银行“押宝”AI：千亿投入背后的金融变局

今年财报季，AI几乎成为每家银行在年报中浓墨重彩的关键词。

从国有大行到股份制银行，“AI”早已不是年报中“锦上添花”的技术点缀，而是被摆上了衡量核心竞争力的首要席位。

而在这场围绕“数智化”深刻的技术变革和商业竞速中，银行不仅真金白银地砸下了千亿资金，更将AI深深嵌入信贷审批、风险防控、客户服务的每一个毛细血管。

01 战略卡位：AI从“选择题”变为“必答题”

翻阅2025年的银行年报，一个显著的变化是战略语境升级，“数字化”俨然被“数智化”取代。

工商银行将“数字工行”(D-ICBC)战略全面迭代为“数智工行”(AI-ICBC)，提出要打造AI原生的金融生产力范式，构建“技术底座-知识工程-智能体协同-业务赋能-生态演进”五位一体的完整AI体系。

建设银行制定《“人工智能+”工作推进方案》，确立“技术筑基、场景赋能、价值转化”的发展格局；

农业银行更是从组织架构上动刀，专门设立了“智慧银行建设办公室”，通过统筹推进，试图将AI能力渗透到业务的每一个角落；

中国银行正在全面实施“人工智能+”行动，建设BOCAI大模型能力平台，接入10余款主流大模型；

邮储银行打响“AI2ALL”数字生态战略，锚定“对外全域触达+对内全员提效”，推动AI能力全面融入经营管理与客户服务全链条；

交通银行发布《“人工智能+”行动方案(2025-2027年)》，明确要推动金融科技从“支撑工具”向“核心生产力和创新引擎”转变。

股份行阵营中，大家同样将AI提升至权重地位。

招商银行确立“AI First”核心战略，提出“优先、领先、率先”的发展原则，目标导向是“打造行业内第一家智能银行”；

平安银行加速推进“人工智能+金融”，聚焦数字员工、精准营销、精准风控三大方向，大模型应用场景一年内从超200个猛增至超390个；

中信银行深入践行《“人工智能+”三年行动方案(2025-2027年)》，用“AI赋能一切”的思维，构建“大模型+小模型”协同模式；

浦发银行启动《人工智能实施行动计划(2026)》，强调要以AI原生思维重构金融服务全流程。

从上述战略布局可以看出，AI在银行内部的地位，已从科技部门的“单打独斗”，上升为全行级的“一号工程”。这不仅仅是字眼的变更，更是底层逻辑的重塑：银行不再满足于将线下业务搬到线上，而是试图让机器学会像人类专家一样思考和决策。

02 千亿投入：重金砸向算力与人才

宏伟的战略蓝图，需要实打实的资金来支撑。2025年，银行业在金融科技上的投入堪称“豪掷千金”。

数据显示，2025年国有六大行在金融科技领域的投入合计超过1300亿元。

其中，工商银行以285.88亿元的投入量级继续领跑；建设银行、农业银行、中国银行的投入均稳定在250亿元以上的高位区间。

值得注意的是，交通银行的投入占比达到了营业收入的5.78%，这一比例在国有大行中显得尤为突出，彰显出其以科技驱动转型的决心。

这些巨额资金流向了哪里？答案主要集中在两个维度：算力基础设施与高端人才储备。

交通银行副行长钱斌在业绩发布会上透露，在该行2025年123.42亿元的科技投入中，相当大比例流向了AI领域，其智算规模较上一年度增长超过50%。

建设银行2025年智能算力达145.69PFLOPs，较2024年末提升24.52%。副行长雷鸣打了个通俗的比方：这等于14.6亿亿次/秒的运算能力，足以支撑千亿级大模型的训练与推理。

招商银行的智算基础设施日均Tokens吞吐量更是较2024年增长了10.1倍，为大规模模型训练提供了澎湃的动力。

在人才争夺上，各家更是不遗余力。

截至2025年末，建设银行的数字金融类人员已超过3万人，招商银行的研发人员维持在万人以上，交通银行科技人员占比达9.99%，邮储银行科技人员达7414人。

这些既懂金融业务又通AI技术的复合型人才，正成为银行转型的中坚力量。

03 成效彰显：步入提质增效“深水区”

千亿投入是否值得？答案是肯定的。2025年，AI的应用成效进入提质增效的“深水区”，并逐步向风险控制与价值创造阶段迈进。主要体现在四个维度：

运营效率的大幅提升。在智能运营领域，AI“数字员工”正在接管大量重复性劳动。平安银行借助生成式AI辅助创作营销内容，仅此一项在2025年就节省了约6000万元的费用。中信银行通过AI推动对公开户等业务的集约化处理，使效能拔高了2倍以上。

信贷审批的“分钟级”变革。传统的授信审批中，客户经理需要花费数小时进行财务数据录入与分析，耗时费力。

如今，建设银行的“授信审批全流程AI应用”将用时压缩至分钟级别，AI辅助撰写审查报告的比例高达80%。在该行2025年上半年人工审批业务量同比增长超17%的情况下，审批总用时反而下降了24%。

风控能力的质的飞跃。如果说传统风控依赖的是历史规则，那么AI风控则是实时的“智能感知”。

中信百信银行引入的智能风控体系，实现了风险特征的自动化挖掘，特征挖掘效率提升100%，让系统具备了“自主进化”的能力。招商银行的AI辅助贷后风险预警时间，较传统人工模式平均提前了42天，真正做到了防患于未然。

普惠金融的深度拓展。在服务小微企业方面，AI通过分析税务、发票、供应链等替代性数据，为缺乏传统抵押物的企业精准“画像”。

农业银行依托“AI+”能力体系，其“农银e贷”余额已突破6.8万亿元，较上年末增长近两成。

海外市场上，摩根大通的表态直接、干脆。其CEO杰米·戴蒙在彭博电视采访中表示：“我们证明了投入20亿美元成本，就能获得约20亿美元的效益。”

银行“押宝”AI，并非一时的科技狂欢，而是面对行业变局的必然抉择。从“数字”到“数智”，一字之差的背后，是银行业从流程优化到生产力重塑的根本性跨越。

2025年的年报只是一个开始，随着AI技术与金融场景的进一步深度融合，未来的银行或许将不再只是“有网点的地方”，而是一个随时在线的、无处不在的智能金融管家。