曾经需要排队数小时、填写繁杂表格的贷款业务,如今轻点手机银行App,几分钟内便可精准推送额度与利率;银行网点里,柜员与AI助手实时对话破解业务难题,“硅基同事”成为一线员工不可或缺的工作搭档。从国有大行到地方银行,从顶层战略布局到一线场景落地,AI正以全方位渗透之势,推动银行从“人治”向“技治”跨越。在近日密集召开的各大银行业绩发布会上,高管频频提及AI战略,一场由AI引领的行业变革已然全面铺开,这场变革不仅重塑了银行的业务模式与协作方式,更推动金融服务回归本质,让服务半径无限拉长、服务颗粒度不断细化。但机遇与挑战并存,在AI竞赛进入深水区的同时,数据孤岛、隐私保护、监管适配等难题仍亟待破解。
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从“工具人”到“硅基同事”
在银行业务复杂度持续提升的背景下,AI助手成为破解“知识孤岛”、提升一线服务能力的关键。在2025年度业绩发布会上,建设银行副行长雷鸣透露了一组数据:截至2025年末,建设银行网点问题响应的过程当中,AI助手覆盖率已经达到99.42%,日均访问量已经超过了10万人次。
这意味着,当员工遇到业务难题向总行或管理部门寻求帮助时,绝大多数情况下,人工智能会率先给出解决方案,这位拥有“最强大脑”的超级导师,随时待命、耐心十足、全年无休,正改变着银行内部的协作模式。
工商银行的“工银智涌”大模型技术体系中,变革也尤为显著,该行已在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。这些无需薪酬的“员工”可以7×24小时不间断作业,分担着庞大的业务压力。招商银行借助大模型技术提升财务报销质效,截至去年末处理无纸化报销单140.85万笔,同比增长23.76%;兴业银行AI编程助手覆盖90%研发人员;晨夕会智能体助手覆盖1500余个部门及机构网点。
AI已成为银行各条线员工不可或缺的“工作搭档”,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。风险条线打造“风险小助”,嵌入作业流程,实现智能化驱动风险管理。运营条线打造“营小助”,实现数字助理、运营知识问答、业务智能审核、智能服务对练、风险事件智能分析等场景应用。截至2025年末,对公客户经理、信贷人员、运营人员使用相应小助的用户覆盖率分别达到80.13%、80.32%和100%。
在直接面对客户的前台战场,AI正在重新定义“服务”的边界,传统的银行服务受限于人力成本,往往难以做到真正的个性化。但如今,交通银行在财富管理系统新增AI产品解读、AI辅助生成投研观点等功能,满足广大客户的个性化资产配置需求;平安银行升级“AI+T+Offline”服务模式,强化AI助手、智能语音外呼等数字化工具应用,提高远程银行服务效率;中信银行运用小模型+大模型能力,赋能对公开户、变更等业务上收,全面建成新型运营模式,业务集约化效能提升2倍以上。
在2025年度业绩说明会上,兴业银行董事长吕家进的一番话更是点破了未来的趋势,在他看来,“AI时代下,硅基生命将大量替代碳基生命的工作,给一些人工智能体喂养金融相关知识,包括基金、零售、同业,就能一个人分别扮演多个角色。今后客户经理将不再区分公司、零售、同业等类型”。
AI入“行”全域渗透
这场AI“渗透战”的核心逻辑,是银行从传统的“人治”向高效的“技治”跨越。
从国有大行的“航母级”转身,到股份制银行的敏捷突围,再到地方银行的精准卡位,AI已不再是锦上添花的点缀,而是成为了渗透进业务毛细血管的神经系统。
在顶层设计上,各大行纷纷落子。从年报最新披露的数据来看,工商银行2025年在集团层面实施“领航AI+行动”计划,赋能投资交易、营销拓客、风险防控、运营提效四大核心场景;邮储银行面向各分行开放10大项24个通用AI能力,形成“对外全域触达+对内全员提效”的邮储银行“AI2ALL”数字生态。
招商银行提出“AI First”理念,在该行的战略棋盘上,AI被置于“优先、领先、率先”的地位,顶层设计的改变,亦决定了资源的流向,无论是零售条线的“小助”,还是批发条线的“小助”,AI不再等待业务需求,而是主动嵌入并重塑业务流程。
地方银行也不遑多让,多家已披露年报的银行在AI战略上也是着重了笔墨。重庆银行打造“重银晓AI”品牌应用,成为全国首批实现大模型“私有化+金融场景适配”的城商行之一;青岛银行制定《青岛银行数字化转型新三年战略规划》,其中提到,打造AI能力与数据价值“两大智能引擎”;瑞丰农商行也明确,2025年基于开源框架打造全行级AI平台,形成覆盖主要业务线的智能体应用生态,AI能力建设已进入规模化应用阶段。
AI也成为业绩发布会上的高频词汇,着眼未来,针对下一阶段建设“数智工行”的重点工作,工商银行副行长赵桂德指出,接续实施“领航AI+”行动,聚焦智能、智慧、智算、智享四个方面;创新打造金融智能体,推动科技定位从幕后支撑转向前台驱动;加快构建“一客一顾问”服务模式,让AI成为连接银行与客户最直接的桥梁。
交通银行副行长钱斌明确,推动AI从单点应用向全面融合转型,他提出的强化科技自身能力建设、深化服务业务与员工、升级服务市场与客户、提升智能化风险防控水平,清晰地表明AI已深度嵌入银行的顶层设计,成为驱动降本、提质、增效的新质生产力。
苏商银行特约研究员武泽伟指出,AI的自主决策、实时响应与智能学习能力,将全面重塑银行业务模式。其中包括客户体验升级,AI通过多模态交互与个性化服务,重新定义银行与客户的连接方式,可以实现全周期客户陪伴、个性化财富管理、实时反欺诈监控等;风险管理升级,AI可以将风控从“事后响应”转向“实时拦截+预测预警”,实现信用评估革新、复杂欺诈识别、合规自动化,构建全流程防护网;运营效率升级,AI驱动银行业务流程向“零接触”与“自适应”进化,释放组织生产力,实现流程自动化、决策科学化、组织知识进化等。
这些挑战待破解
从架构演进、全面融合,再到智慧决策,银行业的AI竞赛已进入深水区。
如何让技术应用更加安全、可控正成为银行业数智化转型中的首要考量要素。工商银行行长刘珺在业绩会上便直言技术应用的前置条件。他表示,“工商银行所运用的技术是比较新的技术,但这个技术一定是要经过市场验证、经过我们内部强大验证能力的验证,否则我们不敢把这个技术匆忙地放在系统之上,因为保护客户隐私、信息安全是银行最重要的责任”。刘珺强调,“因此,工商银行将先进技术融入运营流程,必须以系统验证为前置条件。”
中信银行副行长谷凌云强调,“让安全屏障更加牢固,适度超前布局智能算力,引入新型安全技术,确保AI应用安全、可信、可控”。
赵桂德也谈到,将提升治理效能,构建AI应用全链路的安全防控体系,有效覆盖科技基础设施安全、数据安全、模型安全、应用安全等领域。
在招联首席研究员董希淼看来,人工智能应用不仅推动了业务、组织、认知层面的积极变革,同时也带来了技术、监管、人才方面的新问题。在技术层面,数据侧碎片化数据生态下形成的“数据孤岛”会带来模型偏差,训练过程中数据隐私和安全的保护也是亟待解决的问题;算法侧不透明的模型决策过程和生成式人工智能的“幻觉”风险使得应用难度加剧;网络安全受到的威胁也有所升级。在监管层面,一方面,现行金融监管体系主要针对传统业务模式设计,对人工智能技术驱动的新兴业态缺乏有效规制手段;另一方面,跨国金融机构面临不同司法辖区监管标准差异带来的合规挑战。
北京商报记者 宋亦桐
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