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来源：北京商报
曾经需要排队数小时、填写繁杂表格的贷款业务，如今轻点手机银行App，几分钟内便可精准推送额度与利率；银行网点里，柜员与AI助手实时对话破解业务难题，“硅基同事”成为一线员工不可或缺的工作搭档。从国有大行到地方银行，从顶层战略布局到一线场景落地，AI正以全方位渗透之势，推动银行从“人治”向“技治”跨越。在近日密集召开的各大银行业绩发布会上，高管频频提及AI战略，一场由AI引领的行业变革已然全面铺开，这场变革不仅重塑了银行的业务模式与协作方式，更推动金融服务回归本质，让服务半径无限拉长、服务颗粒度不断细化。但机遇与挑战并存，在AI竞赛进入深水区的同时，数据孤岛、隐私保护、监管适配等难题仍亟待破解。
从“工具人”到“硅基同事”
在银行业务复杂度持续提升的背景下，AI助手成为破解“知识孤岛”、提升一线服务能力的关键。在2025年度业绩发布会上，建设银行副行长雷鸣透露了一组数据：截至2025年末，建设银行网点问题响应的过程当中，AI助手覆盖率已经达到99.42%，日均访问量已经超过了10万人次。
这意味着，当员工遇到业务难题向总行或管理部门寻求帮助时，绝大多数情况下，人工智能会率先给出解决方案，这位拥有“最强大脑”的超级导师，随时待命、耐心十足、全年无休，正改变着银行内部的协作模式。
工商银行的“工银智涌”大模型技术体系中，变革也尤为显著，该行已在30余个业务领域规模化落地500余个AI应用，AI数字员工年承担工作量5.5万人年。这些无需薪酬的“员工”可以7×24小时不间断作业，分担着庞大的业务压力。招商银行借助大模型技术提升财务报销质效，截至去年末处理无纸化报销单140.85万笔，同比增长23.76%；兴业银行AI编程助手覆盖90%研发人员；晨夕会智能体助手覆盖1500余个部门及机构网点。
AI已成为银行各条线员工不可或缺的“工作搭档”，招商银行在零售条线打造零售系列“小助”，在客户经营、经营分析和财富投研等场景为客户经理和中台队伍持续赋能。批发条线打造“CRM小助”，助力对公客户经理提升客户服务质效。风险条线打造“风险小助”，嵌入作业流程，实现智能化驱动风险管理。运营条线打造“营小助”，实现数字助理、运营知识问答、业务智能审核、智能服务对练、风险事件智能分析等场景应用。截至2025年末，对公客户经理、信贷人员、运营人员使用相应小助的用户覆盖率分别达到80.13%、80.32%和100%。
在直接面对客户的前台战场，AI正在重新定义“服务”的边界，传统的银行服务受限于人力成本，往往难以做到真正的个性化。但如今，交通银行在财富管理系统新增AI产品解读、AI辅助生成投研观点等功能，满足广大客户的个性化资产配置需求；平安银行升级“AI+T+Offline”服务模式，强化AI助手、智能语音外呼等数字化工具应用，提高远程银行服务效率；中信银行运用小模型+大模型能力，赋能对公开户、变更等业务上收，全面建成新型运营模式，业务集约化效能提升2倍以上。
在2025年度业绩说明会上，兴业银行董事长吕家进的一番话更是点破了未来的趋势，在他看来，“AI时代下，硅基生命将大量替代碳基生命的工作，给一些人工智能体喂养金融相关知识，包括基金、零售、同业，就能一个人分别扮演多个角色。今后客户经理将不再区分公司、零售、同业等类型”。
AI入“行”全域渗透
这场AI“渗透战”的核心逻辑，是银行从传统的“人治”向高效的“技治”跨越。
从国有大行的“航母级”转身，到股份制银行的敏捷突围，再到地方银行的精准卡位，AI已不再是锦上添花的点缀，而是成为了渗透进业务毛细血管的神经系统。
在顶层设计上，各大行纷纷落子。从年报最新披露的数据来看，工商银行2025年在集团层面实施“领航AI+行动”计划，赋能投资交易、营销拓客、风险防控、运营提效四大核心场景；邮储银行面向各分行开放10大项24个通用AI能力，形成“对外全域触达+对内全员提效”的邮储银行“AI2ALL”数字生态。
招商银行提出“AI First”理念，在该行的战略棋盘上，AI被置于“优先、领先、率先”的地位，顶层设计的改变，亦决定了资源的流向，无论是零售条线的“小助”，还是批发条线的“小助”，AI不再等待业务需求，而是主动嵌入并重塑业务流程。
地方银行也不遑多让，多家已披露年报的银行在AI战略上也是着重了笔墨。重庆银行打造“重银晓AI”品牌应用，成为全国首批实现大模型“私有化+金融场景适配”的城商行之一；青岛银行制定《青岛银行数字化转型新三年战略规划》，其中提到，打造AI能力与数据价值“两大智能引擎”；瑞丰农商行也明确，2025年基于开源框架打造全行级AI平台，形成覆盖主要业务线的智能体应用生态，AI能力建设已进入规模化应用阶段。
AI也成为业绩发布会上的高频词汇，着眼未来，针对下一阶段建设“数智工行”的重点工作，工商银行副行长赵桂德指出，接续实施“领航AI+”行动，聚焦智能、智慧、智算、智享四个方面；创新打造金融智能体，推动科技定位从幕后支撑转向前台驱动；加快构建“一客一顾问”服务模式，让AI成为连接银行与客户最直接的桥梁。
交通银行副行长钱斌明确，推动AI从单点应用向全面融合转型，他提出的强化科技自身能力建设、深化服务业务与员工、升级服务市场与客户、提升智能化风险防控水平，清晰地表明AI已深度嵌入银行的顶层设计，成为驱动降本、提质、增效的新质生产力。
苏商银行特约研究员武泽伟指出，AI的自主决策、实时响应与智能学习能力，将全面重塑银行业务模式。其中包括客户体验升级，AI通过多模态交互与个性化服务，重新定义银行与客户的连接方式，可以实现全周期客户陪伴、个性化财富管理、实时反欺诈监控等；风险管理升级，AI可以将风控从“事后响应”转向“实时拦截+预测预警”，实现信用评估革新、复杂欺诈识别、合规自动化，构建全流程防护网；运营效率升级，AI驱动银行业务流程向“零接触”与“自适应”进化，释放组织生产力，实现流程自动化、决策科学化、组织知识进化等。
这些挑战待破解
从架构演进、全面融合，再到智慧决策，银行业的AI竞赛已进入深水区。
如何让技术应用更加安全、可控正成为银行业数智化转型中的首要考量要素。工商银行行长刘珺在业绩会上便直言技术应用的前置条件。他表示，“工商银行所运用的技术是比较新的技术，但这个技术一定是要经过市场验证、经过我们内部强大验证能力的验证，否则我们不敢把这个技术匆忙地放在系统之上，因为保护客户隐私、信息安全是银行最重要的责任”。刘珺强调，“因此，工商银行将先进技术融入运营流程，必须以系统验证为前置条件。”
中信银行副行长谷凌云强调，“让安全屏障更加牢固，适度超前布局智能算力，引入新型安全技术，确保AI应用安全、可信、可控”。
赵桂德也谈到，将提升治理效能，构建AI应用全链路的安全防控体系，有效覆盖科技基础设施安全、数据安全、模型安全、应用安全等领域。
在招联首席研究员董希淼看来，人工智能应用不仅推动了业务、组织、认知层面的积极变革，同时也带来了技术、监管、人才方面的新问题。在技术层面，数据侧碎片化数据生态下形成的“数据孤岛”会带来模型偏差，训练过程中数据隐私和安全的保护也是亟待解决的问题；算法侧不透明的模型决策过程和生成式人工智能的“幻觉”风险使得应用难度加剧；网络安全受到的威胁也有所升级。在监管层面，一方面，现行金融监管体系主要针对传统业务模式设计，对人工智能技术驱动的新兴业态缺乏有效规制手段；另一方面，跨国金融机构面临不同司法辖区监管标准差异带来的合规挑战。
北京商报记者 宋亦桐
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