财知道｜银行里的“数字员工”——AI到底在银行干什么？

2026年被业内称为“金融智能体元年”。这一年，银行圈悄然发生了一个变化：各家银行不再像过去那样比拼“金融科技投入金额”或“服务器上架数量”，转而晒起了一份全新的“成绩单”——日均Token消耗量。

Token是什么？

Token是大模型处理文本的基本单位。通俗来说，当AI读一段文字或生成一段回答时，它会先把文字拆解成一个个Token——可以理解成大模型“消化”信息的“最小颗粒”。一个Token大约相当于1.5个汉字(不同模型的分词方式略有差异)，一次智能问答、一份信贷报告的自动生成、一段代码的自动编写，背后都对应着Token的消耗。Token消耗量越大，意味着AI在银行业务中嵌得越深、干得越多。

数据令人震撼：2024年初，全国日均Token调用量仅为1000亿；到2026年3月，这一数字已突破140万亿，两年增长超千倍。银行业正是这股浪潮的重要参与者。

AI在银行干什么？

Token的爆发式增长，映射出AI从“尝鲜试点”向“量产落地”的跃迁。今天的银行AI数字员工，已深度嵌入前台、中台、后台各个业务环节。

前台：直面客户的“AI同事”

在前台，AI主要承担与客户直接交互的角色。智能客服处理海量咨询，已大幅替代人工。招商银行AI财富顾问系统累计服务客户超过5000万，可根据客户的风险偏好和资产状况，提供个性化的投资组合建议。邮储银行零售营销智能体可动态生成个性化营销方案，已触达超5400万名高潜客户。中信银行智能财富顾问数字人累计服务客户超791万户。

这些“AI同事”处理的是重复性高、规则明确的服务需求，让银行客户经理有更多精力服务高净值客户。

中台：信贷审批与风险预警的“智能搭档”

信贷审批和风险控制是AI在中台发挥价值的主阵地。对公客户经理每天上班的第一件事，是向智能体输入企业信贷申请资料，由它自动生成尽调报告。据证券之星2026年6月报道，对公授信贷前尽调报告可实现50%内容自动生成，财务报表识别准确率超90%，识别效率提升80%。邮储银行的智能产业链展业助手，已辅助对公开户超5700户、授信超1700户，授信金额近2700亿元。在风控端，AI实时分析交易行为，识别异常风险。交通银行从信贷全流程视角建设风控智能体矩阵，辅助各岗位人员提升效率。

后台：代码编写与系统运维的“编程伙伴”

在后台，AI帮助技术团队提升研发和运维效率。招商银行的研发智能体已实现需求校验等环节的自动化，每月完成超过4.8万个开发任务，涵盖代码补全、测试用例生成、系统巡检等场景。邮储银行的编码、测试等环节，智能体应用占比均已超过60%。

各家银行的“Token账单”

AI干得多，Token消耗自然就大。头部银行的Token消耗已形成清晰的三级梯队。

招商银行位居行业前列。截至2026年5月底，日均Token消耗量达330亿，大模型成本收入比稳定在20%——相当于投入20元AI成本，创造100元收益。该行已落地800余个AI业务场景，覆盖零售、对公、风控、运营、办公等核心板块。

邮储银行在2025年度股东会上披露，日均大模型调用超600万次，日均Token消耗量突破百亿，已落地超370个大模型应用场景。该行预计到2026年底，日均调用次数将超千万次。

工商银行截至2026年初，日均Token消耗量已达百亿级，较两年前增长近百倍。“工银智涌”体系在30余个业务领域落地500余个AI应用。其AI数字员工承担的工作量，相当于5.5万人年——即5.5万名全职员工一整年的产出。

微众银行截至2026年7月，日均Token消耗量超过200亿，较2025年底的50亿实现数倍增长。兴业银行上线超200个智能体，日均Token消耗量约41亿。浦发银行日均Token消耗约60亿，民生银行约40亿。

这些数字背后，是算力成本的真金白银投入。据业内估算，一家日均Token消耗达百亿级的中型银行，月度算力成本可达数千万元量级。2026年6月，有银行高层在内部会议上明确提出：“不能无休止地烧钱消耗Token，所有大模型及智能体研发应用，都要尽快建立投入产出比评估机制。”行业正从“拼规模”转向“拼效率”。

会不会取代人？

随着AI数字员工承担的工作量越来越大，“会不会取代人”成为绕不开的话题。

从目前的实践来看，AI在银行中主要扮演“超级助理”而非“超级员工”的角色。它擅长的是信息检索、数据整合、内容生成和模式识别——这些恰好是银行基础岗位中最耗时的工作。但当涉及最终审批、额度裁定、客户面谈、复杂风险判断等需要综合判断和承担责任的环节，仍由人类做最终决策。

招商银行在披露AI应用进展时也明确表示，AI在涉及客户资金安全和重大风险决策的环节中，只做辅助建议，不做最终决断。邮储银行副行长牛新庄亦强调，大模型是“增强智能”而非“替代智能”，其定位是辅助员工而不是替代员工。

换言之，短期内AI取代的是“岗位中的重复性工作”，而不是“岗位本身”。一个客户经理的工作时间中，原本可能有一半花在写报告、查资料上——这些正在被AI接管，但客户关系维护、复杂方案设计、最终决策判断，仍需要人来完成。

当然，挑战同样存在。农业银行董事长谷澍在2026年6月18日陆家嘴论坛上指出，大模型规模化应用会面临模型黑箱、模型幻觉以及自主推理带来的不确定性等风险。2026年6月18日，国家金融监督管理总局印发《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，明确“坚持谁使用谁负责”原则，压实金融机构主体责任，要求将AI风险纳入全面风险管理体系。

从“数字工行”迭代为“数智工行”，从兴业银行将数智化确立为第一战略，行业共识已然清晰：数智化转型不是可选项，而是关乎生存发展的必答题。

当AI数字员工以5.5万人年的工作量默默支撑着银行的日常运转，当330亿Token每天在招行的系统里流转——银行的“数字员工”早已不是概念，而是每天都在和你我打交道的“同事”。它们不会抱怨加班，不会要求涨薪，却正在重新定义金融服务的效率与边界。

下一次，当你收到银行APP推送的个性化理财建议，或一笔贷款在几分钟内审批通过，背后很可能就有一个“数字员工”在默默工作。而它的作用，是让人更专注于人更擅长的事。

来源：大湾区经济网证券之星频道