中经记者 张漫游 北京报道

工商银行（601398.SH）将延续四年的“数字工行”（D-ICBC）战略升级为“数智工行”（AI-ICBC），建设银行（601939.SH）已建成近400个AI场景应用，农业银行（601288.SH）建设了企业级AI数字人员工“一明”……2025年是银行业全面拥抱以大模型（LLM）为代表的生成式人工智能（AIGC）落地的关键之年，一幅由AI重塑的银行业新图景正徐徐展开。

在这场由技术驱动的变革中，金融与科技的融合不再停留于表层的信息化改造，而是开始触及业务逻辑与经营范式的核心。

业内人士认为，这不仅是一次技术的迭代，更是银行业在时代洪流中抢占先机、掌握主动的战略抉择，谁能更巧妙地平衡创新与风险，谁能更高效地将冰冷的算法转化为有温度的服务，谁就能在未来的金融竞争中赢得先机。

战略升维：从效率工具到银行“必答题”

随着大模型与智能体的高速发展，2025年的银行业正在经历一场从“效率工具”到“底层逻辑”的深刻变革。

工商银行副行长赵桂德坦言：“对工商银行而言，数智化不是选择题，而是必答题，是我们抢占先机、掌握主动的战略选择。”他进一步阐释道，此次升级主要基于三方面考虑：一是顺应时代潮流，积极把握数字化、网络化、智能化发展大势；二是落实国家战略，因地制宜推进实施“人工智能+”行动；三是深化改革转型，为全行建设中国特色世界一流现代金融机构注入强劲动力。

赵桂德介绍称，2025年，工商银行启动实施“领航AI+”行动，坚持顶层设计和基层创新相结合，推动技术创新和应用赋能相促进，积极打造金融新质生产力。在技术层面，工商银行坚持向上突破，建成了业界领先、全栈自主可控的“工银智涌”技术体系。在算力上，这一体系以国产算力为主构建了大模型弹性算力池，实现了训练模式和推理模式的分钟级切换。在模型上，该行集成了十多款业界主流模型，深入开展二次训练，打造出更懂金融、更懂工商银行的企业级底座模型矩阵，并构建了敏捷易用的智能体创作平台。在数据上，该行建设了企业级人工智能知识体系，打造了质量优、规模大、覆盖广的万亿级Token金融数据集。在安全上，该行提升治理效能，构建AI应用全链路的安全防控体系，有效覆盖科技基础设施安全、数据安全、模型安全、应用安全等领域。

工商银行的战略升级并非孤例，一场围绕AI的竞速赛正在各大银行间展开。

农业银行行长王志恒表示，该行加快建设智能化调查审查报告模板，报告数据自动生成比例超过70%，覆盖小微授信、集团授信等十大业务类型，大幅减少基层信贷人员手工撰写工作量；同时建设了企业级AI数字人员工“一明”，赋能客户经理更好服务客户。

建设银行副行长雷鸣介绍称，面对人工智能发展的重大机遇，建设银行深入推进“人工智能+”行动，从三方面入手，系统化、体系化推动人工智能技术在各个领域的深度应用。夯实基础能力，在算力方面坚持适度超前，推进了“四地五中心”的高可用、高弹性智算集群建设；在算法方面，对DeepSeek、千问、智谱等生成式大模型进行了引入，形成了大模型与小模型协同、生成式与决策式AI混合的模型体系；在数据方面，建成了具备智能检索能力的企业级知识库。截至2025年年末，建设银行已建成近400个场景应用。

实践中，AI赋能对基层展业助力很大。在应用层面，工商银行坚持向下扎根，遵循价值导向，推动人工智能在500多个场景成功落地。例如，在投资交易方面，大力推广金融市场智能询价助手，交易智能化比率达到了96%，交易笔数同比提升了50%；在营销拓客方面，打造个人客户经理营销助手，形成人机协同服务新模式，带动重点产品成交额增加千亿元；在风险防控方面，信贷智能助手为全行2万多名信贷人员提供全流程业务要素信息的智能化支持；在运营提效方面，升级智能客服和运营助手，集约运营类重点业务智能化占比超60%，既提高了服务效率，也降低了操作风险等。

雷鸣指出，在营运管理领域，建设银行网点问题响应中的AI助手覆盖率已达到99.42%，日均访问量超过10万人次；在风险管理领域，构建了“AI+风控”的全流程管理模式，依托生成式大模型，2025年审批业务受理量实现两位数增长，平均处理时间下降超30%。此外，该行持续强化安全合规保障，构建了覆盖业务、数据、模型及网络安全的多维度防控体系。

谈及推进“三农”金融产品和模式创新时，王志恒表示，该行推动智慧银行工具在“三农”服务领域应用，推广“现场+远程”调查模式，构建涵盖卫星、无人机、地面物联网等涉农数据体系，提升涉农业务科技支撑和数据供给能力。

IDC中国金融行业研究经理思二勋向《中国经营报》记者总结道，2025年，AI的应用不再局限于“效率工具”的范畴，而是通过具备自主决策与执行能力的“智能体”，推动信贷、风控、营销、运营等领域向RaaS业务模式转变。这种模式的核心是将服务提供方的收入与为客户创造的实际业务成果直接挂钩，而非传统的软件许可或固定服务费模式。同时，随着大模型及智能体的深入落地，行业正从“流程驱动”转向“数据与智能驱动”。在风控领域，正从“规则防御”到“智能预判”转变；在手机银行领域，正从“人找服务”到“服务找人”转变，重构了交互逻辑。

锚定“十五五”：在安全与创新间寻求最优解

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。

赵桂德介绍称，工商银行对标国家“十五五”规划纲要，初步制定了集团“十五五”规划，明确了建设“数智工行”的主要思路，概括起来就是“一新三高”。“一新”指的是“数智驱动的新质生产力”，这是建设“数智工行”的动力；“三高”则分别指“工商银行的高质量发展”作为目标、“集团一体的高水平安全”作为底线、“业技数融合的高效能治理”作为保障。

据悉，为将规划扎实落地，工商银行明确了2026年全年目标任务，聚焦“智能、智慧、智算、智享”四个方面，接续实施“领航AI+”行动。一是加快智能转型，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；二是夯实智慧底座，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”；三是扩大智算规模，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；四是打造智享平台，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。

中国银行（601978.SH）副行长蔡钊同样表达了积极拥抱数智化浪潮的决心。他表示，中国银行将全面实施“人工智能+”行动，驱动全行数智化转型。

可以预见，在“十五五”规划的开局之年，各家银行将围绕AI技术与业务场景的深度融合展开更为激烈的竞逐。

然而，在银行业积极拥抱AI的同时，如何在金融强监管环境下平衡创新与风险，成为一个无法回避的命题。

易观千帆金融行业咨询专家陈毛川认为，平衡创新与风险的核心，是在安全可控的前提下，分阶段、有边界地推进AI应用。他表示，首先，要理性看待AI，认识到金融才是服务的本质，AI的核心价值在于提升金融服务效率、精准度与覆盖度，重构的是服务模式而非金融本质。其次，在平衡创新与风险的策略上，可以从AI的应用、治理、防御层面构筑系统科学的体系，包括建立覆盖AI全生命周期的管理体系，明确人机协同边界，人类负责最终决策与异常干预；严格落实数据分级分类与权限隔离，优先采用行业大模型加本地部署模式；按风险等级与价值贡献，将AI应用按照场景分级分层，差异化推进创新；加大AI安全投入，建立风险应急处置机制。

思二勋则进一步强调了治理先行和技术可控的核心原则。他认为，商业银行作为经营风险的金融机构，在推动大模型及智能体应用过程中，应以治理先行、技术可控为核心原则。在治理先行方面，需要建立AI治理架构，制定覆盖立项、研发、测试、上线、运维、退出的AI全生命周期管理制度，并严格遵循央行“积极稳妥、安全有序”的八字方针，落实模型可解释、数据不出域、责任可追究三大底线。在技术可控方面，通过技术手段从源头控制AI风险，建立实时监控体系，关注模型精度、概念漂移、数据隐私泄露风险以及对抗性攻击，同时定期引入“红队”模拟恶意攻击或极端市场环境，测试AI系统在压力情境下的稳健性。