体基层客户经理，能够提供客户洞察、产品推荐、财务分析及客户触达的综合性、一体化、全流程的智能辅导服务。一个客户经理通过“帮得”系统的智能支持，能够管理2万个以上的客户。招商银行在零售条线打造零售系列“小助”，在客户经营、经营分析和财富投研等场景为客户经理和中台队伍持续赋能；批发条线打造“CRM小助”，助力对公客户经理提升客户服务质效。兴业银行构建160余项AI开放能力，持续丰富智能化转型的能力底座，并创新261个智能应用场景。

网点服务领域，建设银行AI助手在网点问题响应中的覆盖率已达到99.42%，日均访问量超过10万人次，员工遇到业务难题时，绝大多数情况下人工智能会率先给出解决方案。工商银行引入具身机器人、智能数字人、全息投影等前沿技术，打造沉浸式观展互动体验，并通过“工银智涌”大模型技术体系赋能全行业务经营。

研发领域，兴业银行AI编程助手覆盖90%研发人员；工商银行AI数字员工年承担工作量相当于5.5万人年，这些无需薪酬的“员工”可以“7×24小时”不间断作业。招商银行借助大模型技术提升财务报销质效，截至2025年末处理无纸化报销单140.85万笔，同比增长23.76%。兴业银行晨夕会智能体助手覆盖1500余个部门及机构网点。

风险管理领域，建设银行构建了“AI+风控”的全流程管理模式，依托生成式大模型，2025年审批业务受理量实现两位数增长，平均处理时间下降超30%。农业银行深化GPS定位、图像信息自动识别比对、生成式AI等先进技术应用，加强对真人真事真景的多维验证，有效识别客户潜在风险。

金融市场领域，中信银行依托自主研发的集中量化交易平台，交易整体自动化率已超80%。

智能体革命：AI从“工具”到“数字同事”的跨越

2025年，AI的应用通过具备自主决策与执行能力的“智能体”，推动信贷、风控、营销、运营等领域向RaaS（风险即服务）业务模式转变。这场变革的核心，在于AI正在从被动的“效率工具”，转变为主动嵌入业务流程的“数字同事”。

建设银行副行长雷鸣在业绩发布会上描绘了未来图景：构建“人+数字员工”的协同模式。农业银行建设了企业级AI数字人员工“一明”，可为一线员工提供智能问答、营销辅助、消保合规等全流程辅助功能。兴业银行董事长吕家进更是大胆预言，AI时代下硅基生命将大量替代碳基生命的工作，给人工智能体喂养金融相关知识，就能让一个人分别扮演多个角色。

兴业银行副行长孙雄鹏明确提出：“让每个员工都有一个金融智能体军团进行赋能，推动科技从后台支撑走向前台经营。”该行目前已上线200多个智能体，AI数字客服已在13类渠道实现7×24小时智能交互，累计服务约5500万人次；AI营销策略累计触客超2139万人次。

招商银行部署了多个智能体“小助”系列：对公客户经理、信贷人员、运营人员使用相应智能助手的用户覆盖率分别达到80.13%、80.32%和100%。

效率革命：AI如何创造“人年”价值

AI应用带来的效率提升，正在从定性描述走向定量衡量。

招商银行：2025年大模型应用累计替代人工时长超1556万小时，相当于节省超8000名全职员工工作量。该行智能助手推动人均有效出客次数提升14%，客均交易规模提升20%。

工商银行：AI数字员工年承担工作量相当于5.5万人年。

建设银行：依托生成式大模型，审批业务平均处理时间下降超30%。

农业银行：智能客服将一线坐席平均通话时长从207秒缩短至176秒，大幅减轻工作负担。智能化调查审查报告数据自动生成比例超过70%，覆盖十大业务类型，大幅减少基层信贷人员手工撰写工作量。

兴业银行：财报录入智能体辅助对公客户经理生成尽调所需报表3.4万张；反洗钱报告助手月均生成上报报告初稿4500余份。IT项目平均交付周期压降33%，优化超1500个业务流程。

中信银行：通过小模型+大模型融合赋能对公开户与变更业务，运营集约化效能提升超2倍。

AI正在重塑银行业的竞争逻辑

AI技术正在从三个维度根本性地重塑银行业的竞争格局。

第一，AI正在降低银行的运营成本曲线。 当工商银行以285.88亿元投入换取5.5万人年的数字员工产出，当招商银行以129亿元投入换来1556万小时的人工替代，AI投入已经从“成本项”转变为“效益项”。那些能够率先实现AI规模化部署的银行，将在运营效率上获得结构性优势。

第二，AI正在重塑银行的获客与服务能力。 当建设银行的AI助手能够在99%以上的网点问题中率先给出解决方案，当招商银行的智能助手将人均有效出客次数提升14%，AI正在帮助银行突破传统人力瓶颈，以更低的边际成本触达和服务更多客户。

第三，AI正在改变银行的风险管理范式。 从“事后响应”到“实时拦截+预测预警”，AI正在将风险管理从被动应对推向主动预判。那些在AI风控领域领先的银行，将在资产质量上获得持续优势。

挑战与前瞻：AI竞赛的深水区

在AI应用全面铺开的同时，银行业也面临多重挑战。工商银行行长刘珺强调，技术应用须以系统验证为前置条件，确保客户隐私与信息安全。中信银行副行长谷凌云提出需适度超前布局智能算力并引入新型安全技术。建设银行副行长雷鸣强调，要确保使用人作为决策主体的责任人，确保AI应用始终在有效的监督和管控之下。

招联首席研究员董希淼指出，技术层面存在数据孤岛导致模型偏差、训练中隐私保护难、算法不透明及生成式AI“幻觉”风险；监管层面则面临现行体系对AI新业态规制不足、跨国机构合规标准差异等难题。

尽管挑战重重，但AI对银行业竞争格局的重塑才刚刚开始。正如招商银行董事长缪建民所言，2026年银行业挑战和机遇并存，招商银行将持续提升财富管理、数字科技、风险管理三大能力，不断拓宽护城河。工商银行行长刘珺的表态更为直接：“如果我们的调整会带来市场更加健康持续地向好发展，工商银行一定会起到模范带头的作用。”

中国金融网董事长何世红指出，在息差持续收窄、传统盈利模式承压的背景下，AI正成为银行业穿越周期的核心驱动力。那些在AI投入、组织变革、场景落地等方面领先一步的银行，正在构筑起新的竞争壁垒。这场由AI驱动的银行业竞争格局重塑，才刚刚拉开序幕。