如今，随着AI大模型技术的不断演进，国内银行业正在经历一场从“效率工具”到“底层逻辑”的深刻变革。4月以来，随着22家A股上市银行2025年年报的密集披露，银行业智能化转型的全新图景也逐渐清晰。山西晚报·山河+记者注意到，在最新披露的年报中，各大国有银行、股份制银行几乎都把“人工智能”写进核心经营计划，AI亦在各大银行的业绩发布会中被频频提及，银行业AI竞争已经明显升级。
　　

整理2025年各家银行的年报和业绩发布会，AI早已成为一大关键词。
　　

数据显示，2025年，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行这六大国有银行在金融科技上的投入合计超过1300亿元，而在2024年、2023年，这一投入分别为1254.59亿元、1228.22亿元，近几年持续稳定增长。巨额投入背后，是更为深刻的转变——人工智能正成为衡量银行核心竞争力的关键标尺。
　　

工商银行在年报中明确，其通过开展“领航AI+”行动，已将实施四年的“数字工行”（D-ICBC）战略全面升级为“数智工行”（AIICBC），其核心“工银智涌”大模型已在超过30个业务领域落地500余个应用场景，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。
　　

农业银行打造全行共建共享共用的“农银智+”平台，推进“AI+”规模化应用，以嵌入式、助手式、智能体AI等方式赋能全行业务经营、风险管理和客户服务。
　　

中国银行全面实施“人工智能+”行动，构建了BOCAI大模型能力平台，围绕“搭平台、汇数据、促应用、防风险、建机制”驱动全行数智化转型，累计部署智能化助手400余个。
　　

建设银行构建了“AI+风控”的全流程管理模式，2025年审批业务的受理量实现两位数增加，平均处理时间下降超30%。据披露，该行人工智能技术已规模化赋能集团内398个场景，在2025年度业绩发布会上，建设银行副行长雷鸣透露，截至2025年年末，该行网点问题响应过程当中，AI助手覆盖率已经达到99.42%，日均访问量已超10万人次。
　　

除此之外，在交通银行2025年金融科技投入中，相当大比例投到AI领域，智算规模较上一年度增长超过50%，累计部署AI智能体助手超过2500个。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。
　　

相比于国有大行，股份制银行与地方银行则在场景落地的速度与广度上，展现出更强敏捷性。“要将招行建设成‘行业内第一家智能银行’。”在业绩发布会上，招商银行董事长缪建民明确提出。根据披露，招行坚持“AI First”理念，加快打造智能银行，率先实现模式升级，AI应用场景已达856个，全年通过AI替代人工超1556万小时，相当于形成超过8000人的全职人工效率。更关键的是，AI正从“成本中心”转向“效益引擎”，该行面向客户经理的智能助手，推动人均有效出客次数提升14%，客均交易规模提升20%。除招行外，平安银行的大模型应用场景在一年内几乎翻倍，从“超200个”猛增至“超390个”，AI生成的代码量占比已超过30%。中信银行则构建了“大模型+小模型”协同模式，截至2025年年末大模型落地场景超120个。
　　

事实上，经过多年探索，AI在银行业的应用早已超越早期的智能客服与刷脸支付等业务，深入银行业务的核心地带，在提升效率与控制风险两方面展现出颠覆性的潜力。如今，从AI数字员工到智能审批，从智能风控到财富管理，AI技术正在重塑银行从获客、审批到贷后管理的全流程。在行业数字化转型浪潮的推动下，银行业正从“数字化”向“智能化”跃迁。
　　

在风险管理的“心脏”——信贷与反欺诈领域，AI正实现从“规则判断”到“智能感知”的质变。传统风控依赖历史数据和静态规则，难以应对复杂多变的新型风险。以机器学习、图计算为核心的智能风控系统，能够实时处理海量异构数据。例如，邮储银行构建的全链条反欺诈模型体系，在2025年上半年累计保护潜在受害账户超过10万户。招商银行的在线风控平台在2025年审批对公信贷规模接近6000亿元，同比增长44%，其AI辅助的贷后风险预警时间较传统人工模式平均提前42天。
　　

在普惠金融领域，AI通过分析替代性数据，正在破解小微企业“融资难、融资贵”的经典难题。许多银行利用AI模型整合企业的税务、发票、供应链乃至水电数据，为缺乏传统抵押物的小微企业进行信用“画像”，实现快速授信。
　　

光大银行副行长杨兵兵在2025年度业绩说明会上表示，光大银行将业务数据、外部数据、元数据等各类结构化、非结构化数据充分融合，推动数据从“准确可用”向“可理解、可推理、可执行”升级，面向一线自研“问数”智能问答工具，覆盖超6000项指标，活跃用户近5000人。该行也在持续强化线上获客、活客、留客全流程质效。例如，该行重构了对公普惠线上化业务流程，审批平均时间较传统模式提升超过80%，大幅提升了客户体验。
　　

这场从“数字”到“数智”的变革，本质上是银行业的成本结构重构——AI正在将人力密集型的基础业务转化为算法驱动的自动化流程，从而在息差收窄的行业背景下释放一定利润空间。其中，智能运营与客户服务是AI在银行业降本增效最直观的体现，“硅基同事”也正成为银行一线员工不可或缺的工作搭档。
　　

如今，招行面向超万名金葵花客户经理的智能助手，已成日常工作的智能搭档，截至2025年年末，该行对公客户经理、信贷人员、运营人员使用相应AI“工作搭档”的用户覆盖率分别达到80.13%、80.32%和100%。平安银行借助生成式AI辅助创作营销内容，仅此一项，在2025年就节省了约6000万元的费用，在运营后台，AI“数字员工”正在接管大量重复性工作。兴业银行AI编程助手覆盖90%研发人员。中信银行则通过AI推动对公开户、信息变更等业务集约化处理，使业务集约化效能提升2倍以上。光大银行智能助手矩阵已覆盖员工超过1.5万人，占全部员工的近35%，如对公客户经理助手累计生成各类智能报告37000余份，涵盖授信业务前置营销、贷前调查、贷后管理等全流程。
　　

2026年，银行业对人工智能的布局已经从战术探索上升为战略规划。尽管挑战重重，但这场由AI驱动，对银行业竞争格局的重塑，如今似乎才刚刚开始。
　　

比如，工商银行明确了2026年全年目标任务，将聚焦“智能、智慧、智算、智享”四个方面，接续实施“领航AI+”行动：加快智能转型，持续优化“工银智涌”，建设企业级数据空间，加快完善知识库，创新打造金融智能体，探索AI赋能金融新范式；夯实智慧底座，迭代升级智慧银行生态系统ECOS 2.0，加快向智能原生架构体系演进，推动科技定位从“幕后支撑”转向“前台驱动”；扩大智算规模，适度前瞻做好算力体系优化，为数智化发展提供先进、高效、安全的算力支撑；打造智享平台，加强手机银行等重点平台建设，加快构建“一客一顾问”服务模式，为客户提供一点接入、全行响应的高品质服务。
　　

光大银行也提出，该行将持续聚焦算力、算法、数据、功能四个维度，深化科技与业务的融合，不断提升核心竞争力。
　　

在AI渗透之下，一旦“硅基生命”接管银行核心业务，如何在金融强监管环境下平衡创新与风险，如何让技术应用更加安全、可控，也正成为银行业数智化转型中的首要考量要素。
　　

在招联相关分析人士看来，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。
　　

工商银行行长刘珺在业绩会上直言，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、经过内部强大验证能力的验证，因为保护客户隐私、信息安全是银行最重要的责任，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。
　　

雷鸣则介绍，建设银行构建了覆盖业务、数据、模型及网络安全的多维度防护体系。严格落实监管备案要求，建设大模型提示词攻击防护能力，常态化开展渗透测试。强化数据与网络安全协同，规范数据采集与敏感信息监控，保障知识库合规使用。要确保使用人作为决策主体的责任人，确保AI应用始终在有效的监督和管控之下。