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作为新一轮科技革命的战略性技术 ，人工智能正在深刻改变千行百业 ，金融业自然也不例外 。目前，金融机构已普遍达成共识——实现数智化转型不是选择题 ，而是必答题 。要想在当下甚至未来的竞争中获得优势 ，必须下好数智化转型的“先手棋”。从金融监管的视角来看，则有更多风险考量 ，要求金融机构开发应用自主可控的人工智能 ，同时兼顾高效和安全 。
做好时代“必答题 ”
近期，多家银行披露了词元(Token)消耗数据 。招商银行首席信息官周天虹在股东会上披露，截至今年5月底 ，招行日均词元消耗量已达330亿。同时 ，大模型成本收入比维持在20%左右，即投入20元于人工智能 ，可创造100元收益 。
以往金融机构披露金融科技统计数据时 ，往往使用“金融科技投入金额 ”或“服务器上架数量” 。进入2026年，则更多使用“日均词元消耗量 ”指标。邮储银行股东会上披露 ，日均大模型调用超600万次 ，日均输入 、输出词元超百亿。微众银行披露，日均词元消耗超50亿 。兴业银行提到 ，上线超200个智能体 ，词元日均调用量约41亿 。
据国家数据局统计数据，2024年初 ，我国日均词元调用量仅为1000亿 ，至2026年3月已突破140万亿，两年增长超千倍，银行业正是这一爆炸式增长的重要推手之一。
从砸钱发卡到拼场景 ，再到拼金融科技 ，头部银行在人工智能上的投入可谓“不计成本 ” 。从金融科技专利申请量上也可见一斑：《日本经济新闻》与日本专利调查公司PatentResult近日联合统计显示，截至2025年末 ，过去十年中国金融科技相关专利申请量占全球38% ，是十年前的10倍 。
金融科技相关专利申请量前十名中，中国企业占据8席——其中 ，工商银行、中国银行的金融科技专利均超过3000个 ，建设银行2263个，建行旗下的金融科技子公司建信金科 ，排在第4位。
“人工智能作为新一轮科技革命的战略性技术 ，智能化不是选择题而是必答题 。”兴业银行党委书记 、董事长吕家进在今年5月上旬举行的第九届数字中国建设峰会上的发言道出了行业共识 。而在“十五五 ”开局，兴业银行就做出了战略抉择：将数智化上升为第一战略。
从今年3月份上市银行披露的2025年年报来看 ，“人工智能 ”“大模型”“智能体 ”成为了各家年报科技章节的高频词 。工商银行将“数字工行 ”战略全面迭代为“数智工行” ，打造AI原生的金融生产力范式；中国银行全面实施“人工智能+ ”行动，建设BOCAI大模型能力平台，接入主流大模型 。
据悉 ，中行当前正加速推进AI布局 ，400余个智能助手已落地多个领域。基于大语言模型的“惠Chat ”平台，通过将AI能力嵌入信贷流程 ，能够为一线客户经理减负增效 。
“智能体银行”初具雏形
智能体已经在银行的人工智能应用中发挥着越来越重要的作用 。邮储银行副行长 、首席信息官牛新庄在今年6月底举行的股东会上介绍 ，截至目前，该行已落地超过370个大模型应用场景 ，日均大模型调用超600万次 ，日均输入、输出词元超百亿。至2026年底，预计邮储银行日均大模型调用次数将超千万次 ，词元吞吐量超300亿。
牛新庄介绍 ，邮储银行的AI应用目前已覆盖多领域，智能体在其中发挥着重要作用 。在科技支撑方面 ，打造了需求、研发 、测试 、运维等全流程科技智能体 ，编码、测试智能体应用占比均超60%，威胁攻击研判耗时从分钟级提升至秒级 。在客户营销方面，零售营销智能体可动态生成个性化营销方案 ，已触达超过5400万名高潜客户。同时 ，落地智能产业链展业助手，规划建设10余个场景智能体 ，辅助对公开户超5700户 、授信超1700户 ，授信金额近2700亿元 。
在经营管理方面，将AI深度嵌入识别 、审核、风控等运营管理关键节点 。运营中心手工录入单据的智能识别替代率达90%；“小邮助手”智能问答替代重复业务指导率达70%；风险模型预警账户风险分析效率提升30%。在信贷全流程方面 ，打造了贯穿前 、中 、后台的智能信贷支撑体系：前台赋能客户经理尽调与方案生成 ，中台实现智能审查，贷后强化智能监测与自动处置能力 ，尽职调查效率提升超50% 。此外 ，办公智能体已覆盖全行超4万名员工，累计提供服务超50万次 。
据了解 ，邮储银行正制定“十五五 ”IT规划及人工智能子规划。对内推动实现“一个岗位、一个智能助手+N个专业智能体 ” ，对外实现“一个客户 、一个智慧邮储银行” 。全行将建设全栈信创自主可控的AI原生技术架构体系，加速构建AI原生数字生态银行 。
相比传统头部银行大张旗鼓的数智化转型，互联网银行对于智能体的应用更像一场“暗战 ”。中信百信银行挂出“风控智能体2.0 ”项目供应商征集公告 ，新网银行不久前首次对外系统展示“智擎AI+”战略的落地成果 ，覆盖数字员工协同网络 、多模态智能体、智能风控等方面 。
新网银行目前已建成包含15类数字员工 、100多个智能体的协同网络 。该行表示，这些智能体并非传统聊天机器人形态 ，而是深度融入业务场景的数字化能力单元；随着智能体具备感知 、分析与执行能力 ，银行运营将从传统系统流程驱动，转向数字员工与专业团队协同运作的新型服务模式。
从趋势来看 ，智能体在金融机构的应用还将持续扩容。在7月8日召开的2026中国互联网大会智能体互联网论坛上 ，工业和信息化部信息通信管理局副局长谌凯表示，“人工智能+互联网 ”已成为未来网络发展的重要方向 。到2030年 ，新一代智能终端和智能体的应用普及率超过90% 。
近日由中信出版社出版的《银行转型2035——迈向智能体银行的范式跃迁》一书提到 ，全球银行业正处于一场史无前例的范式转移之中，过去30年的主题是数字化 ，如今已向着智能化跃迁。银行正从一个提供金融功能的工具 ，进化为一个能够感知、思考并主动服务的智能生命体，开启继数字化之后波澜壮阔的“智能化 ”变革 。
恪守“谁用谁负责”
从金融科技到数字金融，再到智能体的大量涌现 ，回顾金融科技的发展历程 ，技术从来都是一把“双刃剑 ” 。对此，监管部门有着清晰的认识。国家金融监督管理总局近日正式印发《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》(以下简称《指导意见》) ，从治理架构、开发应用 、数据治理 、算力建设、风险管理 、能力提升 、保障与监督等方面提出了32项指导性意见 。
《指导意见》也是国内首份专门针对银行保险领域人工智能落地的系统性监管文件 ，明确了高风险场景准入、全生命周期安全管理 、主体责任划分等硬性要求，为行业开发应用人工智能划定清晰合规边界 。
金融监管总局有关部门负责人表示 ，当前 ，我国金融行业不断加大人工智能技术资源投入，加快人工智能应用场景落地 ，已形成一定的应用实践基础。金融监管总局密切跟踪人工智能发展动态 ，深入调研行业人工智能应用的现状 、问题与挑战，在此基础上 ，研究制定了《指导意见》 。目的是规范银行业保险业金融机构对人工智能的开发应用 ，有效防控人工智能技术应用可能带来的风险，推动数字金融高质量发展，有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合 ，引导金融领域人工智能应用朝着有益、安全 、公平方向健康有序发展 。
从行业应用情况看 ，《指导意见》出台也有着现实紧迫性。人工智能的快速扩张正催生新型金融风险，监管制度短板亟待补齐 。当前 ，生成式人工智能和大模型已全面渗透到银行的信贷审批 、保险承保理赔、智能客服 、量化风控等核心业务领域 。技术落地速度显著快于内部风控体系建设 ，模型幻觉 、算法歧视、客户隐私泄露、第三方供应链失控 、员工私用未备案的人工智能工具等新型风险集中暴露，而传统的金融风控框架已难以覆盖人工智能技术可能带来的相关隐患。
在此背景下 ，《指导意见》出台具备极强的现实针对性。一改过去金融领域人工智能监管碎片化状态 ，统一了银行 、保险两大行业的执行标准 。《指导意见》明确要求，金融机构要确保人工智能应用与机构自身风险管理能力相匹配 。开发应用人工智能应遵循以下四个原则：一是坚持谁使用谁负责 ，压实金融机构作为金融服务提供方、人工智能技术使用方的主体责任 ，强化金融机构内部各环节工作责任落实，明确人工智能开发应用各方分工和权责义务。
二是坚持自主可控 ，持续提升人工智能相关技术 、设备自主可控水平 ，提高对业务经营发展有重大影响的关键平台 、关键软硬件的自主研发能力，加强信息技术应用创新适配 。
三是坚持务实高效，以提升业务价值为导向 ，科学规划人工智能开发应用投入 ，有效平衡成本与效益，摒弃“为新而新、为用而用 ”的倾向 ，推动人工智能切实服务经济高质量发展和金融业务高效运转 。
四是坚持安全发展 ，严格落实国家网络安全和信息化工作要求，遵守网络安全 、数据安全各项法律法规制度 ，强化技术安全和应用安全保障 ，全面提升安全防护和应急处置能力。
完善金融机构的人工智能风险治理框架也被纳入监管考量 。《指导意见》明确要求，金融机构将人工智能风险纳入全面风险管理体系 ，实施风险分类分级管理和高风险应用准入管理 ，在高风险应用关键环节要建立人工监督和干预机制，加强外包和供应链风险管理 。(经济日报 记者陆敏)【
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