问题——经营压力加大、客户需求不断升级的背景下，商业银行如何以更低成本、更高效率提供更精准的金融服务，已成为行业面临的现实问题；近期，多家上市银行陆续披露2025年年报及业绩发布信息，“推进人工智能与特色业务深度融合”“让人工智能融入各个环节”等表述频繁出现，显示银行业正加速用新技术重塑业务流程与管理体系。 原因——多重因素共同推动本轮“数智化”提速：其一，净息差收窄、传统增长模式边际效应下降，促使银行通过技术提升运营效率、优化资源配置；其二，零售与对公客户对线上化、个性化、即时化服务的要求提高，倒逼机构提升智能运营能力；其三，金融市场波动加大、风险形态更复杂，风险识别与决策需要更强的数据处理与建模能力；其四，国产软硬件与算力供给逐步完善，为金融机构在本地可控环境中部署应用提供了条件。 影响——从已披露的信息看，人工智能正从“工具”升级为“系统能力”，并向核心环节渗透，带来可量化的效率提升与成本优化。 一是服务与营销更精细。平安银行在业绩发布中表示，“人工智能+金融”是该行核心战略方向之一，重点推进数字员工、精准营销与精准风控等应用，推动运营、经营与风控协同提升。该行还介绍，通过生成式内容平台提升营销素材产出效率、减少人工投入，带来明显费用节约，体现技术对降本增效的直接作用。 二是金融市场与交易加速自动化。中信银行披露，其科技能力正更快嵌入核心业务流程，在降成本、提效率、控风险、优体验诸上释放效能。以金融市场业务为例，依托自研的集中量化交易平台，交易自动化水平持续提高；同时引入大模型辅助策略生成，提升研发效率，并通过毫秒级算法实现更及时的执行与更精细的价差捕捉。报价、估值等环节，机器人与自主算法的应用覆盖面扩大，既提高响应速度，也降低对外部模型的依赖，增强关键能力的自主可控。 三是基础设施与平台建设成为关键支撑。中信银行披露，智算硬件投入显著增长，已建设统一的人工智能中台和算力集群，小模型与大模型调用规模持续上升，显示银行业正从“点状试验”转向“平台化供给”，以便在更多业务条线复制推广。 四是绿色金融、财富管理等场景加快落地。兴业银行年报提出，加快智能投顾、双碳管理、多资产量化等场景应用落地，表明人工智能正延伸至财富端投研、绿色转型管理等领域，服务实体经济和国家战略的空间继续拓展。 对策——业内人士认为，人工智能正成为结构性变革的重要驱动力，标志着银行业数字化转型由“信息化”迈向“数智化”。但要实现可持续、可复制的落地，还需在以下上同步推进： 第一，把合规与安全放首位。金融数据敏感、业务链条长，应完善模型准入、可解释性评估、输出校验与责任追溯机制，强化隐私保护、数据安全与内容安全，避免“效率提升”与“合规风险”错配。 第二，夯实数据治理与标准体系。应用成效取决于数据质量与业务口径一致性。应推进数据分级分类管理，完善主数据与指标体系建设，打通跨条线数据孤岛，沉淀可复用的数据资产与模型能力。 第三，推动组织与人才适配技术变革。人工智能不是单一部门项目，需要业务、科技、风险、合规共同推进。应加强产品经理、数据科学、模型治理、信息安全等复合型队伍建设，完善与新技术相匹配的绩效与流程机制，让技术真正嵌入经营管理。 第四，稳妥推进“自研+生态”路径。在关键系统、核心模型与重要算法上提升自主能力，同时通过开放平台与合作机制引入成熟工具与外部生态，形成可控、可扩展的技术供给体系。 前景——从行业趋势看，未来一段时期银行业人工智能应用将呈现三上走向：一是从“前台应用”走向“中后台重构”，覆盖信贷全流程、运营管理、内控合规与资产负债管理等关键领域；二是从“效率提升”走向“价值创造”，更精准的风险定价、更高质量的资产获取、更稳健的资本占用管理等上形成差异化能力；三是从“单体优化”走向“体系化治理”，模型安全、数据治理、算力调度与成本核算将成为“数智化银行”的基础能力。多家机构在展望中提出，下一步将围绕组织运转、数据应用、智能融入与安全保障等重点持续推进，行业或将进入规模化落地与精细化管理并重的新阶段。
人工智能与金融业的深度融合——既是技术演进带来的趋势——也是银行应对市场变化的主动选择。在数字化转型过程中，谁能更快实现技术与业务的协同落地，谁就更有可能在竞争中占据优势。这不仅影响单家机构的发展路径，也将继续改变金融生态的运行方式与效率。