2026 年 06 月 16 日 16:13 来源：证券市场周刊 作者：文丨吴海珊 编辑丨林伟萍

2026 年以来，银行业的 AI 竞赛已越过试点浅滩，驶入规模化落地与价值兑现的深水区。 

从工商银行 5.5 万人年等效产能，到招商银行千万级工时替代，AI 不再是科技点缀，而是驱动业务增长、重塑组织架构、决定行业排位的关键变量。这场始于后台的技术革命，如今已全面渗透信贷、风控、投顾、客服全链路，在效率跃升与合规管控的平衡中，开启了中国银行业的 " 数智化 " 新纪元。

自 2024 年，" 人工智能 "（以下简称 "AI"）首次被写入政府工作报告以来，AI 在各领域加速落地。2025 年 3 月，政府工作报告正式提出深入实施 " 人工智能 +" 行动。而今年 3 月份的政府工作报告，再度对此进行了部署，要求深化拓展 " 人工智能 +"，提出 " 推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用 "，并同步强调 " 完善人工智能治理 "。

东北证券分析师陈俊如表示，2025 年 AI Agent（智能体）元年开启，Agent 成为海内外大厂兵家必争之地。" 模型、数据和场景是构建 AI 产品竞争力的三个关键要素，其中数据最为重要。"

作为典型的数据密集型行业，银行业不仅是 AI 技术落地最活跃的领域之一，更在技术渗透率与价值转化上走在各行业前列。现阶段，大模型、智能体等技术已全面嵌入银行业信贷审批、风险防控、投资交易、日常运营等关键流程，驱动银行业务决策由依赖人工经验，加速向数据、算法加持的人机协同模式转型。

从银行角度来看，加码 AI 也动力十足。随着净息差持续收窄，银行整体盈利能力下降，降本增效成为行业普遍关注的重点，借助 AI 实现精细化发展，成为不少银行破局的重要抓手。

为进一步了解当前上市银行的 AI 成色，本刊将以 Wind 可以直接提取 " 信息科技投入 " 数据的 17 家上市银行以及公布了信息科技投入在营业收入中占比的北京银行为样本，从战略布局、AI 投入、AI 应用场景、AI 对银行效率影响等维度深度拆解。

银行 " 含 AI 量 " 大增

[ 2025 年以来，多家银行已经将 AI+ 定位为公司重要战略方向之一。 ]

2026 年，银行的 " 含 AI 量 " 明显提升，银行正进入了 "AI+" 时代。

最为显著的变化是，"AI"" 人工智能 " 等字眼，在 2025 年上市银行年报中出现的频率大幅提升。以工商银行为例，"AI" 和 " 人工智能 " 字眼，在其 2025 年年报中共出现了 66 次，而在 2023 年年报和 2024 年年报则分别仅为 29 次和 31 次。

与此同时，在各家上市银行的业绩说明会上，有关 AI 布局与未来发展方向等问题，已成为与银行零售、对公等核心业务并列的话题之一，成为机构投资者与管理层沟通的重点。

事实上，2025 年，多家银行已经将 AI+ 定位为公司重要战略方向之一。从战略高度、组织机构、业务赋能等多角度对 AI 进行布局和发展。

例如 2025 年，国有大行方面，中国银行全面实施 " 人工智能＋" 行动，制定了《中国银行 " 人工智能＋" 建设规划》，围绕 " 搭平台、汇数据、促应用、防风险、建机制 " 驱动全行数智化转型；建设银行制定了《" 人工智能 +" 工作推进方案》，以人工智能能力建设为重点，构建覆盖数据、模型、算力、安全的全链条企业级人工智能技术体系；工商银行首次提出 " 数智工行 "，启动实施了领航 AI+ 行动，坚持顶层设计和基层创新相结合，推动技术创新和应用赋能相促进；交通银行完善并发布《交通银行 " 人工智能 +" 行动方案（2025 — 2027 年）》；邮储银行表示，将致力于构建 "AI 2 ALL" 数字生态，推动智能技术由单点应用向系统化赋能升级。

股份行方面，2025 年，招商银行提出了 "AI first" 的战略要求，坚定执行 AI" 优先 "" 领先 "" 率先 "，并在全行全面推广大模型应用，构建 " 云 +AI+ 中台 " 新基建。而早在 2024 年，招商银行就提出要打造一家智能银行。财报数据显示，截至 2025 年末，招商银行全行 98% 的员工通过了 AI 知识与应用能力的初级认证；兴业银行则成立了 " 人工智能 +" 行动领导小组，制定发布《" 人工智能 +" 行动方案（2025 — 2027 年）》，全面推进人工智能与特色业务深度融合，加快智能投顾、" 双碳 " 管理、多资产量化等应用场景落地；浦发银行同期也发布了《" 人工智能 +" 应用规划白皮书》和《人工智能实施行动计划（2026）》，将 AI 能力建设提升至战略核心地位。

6 家国有大行 AI 投入超 1300 亿元

工商银行投入总额最大

[ 2023 年— 2025 年，工商银行、农业银行、中国银行的信息科技投入总额呈逐年增加态势，投入力度不断加大。 ]

正如工商银行副行长赵桂德在 2025 年业绩会上所言，数智化不是选择题，而是必答题。

在这道必答题的回答中，大型银行走在时代前列。根据陈俊如的研究，早在 2023 年 2 月，国有大行就开始积极进行大模型业务布局。IDC 预测，2024 年— 2028 年全球 AI 解决方案支出最多的行业是银行业的金融服务，占所有 AI 支出的 20% 以上。

就 6 家国有大行而言，数据显示，2025 年 6 家国有大行在信息科技投入（部分银行财报将此表述为 " 金融科技投入 "，本文将统一以 " 信息科技投入 " 字眼呈现）合计超过 1300 亿元。其中工商银行、建设银行、农业银行和中国银行 2025 年的信息科技投入均超过 200 亿元，交通银行和邮储银行的信息科技投入也都在 100 亿元以上。拉长三年周期来看，2023 年— 2025 年，工商银行、农业银行、中国银行的信息科技投入总额呈逐年增加态势，投入力度不断加大。

2025 年年报数据显示，工商银行是 6 家国有大行中对信息科技投入绝对金额最大的银行。2025 年度，工商银行信息科技投入金额达到 285.88 亿元。该行并未公布其在营业收入中的占比，若根据 2025 年工商银行的营业收入 8382.70 亿元计算，信息科技投入在其营业收入中的占比为 3.41%。

除工商银行之外，其余 5 家国有大行 2025 年度信息科技投入在营业收入中的占比也均在 3% 以上。如建设银行 2025 年信息科技投入 267.22 亿元，在营业收入中占比为 3.51%；农业银行 2025 年信息科技投入 256.47 亿元，在营业收入中占比为 3.54%；中国银行 2025 年信息科技投入 250.01 亿元，在营业收入中占比为 3.80%；邮储银行 2025 年信息科技投入 117.91 亿元，在营业收入中占比为 3.31%。

值得注意的是，交通银行 2025 年信息科技投入在营业收入中的占比超过 5%，领跑国有大行。财报数据显示，交通银行 2025 年信息科技投入 123.42 亿元，占营业收入的 5.78%。交通银行 2024 年信息科技投入在营业收入中的占比就达到了 5.41%，不过该行 2024 年信息科技投入 114.33 亿元，同比下降 4.94%。

从增量来看，2025 年度，建设银行的信息科技投入金额增长最多。财报数据显示，2025 年该行信息科技投入较 2024 年同比增长 22.89 亿元。这使得建设银行在 2025 年度超越农业银行，位居 18 家 A 股上市银行信息科技投资金额榜单第二位。

同时，从信息科技员工数量来看，建设银行也显著高于其他可比银行。财报显示，2025 年建设银行 " 数字金融类 " 人员 30085 人，占集团人数的 7.95%。鉴于投入资金额同级别的工商银行和农业银行并没有公布相关工作人员数量，中国银行成了唯一可对比银行。财报数据显示，2025 年，中国银行 " 科技与数字化运行管理员工 " 共有 19987 人，占总员工人数比例为 6.37%；其中境内商业银行体系共有员工 16606 人，占比为 6.05%。从绝对人数和相关人员在全体员工中的占比数据来看，中国银行均低于建设银行。

但若从科技类员工在全部员工中的占比来看，建设银行并不是国有大行中最高的银行。2025 年财报显示，交通银行金融科技人员 9782 人，较上年末增长 8.20%，占集团员工总人数比例为 9.99%，较上年末上升 0.55 个百分点，是 6 家国有大行中科技类员工占比最高的银行。

7 家股份行 AI 投入占营收比多在 4% 以上

[ 股份行信息科技投入占营收比重多在 4% 以上，招商银行投入金额超 100 亿元。 ]

相对于 6 家国有大行来说，股份行的投资绝对额相对较低。不过从在营业收入中的占比来看，除了兴业银行占比较低外，其余几家股份行的信息科技投入占营业收入比重均超过 4%，占比普遍较高。已公布信息科技投入的 7 家 A 股上市股份行（除了平安银行和浙商银行），2025 年信息科技投入合计为 537.87 亿元。其中招商银行是股份行中仅有的信息科技投入超过 100 亿元的银行。

具体来看，2025 年，招商银行信息科技投入 129.01 亿元，在营业收入中占比 4.31%。其次是中信银行，信息科技投入 96.41 亿元，在营业收入中占比 4.54%；同期，兴业银行信息科技投入 76.14 亿元，在营业收入中占比 3.58%；浦发银行信息科技投入 76.12 亿元，较上年增加 4.43 亿元，在营业收入中占比 4.38%。值得注意的是，浦发银行自 2023 年以来，在信息科技投入方面的金额逐年增加；光大银行同期信息科技投入 64.49 亿元，在营业收入中占比为 5%；民生银行信息科技投入 56.27 亿元，在营业收入中占比 4.22%；华夏银行虽然从金额上看，是信息科技投入最少的股份行，仅为 39.43 亿元，但其在营业收入中的占比同样高达 4.29%。

从员工人数占比来看，股份行相关科技人员规模几乎可以与国有大行比肩。例如，截至 2025 年末，招商银行科技类员工总人数达 11051 人，占员工总数的 9.09%。兴业银行同期科技人员达到 8245 人，较上年末增长 5.17%，占员工总数比例为 13.88%，也是上述 18 家银行中科技人员占比最高的银行。

其余几家股份行的科技人员数量，及其科技人员占全体员工的比例则相对比较平均。财报数据显示，截至 2025 年底，中信银行有科技人员 5807 人，科技人员占员工总数比为 8.79%；民生银行有科技人员 4559 人，按照 2025 年该行年报公布的员工总数计算，科技人员占员工总数比为 7.73%；光大银行有科技人员 4294 人，比上年末增加 308 人，占全行员工的 8.86%。浦发银行和华夏银行，没有公布相关数字。

区域银行中只有上海银行、沪农商行、重庆银行和贵阳银行公布了科技相关投入数据。值得注意的是，虽然投入金额不如国有大行和股份行，但自 2023 年以来，上述 4 家银行在信息科技投入方面的支出处于持续增长的态势，这意味着，其在科技方面的投入正不断加码。

财报数据显示，2025 年，上海银行信息科技投入 26.59 亿元，占营业收入比为 5.14%。截至 2025 年末，该行有金融科技人员 1538 人，占员工总数比例为 12.06%。上海银行行长施红敏表示，AI 是银行未来的核心竞争力。

2025 年沪农商行信息科技投入 14.39 亿元，较上年末增幅 7.79%，占营业收入比为 10.28%。截至 2025 年末，该行有专职金融科技人员 948 人，占员工总数比例为 10.16%。

2025 年度重庆银行信息科技投入为 6.48 亿元，占营业收入比为 4.29%，信息科技相关人员数据未披露；贵阳银行信息科技投入 3.36 亿元，占营业收入比为 2.58%。截至 2025 年末，该行有信息科技人员 284 人，占员工总数比例为 4.95%。

除此之外，北京银行也公布了 2025 年科技投入占营业收入比重，达到 4.8%，据此计算，该行 2025 年信息科技投入金额约为 32 亿元。北京银行首席信息官明立松对本刊表示：" 过去几年，北京银行信息科技投入占营收的比重维持在 4.5%，增速峰值达到 22.45%。" 据了解，北京银行科技人员的数量较 " 十四五 " 初期翻了近 3 倍。

拉长时间来看，2023 年到 2025 年，这 18 家上市银行在信息科技领域的投入合计分别为 1846.86 亿元、1860.76 亿元和 1889.60 亿元，处于持续增长态势。

AI 落地银行多应用场景

[ AI 大模型、智能体已在部分银行实现规模化、多场景应用落地。 ]

" 人工智能发展在未来有没有潜力，主要还要看前期的数据整理是否细致；想走得远，前期的数字化基础就一定要非常到位。" 建设银行副行长雷鸣在 2025 年业绩会上表示。

陈俊如也表示：" 模型、数据和场景是构建 AI 产品竞争力的三个关键要素，其中数据最为重要。" 在此共识下，2025 年以来，各家银行在算法、算力方面都获得了较大提升，并逐步将大模型、智能体等技术在多场景落地。

国有大行方面，截至 2025 年年底，工商银行推动人工智能在 30 余个业务领域、500 多个场景成功落地；同期，建设银行人工智能大模型技术已规模化赋能 398 个场景应用；交通银行 2025 年数据规模增长近 20%，部署 AI 智能体助手超 2500 个，该行表示着力推动技术与业务从 " 简单叠加 " 走向 " 深度融合 "；中国银行构建智能化助手 400 余个；邮储银行大模型建设覆盖前、中、后台各领域超 260 个应用场景，面向各分行开放 10 大项 24 个通用 AI 能力。

股份行方面，招商银行走在了最前面，该行累计落地 AI 场景应用超 800 个，场景智能化覆盖率提升至 50%。招商银行首席信息官周天虹在 2025 年年报业绩会上详细说明了该行是如何进行 AI 场景落地的。其表示，招商银行将全行人员的工作进行了一次全面梳理，梳理出 1558 个能够跟 AI 结合的工作，同时根据每一项工作大模型能够发挥作用的程度，按照高价值、中价值和低价值进行分类，之后对高价值类型优先投入。截至 2025 年底，高价值落地率已经达到 69%，低价值落地率达到 39%，合计落地 856 个大模型场景。根据招商银行的经验，一个 Agent 应用，大概要迭代 6 次才能实际投产。2025 年，招商银行大模型应用的迭代周期从 2024 年的平均 32 天缩短到 8 天，2025 年大模型日均输入输出 Token（词元）量较 2024 年增长了 10.1 倍。

其他股份行方面，截至 2025 年底，中信银行 AI 大模型落地超 120 个应用场景；兴业银行构建 AI 开放能力 160 余项，上线 AI 应用场景 260 余个；浦发银行完成了 DeepSeek-671B 等 30 个大模型本地化部署；光大银行的 AI 中台累计接入 89 个系统，服务 65 家总分行机构，提供 233 项 AI 能力；民生银行高价值场景完成了 40 余项重点应用，新增了 261 个细分的应用场景，AI 的服务日均调用量超过了 500 万次，该行 2025 年还举办了 AI Agent 智能体应用大赛，并在此过程中孵化了上千个 AI 智能体。

区域银行方面，北京银行早在 2024 年 10 月引入智能体编排创作平台，2025 年实现全行推广，截至 2025 年底，该行已上线超过 300 个嵌入业务流程的智能体。远程银行中智能化服务占比保持 83% 以上，实现服务全链路智能化。

银行风控从 " 人防 " 向 " 技防 "" 智控 " 转变

[ 当前 AI 应用已贯穿银行贷前、贷中和贷后等信贷方面各环节，并在反洗钱、消保等领域发挥重要作用。 ]

科技的发展固然重要，不过最重要的是与业务的融合，用科技推进业务发展提质增效。整体来看，截至目前，银行 AI 技术主要应用在风险控制、日常运营、投资交易、前端营销、客户维护等方面。

风险防控是目前 AI 发挥作用较大的方面，各家银行正着力从 " 人防 " 向 " 技防 "" 智控 " 转变。

首先在信贷方面，AI 的应用已经贯穿银行贷前、贷中和贷后各个环节。2025 年，招商银行贷前小企业的尽调报告 82% 的工作量已经由大模型实现；贷中在线风控平台审批的对公信贷规模接近 6000 亿元，比上年增长了 44%；贷后 70% 的审贷官的审批意见，也是在大模型 AI 的辅助下，由系统来进行追踪。同时，AI 赋能风险预警提前了 42 天。

交通银行目前 AI 的场景应用也已经覆盖贷前、贷中、贷后全流程，建成了涵盖 2.5 万个变量的风险特征标签库，2025 年内新增约 2000 个变量；构建风险模型超过 100 个，2025 年新增 31 个模型，新迭代模型预测能力平均提升超 25%。

建设银行依托生成式大模型建立了授信审批全流程 AI 应用，2025 年审批业务的受理量实现两位数增长，平均处理时间下降了 30% 以上。

民生银行在审查审批环节对智能辅助生成内容的采纳率已经超过了 84%，年节约人员工时达到 4 万小时以上，多数的法律合同审查耗时由过去的小时级降到现在的分钟级。同时财务分析风险信号的识别率达到了 50% 以上。

浦发银行小微企业贷前尽调报告撰写效率提升 60% 以上。对公授信聚焦大中企业贷前尽调报告实现 50% 内容自动生成，财务报表识别准确率超 90%，且识别效率提升 80%。

邮储银行担保管理系统上线不动产相关权证大模型 AI 识别分析，识别准确率超 97%；升级合规管理系统贷款资金用途违规模型，违规识别率提升约 29%。

北京银行的 " 新风系统 " 二期推动全面风险管理进入新阶段，电子签章功能成功落地，开发审批管理驾驶舱，实现授信审查审批多维度数据可视化展示、全流程监测与统计。推进 "AI 驱动投贷后管理应用升级项目 " 建设，强化 AI 技术与贷后管理场景融合。升级不良资产归因分析系统，通过智能算法精准定位不良资产成因。

在反洗钱领域，AI 也正在发挥着不小的作用。兴业银行反洗钱报告助手可以实现对预警客户交易情况的辅助分析，月均生成上报报告初稿 4500 余份，审计与合规工具赋能审计人员 5000 余人次，审计作业效率与合规管理水平持续优化。

消保领域是另一个 AI 风控的舞台。兴业银行通过引入 AI 技术赋能消保审查，2025 年完成消保审查 35982 件，同比增长 65.4%，近三年同比增长量均超 55%。邮储银行的反欺诈系统上线 " 大模型辅助智能分析工具 "，实现电诈案件从人工排查到智能分析的转变，助力防电诈业务集约化核查效率提升超 20%。

AI 正渗透银行主营业务全链条

头部机构有望 " 赢家通吃 "

[ 长期看，AI 的规模效应与数据优势可能强化头部机构地位，带来赢家通吃局面。 ]

日常运营方面，AI 带来的效率提升效果已经显而易见。交通银行厅堂智能设备覆盖柜面超 80% 高频场景，人工授权业务量同比压降约 63%，对公开户办理时长压降一半以上，释放网点产能，提升人力资源效益。

建设银行重点建设并推广 " 网点员工问题响应 AI 助手 "，为柜面员工提供统一响应入口和问题响应支持，网点覆盖度达到 98.73%。涉赌涉诈调额解控进一步集约自动运营，柜面处理业务比例降至 5% 以内。

邮储银行的数字员工全面覆盖手机银行、ITM（智能柜员机）等线上线下核心渠道，线上累计承接对话近 5000 万次，服务用户超千万级；线下支撑近百项高频 ITM 业务场景落地，业务效率提升约 40%。

此外，民生银行的日常运营爱问答知识助手已经被 6 万员工使用，月活达到了 2 万。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，全面建成新型运营模式，业务集约化效能提升 2 倍以上。浦发银行对公开户实现资料自动化处理，单笔时效提升 20% 且人工干预率下降 40%；司法查询业务 AI 识别率达 90%，时效提升 62%；车贷业务实现抵押登记证秒级识别，准确率超 97%。

投资交易是 AI 应用的另一大方面。在 AI 赋能下，建设银行投资交易业务全产品组合的敞口实时重估仅需 4 秒— 5 秒，自动监控，超限自动提示。同时利用大模型技术 1 分钟内生成包括 5 大模块的评级审查意见初稿，自动比对综合融资业务政策遵循性并撰写十余页审查意见初稿，最高生成比例达 90%，审查人员稍作完善即可提交。目前已在建设银行境内外广泛应用，月均生成超 5 万份。

邮储银行的债券交易机器人 " 邮小宝 " 实现债券包销交易智能询价应答，交易执行效率提升 95% 以上。票据交易机器人 " 邮小盈 " 正式接入 " 邮你同赢 " 同业生态平台，交易执行效率提升约 10 倍，已达成交易金额超万亿元。

农业银行创新 " 全谱系产品货架 + 多元化投资策略 + 综合化资产配置 " 的财富管理服务平台，强化 "AI+ 财富管理 " 数智支撑，打造财富管理投研、创新、服务、风控一体化模式。

中信银行推动金融市场业务交易自动化、智能化升级，整体交易自动化率达到 83%，AI 大模型应用于量化策略研发，策略研发效率提升 3 倍。人工智能赋能量化策略研发，投资交易报价自动化率超 80%。

华宝证券首席宏观策略分析师蔡梦苑表示，AI 角色从响应指令的 " 工具 " 转变为可在既定目标下自主感知、决策与执行的 " 智能协作体 "，" 核心挑战在于平衡技术创新与风险可控，最终目标是实现‘人的智慧’与‘机器效率’的深度融合，在科技赋能与人文关怀之间找到最佳平衡点，推动财富管理服务向更普惠、更精准的方向持续发展。"

前端营销最知名的便是电话外呼，如今各家银行的该项业务，基本都已经被 AI 所接管。例如，2025 年邮储银行的外呼体系，已经可以实现拟人化的智能外呼服务，端到端实现秒级响应，并搭建零售全客群、全品类、全渠道的智能推荐模型，2025 年实现个人授信超 60 亿元，财富类产品销售超 14 亿元。

赵桂德表示，2025 年，工商银行已经形成人机协同服务，带动重点产品成交额增加千亿元。

民生银行构建了零售和对公的营销助手，包括画像分析、产品持有分析线索的生成、产品推荐等功能，已覆盖全行 2 万多名客户经理，开户信息录入智能识别准确率达到 95%。放款智能辅助审查准确率达到 90%，座席也实现了来电前中后流程的智能化赋能。重塑了零售客户经理销售服务的工作模式，构建了 "1 位员工 +N 个数字分身 " 的人机协同服务体系。

中信银行搭建大模型驱动的 " 千企千面 " 智能金融解决方案，通过整合海量客户信息形成全面精准的服务方案，提升一线营销质效。

客户服务领域，建设银行建成了 " 帮得 " 系统客户经理智能应用，面向零售和普惠两个条线，开展零售 AI 工具 " 帮得助理 " 建设，为个人客户经理配备 " 数字分身 "，显著提升个人客户经理队伍数智化服务能力，实现对客服务效能与品质的双重提升。2025 年，在建设银行网点问题响应的过程中，AI 助手的覆盖率已经达到了 99.42%，日均访问量已经超过了 10 万人次。

民生银行经营端打造 " 慧芯 " 智能解决方案，运用 "AI+ 流程 " 强化智能策划及部署，建立客群经营策略统一管理及自动化监测体系，提升策略各环节营销转化率。

招商银行上线 "AI 小招 " 企业智能助手，提供产品操作引导、财资数据分析等智能化服务。截至 2025 年末，"AI 小招 " 累计服务企业客户达 26.71 万户，累计服务 147.92 万人次。招商银行表示，2025 年金葵花客户经理人均有效触客次数提升了 14%，客均的交易金额提升了 20%，且仍有非常大的潜力。

邮储银行营运中心系统完成五种非制式单据大模型票据识别功能上线，识别率超 80%，信息采集自动识别占比超 90%。对公客户关系管理手机端完成智能录入和语音导航，可使客户经理录单效率提升约 96%；依托长尾无贷户贷款挖掘模型，将小企业客户贷款转化率提升至 40% 以上。

从微观层面来讲，AI 应用对于银行的效率提升已经显而易见。从 2025 年银行的业绩报告和发布会来看，一些数据冲击力较强。如工商银行 2025 年财报显示，该行 AI 数字员工承担的工作量为 5.5 万人年（相当于 5.5 万名全职员工一年的工作量）；招商银行表示，该行 2025 年实现了 1556 万小时的人工替代，相当于 8000 人；浦发银行也表示，2025 年累计产生 300 人年新质生产力；中信银行表示，2025 年全行依托智能模型增效超 1.7 万人年（相当于 1.7 万名全职员工一年的工作量）。

需要注意的是，银行业发展 AI 有一个独特的行业特点。作为一个强监管行业，银行业对大模型应用的态度较为审慎。" 从国内的情况来看，一个非常核心的要求是，大模型在银行业的应用要落实人的责任，这意味着在银行业，大模型应用总体会是一个‘人 +Agent ’的模式。" 周天虹说。同时，他认为大模型从诞生至今大约有三年的时间，技术本身毫无疑问是颠覆性的，但对行业的影响还在过程中。

中国银河证券首席经济学家章俊表示，银行业依托高度标准化流程与数据优势，已率先实现一定程度的规模化应用，但整体来看，金融 AI 的落地仍处在 " 从试点到规模化 " 的过渡阶段，整体应用渗透率仍不高，价值释放远未完成。科技竞争已成为金融业核心赛道，投入强度与人才结构直接影响机构长期竞争力。长期看 AI 的规模效应与数据优势可能强化头部机构地位，带来马太效应与赢家通吃，使金融体系呈现效率提升与集中强化并存的特征。

对比美国市场来看，中国银行业在 AI 发展方面仍有较大的空间。美国银行业年度科技投入规模普遍处于 50 亿美元— 100 亿美元区间，科技支出占营业收入比重较高，通常在 5% — 11% 之间，摩根士丹利甚至超过 11%。除美国银行之外，美国银行业技术员工占总员工比重普遍在 16% — 29% 之间，其中摩根士丹利接近 29%，科技部门已成为核心职能部门。

陈俊如预测，2024 年— 2029 年中国银行业 AI 及大数据领域投入的年复合增速有望高达 24%。

（本文已刊发于 6 月 13 日《证券市场周刊》。文中提及个股仅为举例分析，不作投资建议。）