“資產(chǎn)荒背景下，銀行拓展?fàn)I收面臨一定壓力，降本增效成為行業(yè)共識。但大家在科技方面的投入是不遺余力的?！蹦彻煞菪行畔⒖萍疾咳耸咳缡钦f。

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線下網(wǎng)點(diǎn)優(yōu)化撤并、運(yùn)營開支精打細(xì)算、負(fù)債成本嚴(yán)格管控，已成為銀行業(yè)的常規(guī)動作。與此形成鮮明反差的是，眾多銀行在人工智能等科技方面投入持續(xù)加碼。大模型Token調(diào)用規(guī)模爆發(fā)式擴(kuò)容，標(biāo)志著銀行業(yè)的數(shù)智化探索步入更加務(wù)實(shí)的新階段，推動金融服務(wù)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動向智能驅(qū)動加速躍遷。

數(shù)智化轉(zhuǎn)型成為必答題

金融監(jiān)管總局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2026年一季度，銀行凈息差已降至1.40%。資產(chǎn)荒背景下，傳統(tǒng)依賴信貸規(guī)模擴(kuò)張的盈利模式難以為繼。降本增效成為行業(yè)的共同選擇，多家銀行主動優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局、撤并低效網(wǎng)點(diǎn)，力求在存量競爭中守住成本底線。

在節(jié)流的另一面，各家銀行不約而同地加大對數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的投入，為未來戰(zhàn)略布局夯實(shí)底座?！叭斯ぶ悄軒砬八从械陌l(fā)展機(jī)遇。對工商銀行而言，數(shù)智化不是選擇題，而是必答題，是我們搶占先機(jī)、掌握主動的戰(zhàn)略選擇?！惫ど蹄y行副行長趙桂德說。

多家銀行正驅(qū)動其管理模式、經(jīng)營模式、運(yùn)營模式實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。從效率數(shù)據(jù)來看，據(jù)商業(yè)銀行2025年年報披露，工商銀行AI數(shù)字員工承擔(dān)著相當(dāng)于5.5萬人年的工作量；中信銀行智能財富顧問數(shù)字人累計服務(wù)客戶超791萬戶。

在具體實(shí)踐層面，工商銀行圍繞客戶多元化資產(chǎn)配置需求，構(gòu)建投研庫，為客戶提供資產(chǎn)診斷、智能配置、收益分析等財富管理工具及服務(wù)。建設(shè)銀行加速零售AI工具“幫得助理”建設(shè)，將人工智能技術(shù)融入客戶經(jīng)理工作流程，圍繞需求洞察、資產(chǎn)配置等核心業(yè)務(wù)場景，打造多個垂域智能體。

日均Token調(diào)用量形成梯隊(duì)格局

今年以來，多家銀行披露日均Token調(diào)用量數(shù)據(jù)，這一指標(biāo)成為衡量銀行數(shù)智化轉(zhuǎn)型深度、AI場景規(guī)模化應(yīng)用成效的重要標(biāo)尺。每一次文本輸入、數(shù)據(jù)分析、智能問答、信貸測算等均對應(yīng)著算力消耗，日均Token調(diào)用量數(shù)據(jù)在一定程度上反映了大模型、AI智能體是否真正嵌入銀行全業(yè)務(wù)流程。

綜合多家銀行披露的信息，銀行業(yè)日均Token調(diào)用量已形成梯隊(duì)格局，折射出各家機(jī)構(gòu)在科技戰(zhàn)略、場景落地與資源投入力度上的顯著分化。其中，招商銀行、微眾銀行、郵儲銀行、工商銀行等已跨越日均Token調(diào)用量百億門檻。

“截至目前，微眾銀行日均Token調(diào)用量超過200億，人均日調(diào)用量達(dá)520萬，且仍保持快速上升態(tài)勢，相較于2025年底的50億，實(shí)現(xiàn)了數(shù)倍增長?！?月23日，微眾銀行相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴記者，在AI應(yīng)用方面該行主要布局兩類應(yīng)用形態(tài)：一是嵌入業(yè)務(wù)主流程的AI垂直應(yīng)用，二是承擔(dān)獨(dú)立崗位任務(wù)的數(shù)字員工。

“郵儲銀行已落地超過370個大模型應(yīng)用場景，日均大模型調(diào)用超600萬次，日均輸入、輸出Token超百億?！痹诮衲?月召開的股東大會上，郵儲銀行副行長牛新莊透露。牛新莊還表示，預(yù)計到今年底，郵儲銀行日均大模型調(diào)用次數(shù)將超千萬次，Token吞吐量超300億。

完善人工智能風(fēng)險治理框架

不可否認(rèn)，人工智能在帶來前所未有發(fā)展機(jī)遇的同時，也帶來了多重風(fēng)險挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)銀行董事長谷澍認(rèn)為，大模型在金融業(yè)的規(guī)?；瘧?yīng)用，會面臨模型黑箱、模型幻覺以及模型自主推理、自主輸出決策結(jié)論帶來的不確定性等新型風(fēng)險挑戰(zhàn)。

前不久，金融監(jiān)管總局發(fā)布《關(guān)于銀行業(yè)保險業(yè)人工智能安全開發(fā)應(yīng)用的指導(dǎo)意見》，旨在規(guī)范銀行業(yè)保險業(yè)金融機(jī)構(gòu)對人工智能的開發(fā)應(yīng)用，有效防控人工智能技術(shù)應(yīng)用可能帶來的風(fēng)險，推動數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展。

意見強(qiáng)調(diào)，完善人工智能風(fēng)險治理框架。健全風(fēng)險治理體系。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)將人工智能風(fēng)險納入全面風(fēng)險管理體系，定期開展對人工智能應(yīng)用風(fēng)險及管理措施的評估審查。推動模型算法、數(shù)據(jù)資源、基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用系統(tǒng)等安全能力建設(shè)，完善業(yè)務(wù)及風(fēng)險管理流程，防范模型生成結(jié)果不可靠風(fēng)險，防止模型黑箱導(dǎo)致關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程難落責(zé)問題。有效應(yīng)對金融業(yè)務(wù)側(cè)可能產(chǎn)生的投資策略趨同、放大市場波動風(fēng)險，嚴(yán)禁濫用人工智能技術(shù)生成虛假信息、操縱市場價格。