银行业正在探索一场不寻常的变革,AI 算力权益乘风而至,将重构银行卡的底层价值逻辑。近期,平安银行、招商银行、网商银行相继推出 AI 权益银行卡,将 AI 算力资源纳入权益体系,Token(词元)和算力正在尝试取代传统的银行卡权益。
" 银行推出 AI 算力权益卡的核心逻辑在于借助算力和 Token 这类新型数字权益,开辟差异化竞争赛道。" 在受访行业专家看来,智能体信用卡依托智能体持续算力消耗,能够带来稳定复购需求,天然适配消费积分兑换算力额度的闭环模式。不过,业务落地还存在算力成本动态波动可能导致权益兑付成本不可控、算力服务权责划分不清晰可能引发消费者纠纷等多重问题。
银行发力 AI 权益卡
当前银行卡存量竞争进入深度存量运营阶段,传统餐饮、出行类权益同质化严重,获客、促活边际成本持续走高,银行不得不另辟新径,找寻 AI 时代刚需的权益。近日,平安银行与中国银联、腾讯云宣布,联合推出国内首张面向 AI 算力个人消费用户的借记卡—— "AI 智算卡 "。7 月起,平安银行 AI 智算卡在线上渠道及线下网点陆续开放申请。
该卡整合算力聚合付费、基础金融服务、专属算力权益等功能。开卡达标可获得银联云 TokenPlan 基础算力套餐 + 腾讯 WorkBuddy 积分权益;每月刷卡达标,即可获得算力积分及 WorkBuddy 权益续期,资产层级达标解锁更多算力积分,大模型高阶调用额度,并获得 WorkBuddy 积分权益加量包。
6 月以来,多家银行试水 AI 权益银行卡。针对小微企业 " 用 AI 门槛高、运营难、获客难、选址难 " 等痛点,网商银行在 6 月 25 日联合阿里云、芝麻企业信用、高德等生态伙伴,对 " 生意金卡 " 全面升级,推出国内首张面向小微经营者的 AI 权益卡,为用户提供最高 1000 万 Token 试用以及 AI 选址评估、AI 找客助手等经营工具。
6 月 11 日,招商银行信用卡宣布,运通工程师信用卡上线专属 AI 权益,用户可自主选择专属 AI Plan。具体来看,"1 个月 MiniMax Token Plan Max",包括每月 18 亿 Token M3 用量、支持 4 — 5 个 Agent(智能体)并发运行、每日 3 条视频生成,适合频繁使用的专业开发者。"2 个月 MiniMax Token Plan Plus",包括每月 6 亿 Token M3 用量、支持 3 — 4 个 Agent 并发运行,适合个人开发者日常工作。
此前,月之暗面旗下 AI 助手 Kimi 宣布推出全球首张 AI 原生信用卡,该卡不是一张传统意义上的信用卡,而是首张将 AI 服务纳入核心权益体系的消费凭证,这意味着持卡人的每一笔消费均可转化为 AI 算力额度,直接兑换智能体使用额度、高级功能权限。
" 智能体信用卡具备落地可行性,伴随 AI 智能体的普及,银行可联动云厂商,将消费积分兑换智能体运行额度,打通支付、算力、智能服务闭环,后续多家股份制银行大概率会跟进。" 中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏告诉记者,银行发力 AI 权益卡,是破解传统信用卡权益同质化、获客成本高企的有效选择,有助于精准锁定高价值年轻客群,提升刷卡活跃度与资金沉淀,搭建 " 金融 +AI" 生态壁垒。
合规等多道难题待解
AI 权益已经在银行业萌芽,要重新梳理银行卡的价值逻辑,还有算力权益的动态成本、多模型生态的兼容性、用户隐私与数据合规等多道难题待解。
国有大行员工对记者表示,此类银行卡权益通过绑定 AI 服务商实现降本增效,可形成用卡、算力、生产的价值闭环,但现阶段落地案例较少,后续规模化发展还需疏通成本不可控、权益通用性不足、算力服务权责不清晰等堵点。其中,Token 标准不统一是现实难题——不同厂商的 Token 互不通用,持卡人获得的 Token 额度往往绑定特定平台,权益的通用性和延续性受到制约。
博通咨询首席分析师王蓬博对记者分析指出,现有监管框架下,金融资产交易数据属于重要敏感数据,大模型调用行为数据归属于用户个人生物及使用行为信息,两类数据跨机构传输必须取得用户单独明确授权,禁止捆绑金融服务强制授权。数据存储层面,银行与云厂商大模型平台必须建立物理隔离防火墙,金融核心数据不得直接同步至第三方算力平台,仅可采用脱敏加密后的核验交互模式,不得完整导出原始用户资产流水,跨机构数据流通禁止超出授权约定使用范围,不得将金融数据用于大模型训练。
王蓬博表示,业务落地还存在多重问题,比如,算力成本动态波动可能导致权益兑付成本不可控、多厂商大模型 Token 标准不统一造成权益互通壁垒、算力服务权责划分不清晰可能引发消费者纠纷等。
娄飞鹏认为,首要的制约因素就是合规红线,因为未脱敏的银行卡、资产数据不可以跨机构传输,金融敏感数据需要在内网隔离存储,严禁直接入第三方的大模型;跨机构数据流转需取得单独授权,全程留痕归档。
此外,还有现实挑战。娄飞鹏指出,双层敏感数据叠加隐私泄露风险,脱敏改造的成本高;跨机构数据互通流程繁琐;AI 调用行为与金融数据联动易产生过度画像,同时算力数据监管细则尚不完整,权责划分模糊。
记者 余继超 实习生 赵晨旭
文字编辑 姚惠


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