文 | CFN 大河

2026年刚过半，中国银行业的AI战报已经堆满了桌面。

工商银行的“工银智涌”大模型技术体系在30余个业务领域规模化落地500余个AI应用，AI数字员工年承担工作量5.5万人年。招商银行推行“AI First”理念，2025年全年实现AI替代1556万小时人工效能，智能客服“小招”日均对话超100万次。邮储银行已落地超370个大模型应用场景，日均大模型调用超600万次。浦发银行上线超2500个金融智能体，其中近200个深度嵌入真实业务流程。

这些数字放在一起，只有一个结论：银行AI竞赛，已经不是“有没有”的问题了。 头部玩家在比谁跑得快、谁铺得深、谁先跑通从大模型到智能体的最后一公里。谁跟不上，谁出局。

5.5万人年、1556万小时、600万次：AI正在“接管”银行

工行的5.5万人年，大概是目前全行业最震撼的一个数字。一个AI数字员工团队一年干的活，够一座中等城市所有银行员工干上大半年。覆盖500余个高频业务场景，从科技研发到运营管理到风险控制全面渗透。这已经不是在“试点”了，是在全面铺开。

招行走的是另一条路——“AI First”。任何业务问题，首先思考能不能用AI解决。2025年，招行依托大模型应用实现1556万小时人工替代。1556万小时是什么概念？相当于近2000人全年无休干一年。

邮储银行的打法是不追求单点突破，追求场景密度。超370个大模型应用场景，日均调用超600万次，日均输入输出词元超百亿。预计到2026年末，日均Token吞吐量将突破300亿。

浦发银行在智能体赛道上一骑绝尘——超2500个金融智能体，近200个深度嵌入真实业务流程。从2025年业绩说明会时的超2000个智能体，到2026年7月的超2500个，几个月时间增加了500个。

这四家银行，四套打法。但指向同一个方向：AI已经不是银行的“加分项”，是“必选项”。

从“大模型”到“智能体”：AI正在给自己“升级”

如果说2025年银行AI的主题是“大模型落地”，那2026年的主题就是“智能体上岗”。

两者的区别是什么？大模型是“脑子”，智能体是“脑子+手”。大模型能回答问题，智能体能执行任务——自主规划、调用工具、完成闭环。

邮储银行的“PSBC-Claw”智能体，7×24小时全自动值守情报监测、风险预警、技术洞察等场景。这不是一个聊天机器人，是一个不用睡觉的AI同事。

新网银行已建成15类数字员工与100多个智能体组成的协同网络。这些智能体不是被动应答的按键导航，“更像一位懂业务、会思考、能进化的‘AI同事’”——实时感知用户需求、主动推荐产品、识别情绪变化、动态调整表达方式。

智能体的本质是什么？把AI从“工具”变成了“同事”。 它会思考、会执行、会进化。银行不再只是“用AI”，而是在“跟AI一起工作”。

“数智工行”“AI First”“AI 2 ALL”：战略在升级，门槛在抬高

再看各家银行的战略表述，也能看出端倪。

工行将“数字工行”战略全面迭代为“数智工行”，启动实施“领航AI+”行动。招行提出“AI First”理念。邮储银行面向各分行开放十大项24个通用AI能力，形成“AI 2 ALL”数字生态。

这些不是口号。战略升级背后是组织架构、考核体系、人才结构的系统性重构。

招行面向所有员工开展AI工具使用培训，内部各条线定期举办AI应用场景路演，“用AI做出成绩”成为内部晋升和评优的重要加分项。

工行将AI能力建设从后台支持推向前台服务。

邮储银行规划了近260项AI应用场景，推动AI能力全面融入银行经营管理与客户服务全链条。

战略升级意味着什么？意味着AI不再是科技部门的“私活”，而是全行的“主业” 。谁跟不上，谁就被边缘化。

监管红线已划：AI不是法外之地

AI跑得再快，也得在监管的轨道上跑。

2026年6月，金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理等七大方面提出32项指导性意见。

核心要求很明确：谁使用、谁负责。金融机构要将人工智能风险纳入全面风险管理体系，实施风险分类分级管理和高风险应用准入管理。在高风险应用关键环节，要建立人工监督和干预机制。明确禁止将个人信息和隐私数据用于生成式人工智能模型训练。

农业银行董事长谷澍在陆家嘴论坛上点出了AI的三大风险：模型黑箱、模型幻觉、模型自主思考和决策带来的不确定性。

AI可以跑得快，但不能跑出监管的视线。这是所有银行AI竞赛的底线。

谁跟不上，谁出局

2026年，中国银行业的AI竞争已经从“要不要做”变成了“谁做得快、谁做得深”。

工行5.5万人年的数字员工产能，招行1556万小时的人工替代，邮储370个场景的覆盖密度，浦发2500个智能体的规模——这些数字拼在一起，画出的是一条陡峭的增长曲线。而这条曲线的斜率，还在继续往上走。

银行AI竞赛已经不是“有没有”的问题了。问题是你能不能把AI嵌入每一个业务流程，能不能让智能体替代每一个标准化岗位，能不能在监管框架内跑出最快的速度。

邮储银行原行长刘建军说过一句很重的话：银行AI竞争的核心，不是有没有大模型，而是能不能把场景做密、做深。

把场景做密、做深——这句话的背后，是组织架构的重构、考核体系的再造、人才结构的升级。这不是买几台服务器、部署几个大模型就能解决的问题。

这是一场企业级的系统性变革。谁跟不上，谁出局。

AI不会替代银行，但会用AI的银行会替代不会用AI的银行。2026年，这句话正在变成现实。