智见｜人工智能浪潮下我国商业银行数字化转型应对策略

来源：市场资讯

（来源：现代商业银行杂志）

文_中国信息通信研究院 孙玉龙

摘要：以大模型为代表的人工智能技术正在深度重塑商业银行的技术架构与竞争格局，AI应用需求与数字化转型进程之间的互动关系日益成为学界和业界关注的焦点。本文从“AI需求驱动数字化转型”的视角出发，系统考察了我国商业银行数字化转型的现状、驱动机制与演进趋势。研究发现，商业银行AI投入快速增长正在形成对数字技术产品的强劲需求：六大国有银行2024年金融科技投入合计超过1250亿元，AI相关投入占比提升至35%以上，金融AI市场年复合增长率达44.0%，AI渗透率从10.3%攀升至37.2%。在此基础上，本文从供应链韧性、质量监管、生态协同和管理标准四个维度，提出了稳链强基、以质促用、聚点成面和标准先行的应对策略框架，以期为商业银行管理者和政策制定者提供决策参考。

关键词：商业银行；人工智能；数字化转型；应对策略

　　当前，以生成式大模型、多模态感知和智能决策为代表的新一代人工智能技术，正在引发商业银行技术架构的深层变革。智能风控、智能客服、智能投顾等应用场景的快速铺开，对银行的算力基础设施、数据治理体系和核心业务系统提出了全新要求。人民银行《金融科技发展规划（2022—2025年）》明确强调加快金融机构数字化转型，国务院《数字中国建设整体布局规划》将金融数字化列为重点领域。商业银行作为金融科技行业数字化转型的重要阵地，AI应用的重点正从辅助工具转向基础能力升级。

商业银行数字化转型与AI应用的现状

　　1.科技投入持续增长，AI占比快速提升

　　根据六大国有银行年度报告披露，2019年六大行金融科技投入合计716.76亿元，数字化转型处于概念验证和局部试点阶段。此后五年间，投入总量逐年增长，2024年达到1254.59亿元，累计增幅约75%，年均增速超过11%（见图1），显著高于同期银行业营业收入增长率。

　　2020年以前，科技预算以机房建设、网络扩容和终端设备采购等硬件投入为主；2021—2023年，分布式核心系统改造、数据库迁移和云平台建设逐步成为资金配置重心；2024年以来，大模型平台搭建、AI中台建设与智能应用开发相关投入快速增长，占六大行科技总投入比重超过35%。投入结构的持续变化表明，大型银行对AI的战略定位已从“前沿探索”转向“核心基础设施”。

　　科技人才结构的变化进一步印证了上述趋势。六大行科技人员总数从2020年的约7.2万人增长至2024年的约11.1万人，净增近4万人，五年间AI相关岗位（涵盖算法工程师、数据科学家、机器学习平台架构师等）占比从不足5%上升至约18%，传统运维和开发岗位则出现不同程度的收缩。人才结构从“运维驱动”向“算法驱动”的转变，正在重塑商业银行的科技组织形态。

　　2.金融AI市场高速增长，渗透率持续攀升

　　从行业层面看，金融AI市场增长更为显著。2019—2025年金融AI市场核心指标呈现出两条并行的变化趋势：市场规模的绝对扩张与AI在金融IT体系中权重的系统性提升。

　　从规模维度看，金融AI市场规模从2019年的180亿元增长至2025年预计的1600亿元，七年增长近八倍，年复合增长率达44.0%。与金融IT总投入同期12.3%的年均增速相比，AI市场的扩张速度约为其4倍。2023—2024年间，AI市场在较高基数上仍保持了27.6%的增速。

　　从渗透率维度看，AI渗透率（即金融AI市场占金融IT总投入的比重）从2019年的10.3%持续上升至2025年的37.2%。银行业每增加100元信息技术支出，投向AI领域的金额已从约10元增长至约37元。渗透率的快速提升表明，AI正在从IT体系中的一个子模块转变为牵引IT投资方向的核心引擎。市场规模与渗透率的变化趋势（见图2），直观展示了AI权重系统性提升的长期特征。

　　随着商业银行AI应用的逐步落地，AI的渗透呈现出由点到面的扩张态势。智能风控是落地最早、覆盖最广的领域，超过九成头部银行已部署AI驱动的风控系统，覆盖率达92%。智能客服紧随其后，处理业务占比超过60%，在降低人工成本的同时有效保障了服务一致性。

　　3.数字化转型进程“由浅入深”

　　从整体进程看，商业银行数字化转型呈现“由浅入深”的递进特征。办公自动化系统及一般管理类应用的数字化成熟度已达82%，基本完成全面覆盖。数据库领域是近年来推进速度最快的环节，深度应用比例从2019年的8%上升至2024年的55%。操作系统领域同样取得显著进展，深度应用比例从5%上升至48%。

　　然而，核心业务系统的数字化深度仍显不足。信贷审批、核心账务、支付清算等系统的数字化深度目前仅为28%，远低于外围系统的成熟度。其主要原因在于核心业务系统承载海量实时交易和严格的监管合规要求，技术升级需要在“先进性”与“稳定性”之间寻求平衡，难以短期完成。AI的深度渗透正在改变这一格局：当智能风控需要实时调用核心账务数据、智能投顾需要毫秒级响应市场变化时，核心系统的数字化升级便从“可选项”转变为“必选项”。这意味着商业银行下一阶段的数字化转型将不可回避地从办公外围向核心业务纵深推进，AI部署需求成为驱动这一纵深突破的关键因素。

AI驱动数字化转型的三重机制

　　综合产业数据与商业银行实践，AI需求对数字化转型的驱动并非简单的线性传导，而是在技术革命、供给成熟和策略分化三个维度上形成了相互叠加的复合机制。

　　1.技术革命：AI应用开启金融数字化新周期

　　与历次信息化浪潮不同，当前以大模型为代表的AI技术正在从三个维度重塑银行的数字化根基。在基础设施层，千亿参数模型的训练推理对GPU集群、高速互联和分布式存储提出前所未有的要求，倒逼银行从传统IDC架构向AI原生算力架构演进。在数据治理层，多模态数据融合、实时特征工程和隐私计算等AI技术，推动银行数据中台从“静态仓库”向“智能引擎”转型。在应用场景层，智能风控、智能客服、智能投顾和智能合规的全面铺开，正在将AI从辅助工具升级为银行核心业务流程的有机组成部分。这一轮变革的深度和广度超过了此前历次IT升级。

　　2.供给筑牢：国内数字供应链体系日趋成熟

　　五年来，国内数字技术产业经历了从“可用”到“好用”的关键跨越。在算力层面，昇腾、寒武纪、海光等AI芯片已完成与PyTorch、PaddlePaddle、MindSpore等主流深度学习框架的适配，性能达到商用部署门槛。在数据层面，达梦、OceanBase、人大金仓等数据库在多家大型银行核心系统中稳定运行，并发处理能力和灾备机制日臻完善。在平台层面，统信UOS、麒麟OS等操作系统通过银行业务场景的长期验证，兼容性和安全性持续提升。供应链的日趋稳定使得商业银行在部署AI应用时有了更可靠的技术选项，大幅降低了技术路线的不确定性，为AI需求的充分释放创造了必要条件。

　　3.路径分化：不同类型银行策略渐趋清晰

　　基于36家商业银行2019—2024年面板数据的实证分析表明，AI需求强度与数字技术采购强度之间的弹性系数约为0.60，但不同类型银行呈现显著分化。国有大行的弹性系数为0.523，反映出其数字化转型已进入“深耕期”——在庞大存量IT基础上加载AI能力，替代效应强于新增效应，策略重心偏向全栈自建和自主研发。中小银行的弹性系数则高达0.738，处于“扩展期”——AI部署直接带动新一轮数字化采购，边际拉动效应更为突出，策略重心偏向场景驱动和云化部署。这一分化意味着不同类型银行已摸索出差异化的转型道路，形成了各有侧重、各具优势的数字化矩阵。

　　“技术驱动+供给保障+策略适配”的三位一体格局，正在推动我国商业银行的数字化转型从局部试点走向全面加速。与此同时，数字技术产业链各环节的协同水平仍有提升空间——基础硬件、基础软件、应用软件和AI平台的发展节奏尚不同步，跨环节适配的标准化程度不足，已成为制约AI需求充分传导的主要瓶颈。

商业银行数字化转型的四个着力点

　　基于上述三重机制，商业银行在推进数字化转型过程中，应在供应链韧性、产品质量、生态协同和管理标准四个维度协同发力。

　　1.稳链强基：提升AI产品供应链的稳定性与韧性

　　商业银行在AI部署中面临的突出问题之一是算力芯片、数据库等关键产品的供应渠道相对单一，切换成本高、议价空间小。建议商业银行建立“多源供应+战略储备”的AI产品采购机制：对GPU芯片、AI服务器、分布式数据库等核心品类，保持至少两条可验证的技术路线，避免被单一供应商锁定；与主流供应商签订中长期框架协议，锁定产能与价格区间，对冲供应链波动风险。监管部门应推动建立银行AI关键产品供应链信息共享平台，定期评估各品类供应集中度，对供应风险较高的环节提前预警。

　　2.以质促用：强化数字技术产品在AI场景中的质量监管

　　数字产品的质量直接决定AI应用的上限。部分银行反映，在将大模型部署到生产环境时，底层数据库的并发处理延迟、操作系统的任务调度效率、AI框架的算子兼容性等问题，往往成为“最后一公里”的堵点。建议商业银行建立“分场景、分等级”的数字产品质量评估体系，区分“基础适配”“生产就绪”“核心可靠”三个等级：基础适配确认产品功能可用，生产就绪要求通过不少于六个月的并行运行验证，核心可靠则需在真实AI推理负载下达到业务连续性标准。监管部门应构建银行信息科技风险评估体系，引导银行在保障业务连续性的前提下，以质量为导向有序推进技术升级。

　　3.聚点成面：推动数字技术生态从“单点突破”走向“协同融合”

　　银行数字化建设普遍存在“局部最优、全局次优”的问题：单个环节的AI应用表现亮眼，但跨系统的数据流转、模型协同和算力调度仍有明显断点。中小银行的AI需求弹性（0.738）虽显著高于国有大行（0.523），但自主进行全栈技术整合的能力不足。建议推动“银行数字化联合实验室”建设：由大型银行牵头、中小银行参与、技术厂商提供支撑，围绕AI芯片—操作系统—数据库—AI中台的全链路，形成标准化的兼容性验证方案和部署指南，将数字化规划从“逐一采购、逐项部署”的串行模式，转向“AI驱动、全栈协同”的系统性架构设计。鼓励头部技术厂商在核心产品中预集成主流AI框架与工具链，降低下游银行的集成门槛。

　　4.标准先行：增强在更多AI场景中落地管理标准

　　当前面向AI场景的技术管理标准尚处于起步阶段。办公和一般管理领域的标准化程度较高，但智能风控、智能投顾、实时交易等核心AI场景的准入标准、性能基准和安全基线仍不完善——而这些恰恰是AI渗透最快、业务影响最大的领域，AI场景覆盖率已超过58%。值得关注的是，最新一批安全认证名单已完成首批GPU认证，标志着AI算力产品开始进入国家认证体系，未来将为金融行业大规模部署AI提供更加清晰的合规指引。建议金融监管机构联合产业标准组织，优先制定面向银行AI场景的技术管理标准，将模型可解释性、推理时延上限、数据隔离能力和长期运行稳定性等指标纳入标准化测试体系。在推进路径上，采取“先通用后专用、先外围后核心”的分步策略：近期优先覆盖AI开发平台和智能客服系统，中期扩展至智能风控和量化交易系统，远期实现银行AI全场景的标准化管理。

结语

　　在人工智能技术快速迭代与数字化转型深入推进的背景下，商业银行正面临重要的战略窗口期。AI应用需求，特别是大模型训练推理对算力的需求、数据治理对智能平台的依赖以及智能应用对全栈协同的要求，已成为驱动银行数字化向纵深推进的核心因素。

　　对商业银行而言，将有限资源优先投向AI需求密度最高的领域，以技术革命引领方向、以供给成熟夯实底座、以路径适配放大效能。在稳链强基、以质促用、聚点成面和标准先行四个方向协同发力，构建“以AI为牵引、以数字化为底座”的新型技术架构既是推动银行业高质量发展的内在要求，也是商业银行在智能化竞争中形成差异化优势的重要路径。

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