AI正在如何规模化赋能银行，成为业绩增长的秘密武器？

AI技术正成为银行业数字化转型的核心驱动力，直接收入已达数十亿元规模，工商银行、建设银行等通过智能投顾、风控优化等场景实现业务增长。银行业算力快速提升，总计算规模突破61.3EFLOPS，支撑大模型应用落地。AI主要应用于对公业务智能化、零售体验升级和内部管理优化三大方向，但面临数据适配、算力成本等挑战。未来趋势包括垂类大模型替代传统算法、AI深度渗透核心业务和生态开放协同。国有六大行2024年金

拥抱AGI

1719人浏览 · 2025-08-11 14:23:32

拥抱AGI · 2025-08-11 14:23:32 发布

在金融行业数字化转型加速的背景下，人工智能（AI）技术的规模化应用正成为银行业绩增长的重要引擎。从近期披露的业绩数据来看，AI 不仅显著提升了银行的运营效率，还带来了直接的收入贡献和技术能力的突破。

一、AI 直接收入已达 “几十亿数量级”

中国移动在 2025 年上半年业绩会上透露，其 AI 相关业务直接收入已达 “几十亿数量级”。这一数据虽来自通信运营商，但折射出 AI 技术在金融领域的价值释放。例如，工商银行的 “工银智涌” 大模型已赋能 200 余个业务场景，累计调用量超 10 亿次，推动外汇交易决策效率提升 80%，债券交易执行效率翻 3 倍，上半年相关业务收益增长 15%。建设银行的 “帮得” 智能助理总交互次数达 3463 万次，为 3 万名客户经理提供 AI 辅助服务，显著提升客户经营效率。

银行业的 AI 收入主要来自智能投顾、智能客服、风控优化等场景。招商银行的 “招小财” AI 助手响应准确率达 95%，形成立体式客户服务体系；邮储银行的 “邮小宝” AI 交易机器人实现投行包销账户债券交易的智能询价应答，全流程风控管理效率大幅提升。这些应用不仅降低了人力成本，还通过精准营销和风险控制创造了直接收益。

二、总计算规模突破 61.3EFLOPS

中国移动在 2025 年上半年将总智算规模提升至 61.3EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），其中自建智算规模达 33.3EFLOPS。这一算力储备为 AI 模型训练和推理提供了强大支撑。例如，商汤集团的智算规模在 2024 年已突破 20,000 PetaFLOPS（即 20 EFLOPS），支持其 “日日新” 大模型的快速迭代和高并发调用。

银行业的智算能力同样在快速提升。建设银行的“建行云” 算力规模增长 9.58%，支撑其金融大模型体系在 193 个场景落地应用；工商银行通过训推一体、算电协同等技术，优化智算中心运营回报率，为业务创新提供底层保障。这些算力基础设施的投入，使得银行能够处理海量金融数据，实现实时风险预警和个性化服务。

三、AI 技术应用的三大核心方向

对公业务智能化
银行通过 AI 技术重构对公业务流程。交通银行开发的 “同业间资金交易智能机器人”，利用 NLP 和多轮对话技术实现交易要素自动识别，减少重复劳动并实时监控头寸风险；兴业银行的 “兴小二” 债券交易机器人通过机器学习优化交易策略，提升金融市场业务效率。此外，工商银行的 “智本 GPT” 应用于资本管理领域，推动产品定价和风险管理的数智化转型。

零售业务体验升级
AI 技术显著改善 C 端用户体验。招商银行的线上 “招小财” AI 助手能准确识别客户意图，协助完成复杂公司金融产品操作；平安银行的经营业绩看板通过 AI 分析客户画像，实现 “千人千面” 的差异化服务。此外，AI 客服、智能投顾等应用降低了服务成本，例如某城商行通过 AI 客服将解决率从 70% 提升至 85%，满意度突破 90%。

内部管理效率提升
银行通过 AI 优化内部流程和风险控制。中国银行运用 RPA 机器人覆盖超 3000 个场景，月均执行任务超 20 万次，有效减轻基层负担；某城商行通过 AI 分析客户财报，提前一年预判重大客户暴雷风险，避免潜在损失。此外，工商银行的智能编码研发系统月均生成代码超 133 万行，大幅缩短开发周期。

四、挑战与未来趋势

尽管 AI 应用成效显著，行业仍面临数据复杂性、算力成本、技术适配等挑战。例如，通用大模型在处理银行信贷数据、风控模型时存在适配难题，部分银行因算力成本过高而转向开源方案。此外，人形机器人在网点的应用仍受制于技术成熟度和法律法规。

未来，银行 AI 发展将呈现三大趋势：

垂类大模型替代传统算法，实现从单一任务到多场景泛化应用；

AI 深度渗透核心业务，如授信决策、量化交易等领域；

生态开放协同，银行与科技企业共建联合实验室，加速技术落地。例如，建设银行与阿里合作接入通义千问，探索更高效的智能客服解决方案。

五、行业价值与战略投入

国有六大行 2024 年金融科技投入超 1254 亿元，其中工商银行单年投入达 285.18 亿元，重点支持 AI 技术研发和人才储备。这些投入不仅提升了业务效率，还推动了行业标准的建立。例如，工商银行建成全栈自主可控的千亿级金融大模型技术体系，成为行业示范标杆。

从全球看，AI 在银行业的应用预计将在 2030 年带来 3010 亿美元收入增长，其中智能风控、智能投顾和自动化流程是主要驱动力。中国银行业正通过 “AI+” 战略，将技术能力转化为业务竞争力，例如杭州银行上半年归母净利润增长 16.67%，核心一级资本充足率提升 0.89 个百分点，显示出数字化转型的红利释放。

AI 技术已成为银行业绩增长的 “新引擎”，从直接收入贡献到智算能力突破，再到全业务流程赋能，其价值正在多个维度显现。尽管挑战犹存，但随着政策支持、技术迭代和生态协同的深化，AI 有望进一步重塑金融行业的竞争格局，推动效率与创新的双重跃升。

六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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