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1800億元加碼金融科技 13家上市銀行大模型應用爆發式增長

作者: 來源: 證券時報 發表時間: 2026-04-15 17:03


日前,伴隨2025年度報告密集披露,大中型商業銀行在數字金融領域的戰略布局與實施成效浮出水面。

證券時報記者梳理多家上市銀行年報發現,在金融服務實體經濟質效持續提升的背景下,國有大行與股份制銀行正以差異化路徑推進數字化轉型,金融科技投入保持穩健增長,人工智能大模型應用進入規模化落地階段。其中,13家有代表性的上市銀行金融科技總投入超1800億元。

上市銀行加碼金融科技

據記者梳理,已披露年報且有可比口徑的13家上市銀行2025年金融科技(信息科技)投入呈現“總量穩增、結構分化”特征,合計投入超過1800億元。其中,六大國有銀行仍居投入規模第一梯隊,全年金融科技投入均超百億元。

具體來看,工商銀行以285.88億元投入穩居首位,建設銀行(267.22億元)、農業銀行(256.47億元)、中國銀行(250.01億元)緊隨其后,四家銀行投入金額均突破250億元關口。在2024年巨額投入基礎上,5家國有大行2025年投入規模同比實現增長,4家投入金額占營收比例進一步提升。其中,建行、交行和中行投入金額同比增速分別為9.37%、6.81%和5.01%。

過去一年,多家股份制銀行縮減了金融科技投入金額,但股份行投入金額占營收比例普遍高于國有大行平均水平。以總量來看,招商銀行和中信銀行投入資金在百億元左右,分別為129.01億元和96.41億元,位列股份行第一梯隊,但分別較上年縮減3.36%和11.91%。

興業銀行、浦發銀行、光大銀行、民生銀行和華夏銀行投入金額位列第二梯隊,分別為76.14億元、76.12億元、64.49億元、56.27億元和39.43億元。其中,華夏銀行在低基數上實現大幅增長,投入金額同比增加15.12%,這反映出中尾部股份行正通過加大投入追趕數字化轉型進度。

從投入強度來看,交行金融科技投入占營業收入比例達5.78%,位居行業前列;光大銀行、中信銀行、招行該項占比均超4%,明顯高于行業平均水平。科技人才密度方面,中信銀行、交行、招行研發人員占員工總數比例分別為13.88%、9.99% 和9.09%,處于行業領先地位。

大模型落地場景爆發

2025年被視為銀行業AI大模型應用從試點走向規模化的關鍵年份。各銀行密集發布“人工智能+”行動計劃,AI應用場景呈現爆發式增長,數字員工與智能體成為標配。

總體來看,智能風控與授信審批成為大模型滲透較深的應用場景。例如,工行依托“工銀智涌”千億級大模型技術體系,在30余個業務領域落地500余個場景,AI數字員工承擔工作量相當于5.5萬人一年的工作量。招行提出“AI First”理念,日均Tokens(詞元)吞吐量較2024年增長10.1倍,落地183個領域專精模型和856個場景應用,其“小助”系列智能助手已實現對公客戶經理、信貸人員、運營人員100%或超80%的用戶覆蓋率。交行更是部署了超2500個AI智能體助手,覆蓋零售普惠、風險授信、營運客服等全鏈條。

與此同時,不同銀行技術路線的差異化選擇逐漸清晰。中信銀行提出“大模型+小模型”協同發展模式,累計上線超660個智能數據模型與120個大模型場景,構建1700余個智能服務場景,強調大小模型在風控、營銷等領域的組合聯動。郵儲銀行則提出“AI2ALL”數字生態,規劃超260項大模型場景,將AI能力作為“可開箱即用”的模塊化組件輸出。

值得注意的是,算力基建與數據治理成為大模型落地的隱形門檻。多家銀行提及建設千卡異構算力集群、企業級知識庫、數據湖等基礎設施,預示著AI競爭已從算法層面延伸至工程化能力層面。

數字化轉型數智化

銀行業數字化轉型正從數字化向數智化進階,由早期單純的業務線上化,全面轉向數字化、智能化與生態化融合的深度變革。

其中,部分銀行數智化經營模式愈發成熟。例如農行提出“智慧銀行建設”,其“現場+遠程”調查模式減少客戶經理現場調查22.5萬人次,柜面業務用時縮短超20%。工行則以“數字工行(D-ICBC)”為統領,實現數字化業務占比99%,手機銀行月活超2.9億戶,保持同業第一。這顯示,領先銀行已完成從線上替代線下到智能驅動運營模式的變革。

數據要素的價值日益受到上市銀行重視,并被視作新型生產資料。多家銀行普遍建立起涵蓋采集、存儲、管理、應用的全生命周期數據資產管理機制,通過隱私計算、區塊鏈等技術探索合規流通路徑,推動數據從“業務副產品”向“核心生產要素”轉化,為精準營銷、智能風控及戰略決策提供底層支撐。

具體來看,中行完成數據“顆粒歸倉”工程,累計將9.4萬張數據表接入集團數據湖,標簽總數突破1萬個;招行大數據服務已覆蓋全行超76%的業務人員,并參與數據要素市場建設和公共數據開發應用;興業銀行打造全域數據資產管理能力,實現數據資產全景可視與高質量供給,為大模型訓練提供“數據養料”。總體來看,數字化轉型從渠道線上化轉向運營模式重構,數據驅動、智能決策成為核心競爭力。

責任編輯:
吳艷會
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