北京
作者 | 时也运也
编辑 | 顾柠
9月30日晚，平安银行发布董事会决议公告，该行第十三届董事会第八次会议以书面传签方式召开，审议通过《平安银行人工智能管理办法》，这是A股上市银行首份公开披露的人工智能专项管理办法。
推动这份办法出台的监管文件共提出32项指导性意见。2026年6月18日，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，《意见》第二部分第一条明确要求，开发应用人工智能的机构，董（理）事会应指定专门委员会对人工智能开发应用管理负责，统筹制定发展规划，推进能力体系建设，制定制度规范。平安银行的落实是，由董事会战略委员会承接这一职责。
《办法》尚未对外披露全文。截至发稿，梳理上市银行公告，尚无其他银行公开披露出台人工智能专项管理办法。
平安银行在科技领域反应快并不意外，早在人工智能概念兴起之前，这家银行便已在科技布局上屡屡先行一步。2017年前后，平安银行把IT员工从200多人扩充到1800余人；2018年IT资本性支出25.75亿元，同比增长82%；2019年科技人员超过7500人，增势迅猛。
截至2026年6月末，该行累计落地大模型应用场景超450个。需要说明的是，各家银行AI场景统计口径差异较大：
中国银行超2200个为智能化助手数量，中信银行超1900个、招商银行1386个为全品类智能化服务场景（含传统机器学习、RPA自动化等），均与“大模型应用场景”口径不同；同口径下，工商银行“工银智涌”大模型技术体系落地场景超600个，建设银行覆盖超600个大模型应用场景，浦发银行累计推进超440个AI应用，邮储银行落地超370个大模型应用场景。
Token消耗量的对比同样存在口径差异。上半年平安银行大模型日均Token消耗量超过53亿，同比增长约130%。同期披露的同口径数据里，微众银行日均Token消耗量超200亿；平安集团体系日均Token消耗量已超1200亿。平安银行的53亿放在集团口径里，是一个不算大的数字。同期披露的更广范围智能化运营数据中，中国银行部署3800多个RPA自动化流程场景，兴业银行累计部署智能策略2.18万个，日均调用量超210万笔，触客5.97亿人次。
规模上的差距没有体现在成本上。上半年该行通过模型收敛治理、服务分级管理等措施，百万Token成本下降66%，GPU平均利用率提升至51%。
上半年该行上线140个运营审核类智能体，覆盖55个业务场景，用在反洗钱尽职调查、账户审核、资金清算、跨境汇款等环节。跨境业务放款效率较上年末提升约30%。零售推荐与搜索算法升级，直接带来13亿元交易额增长。智能经营决策模型的分析准确率达94%，可自动拆解至区域、产品、客户经理层面。AI做市机器人实现99.2%的询价自动处理。
不过，制度的抢先成效最终要依旧要由业务结果来检验，也要落到经营本身的底气上。财务数据上，该行2026年上半年营业收入706.17亿元，同比增长1.8%；净利润256.96亿元，同比增长3.3%；净息差1.80%，与上年同期持平，较2025年全年上升2个基点；存款付息率1.38%，较2025年全年下降27个基点。
“科技投入是本着需要并且有效。”平安银行副行长兼首席财务官项有志在8月17日中期业绩说明会上说，如果纯粹为了做AI玩一个很炫的技术，是没有意义的。
从450个场景落地到专项管理办法出台，平安银行的节奏始终贴合业务渗透速度。《指导意见》要求董（理）事会指定专门委员会，负责的是全行AI应用的顶层设计。场景数量还在往450个以上走时，制度先一步落定，指向的是下一步——场景铺得越快，风险分类分级和责任追溯的压力越大。
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