金透社 | 万捷

2026年的金融版图，正被一场AI主导的变革重新勾勒。当DeepSeek R1开源模型推动AI推理成本锐减，当“科金协同”上升为国家战略，当监管政策明确将“人工智能+”纳入金融转型核心框架，曾经壁垒森严的银行业，正迎来前所未有的AI“围猎”潮。这场围猎并非简单的技术替代，而是一场涉及业务根基、监管逻辑、竞争格局的全方位重构，既是效率革命的机遇，更是生死存亡的考验。

政策与技术双轮驱动：围猎的时代序曲

2026年AI对银行业的围猎，早已不是技术自发演进的结果，而是政策引导与技术突破形成的必然合力。2025年底，金融监管总局发布的《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》，首次将“人工智能+”作为核心工作内容，明确鼓励金融机构构建企业级AI平台，探索量子计算、隐私计算与AI的融合应用。这一政策信号彻底打破了银行业对AI应用的保守心态，从“被动试水”转向“主动布局”。

技术层面的突破则为这场围猎提供了锋利的“武器”。2025年DeepSeek R1的发布，不仅实现了通用模型推理能力的跃迁，更通过开源模式降低了金融机构本地化部署AI的门槛，成为“AI+金融”加速发展的行业拐点。与此同时，AI智能体（AI Agent）技术从实验室走向应用，具备了自主决策、环境感知与持续学习的能力，能够深度参与信贷审批、资产配置等核心业务环节，彻底改变了AI此前仅作为辅助工具的定位。

据《2026-2030年金融科技产业现状及未来发展趋势分析报告》预测，2026年起，“AI+金融”将从“模式创新”转向“深度赋能”的新阶段，驱动力也从“金融+科技”的简单叠加，升级为多技术融合驱动的“原生性创新”。政策与技术的双重加持，让AI对银行业的围猎成为不可逆转的时代潮流。

围猎核心：从边缘场景到核心业务的全面渗透

2026年的AI围猎，早已超越了智能客服、自动转账等边缘场景，而是直逼银行业的核心业务板块，实现了从“辅助工具”到“核心引擎”的角色转变。这种渗透并非单点突破，而是形成了对业务全流程的系统性重构。

在信贷与风控领域，AI的“精准打击”尤为显著。传统信贷审批依赖人工审核，效率低下且易受主观因素影响，而AI模型通过对海量客户数据的深度分析，能够绘制精准的“金融行为画像”，实现毫秒级的动态风险评估。2026年正式施行的监管新规，更是推动银行风控从“金额红线”转向“风险画像”，借助AI技术实现对异常交易的全天候监测。交通银行的千亿级金融大模型已赋能100余个业务场景，在反欺诈、反洗钱等环节实现“早识别、早预警”，新员工培训时间缩短50%。波士顿咨询公司（BCG）的研究更显示，AI每年可为全球银行业带来超过3700亿美元的额外利润，其中风控与信贷效率提升贡献了近40%的增量价值。

在客户服务与产品创新领域，AI正在重塑银行的服务模式。生成式AI已从内容创作工具升级为业务核心引擎，能够根据客户的金融行为、风险偏好，自主设计个性化的综合金融解决方案。建设银行的“帮得”智能服务打造“人+AI”模式，覆盖347个业务场景，超半数员工受益于效率提升；法国安盛集团部署的AI语音助手，可独立处理30%的客户呼叫，年处理量近130万通。更值得关注的是，AI技术正在打破金融服务的地域与语言壁垒，东盟乡村的农民能用本地方言通过语音银行申请信贷，偏远地区的客户也能借助智能系统获得精准的金融服务。

在运营管理领域，AI的自动化能力正在大幅降低银行的运营成本。布宜诺斯艾利斯城市银行半年内上线10个AI代理，显著优化客服与业务流程；伦敦证券交易所集团借助AI平台每日处理8万份文件，数据消费量月增速超50%。BCG预测，AI可助力银行降低高达40%的成本，这些节省的成本可被重新投入创新研发，形成“降本-创新-增收”的良性循环。

围猎中的暗礁：不可忽视的风险与挑战

AI对银行业的围猎，在带来机遇的同时，也埋下了诸多风险隐患。这些风险既有技术本身的不确定性，也有合规与伦理层面的挑战，成为银行在AI转型过程中必须跨越的暗礁。

技术风险首当其冲。AI算法的“黑箱”特性导致决策过程难以解释，若训练数据存在偏差，可能在信贷审批中产生歧视性结果，引发法律纠纷与监管处罚。2024年某城商行就曾遭遇AI深度伪造的集团财务总监视频指令，造成数千万元资金损失，这类AI技术被恶意滥用的案例在2026年呈上升趋势。同时，AI系统的复杂性使其存在天然的脆弱性，算法漏洞、硬件故障都可能导致支付、转账等核心业务中断，给银行带来直接经济损失与声誉风险。某银行曾因AI模型输出错误导致客户资金损失，引发舆论危机，投诉率上升30%。

数据安全与合规风险同样不容忽视。AI系统的运行依赖大量客户个人信息，在数据传输、存储与处理过程中，存在被非法获取或滥用的风险。根据《个人信息保护法》及金融行业数据安全标准，银行若因算法漏洞导致数据泄露，可能面临数千万元的罚款与业务暂停处罚。更棘手的是责任界定问题，在智能投顾等场景中，若AI建议失误导致客户投资损失，责任究竟归属银行、技术提供商还是用户，目前尚无明确的法律界定标准。

人才与组织变革的挑战也日益凸显。AI转型需要既懂金融业务又掌握AI技术的复合型人才，而当前银行业普遍存在人才缺口。劳埃德银行集团通过组建1000人的“飞行教官”志愿者网络，举办“提示词竞赛”，才完成超1万名员工的AI素养培训，3万余名许可用户的日活跃率高达93%，这一案例证明，全员AI素养的提升是转型成功的关键前提。此外，传统银行的组织架构与企业文化难以适应AI时代的敏捷需求，部门墙、数据孤岛等问题，制约了AI技术的规模化应用。

破局之道：从被动围猎到主动掌控的转型路径

面对AI的围猎，银行业并非无牌可打。那些能够主动拥抱变革、构建核心能力的银行，将从“被围猎者”转变为“规则制定者”。结合行业实践与专家观点，银行的转型路径可归纳为“战略引领、技术筑基、人才赋能、合规护航”四大核心方向。

在战略层面，银行需确立“AI优先”的长期愿景，而非局限于短期的技术试点。微软提出的三阶段路线图值得借鉴：第一阶段确立宏大的多年期战略愿景，第二阶段重塑与创新业务流程，第三阶段构建“AI优先”的运营模式。领先银行应将AI创新锚定在安全支付、快速信贷、欺诈防控等具体成果上，通过季度记分卡动态追踪成效，避免盲目投资。

在技术层面，构建自主可控的企业级AI平台是核心支撑。银行需打破核心业务系统、客户关系管理系统等数据孤岛，通过Microsoft Fabric等平台实现系统互操作与实时智能分析，兼顾成本优化与合规治理。同时，应积极探索AI与区块链、隐私计算等技术的融合应用，在保障数据安全的前提下提升模型训练精度。巴西布拉德斯科银行的Bridge平台采用Azure AI治理API，实现83%的数字服务解析率，同时降低30%的技术成本，为行业提供了可借鉴的技术架构范例。

在人才层面，需构建“工作流中学习”的培养模式，覆盖全员AI素养课程与岗位定制化培训。除了外部引进复合型人才，更要通过内部激励机制激发员工的创新热情，如劳埃德银行的“提示词竞赛”、交通银行的AI助手赋能计划，都有效提升了员工的AI应用能力。中国社会科学院大学教授江小涓强调，银行需用AI的洞察、预见能力提升核心竞争力，同时通过AI赋能员工，让人类专注于更具创造力的价值环节。

在合规层面，银行应将负责任AI框架融入技术全生命周期，实现从被动合规到主动构建竞争壁垒的转变。微软推出的Agent 365集成身份验证、数据保护与审计追溯工具，可有效降低影子AI风险，这类成熟的治理方案值得银行借鉴。同时，银行需建立完善的政策跟踪机制，与监管部门保持密切沟通，在算法透明度、数据隐私保护等领域主动探索行业标准。

2026，AI重构银行的价值底色

AI对银行业的围猎，本质上是一场效率与价值的重构革命。2026年，这场革命已进入深水区，不再是“选择题”而是“生存题”。对于银行而言，AI既不是洪水猛兽，也不是万能钥匙，关键在于能否在技术创新与风险防控之间找到平衡，在被动适应与主动引领之间做出抉择。

正如业内专家所言，AI大模型的应用已从边缘场景深入核心业务，“通用-行业-领域”的垂直深化趋势不可逆转。那些能够将AI技术与业务深度融合、构建核心竞争力的银行，将在这场围猎中脱颖而出，成为智能金融新时代的引领者；而固守传统模式、畏惧变革的银行，终将被时代淘汰。2026年，AI与银行业的故事，才刚刚拉开序幕。