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2025年堪称中国银行业人工智能应用的分水岭之年。

透过近期披露的上市银行2025年年报，头部银行纷纷将人工智能上升为全行核心战略，从过去的“数字银行”建设全面转向“数智银行”新阶段。

人工智能不再是点缀性的技术工具，而是深度渗透到风控、营销、运营、客服、投研交易、消保合规等核心业务链条。

或者说，银行业的生产方式和服务模式，已经悄然发生改变。

新金融琅琊榜梳理了国有大行和头部股份行在AI应用方面的最新情况。

战略共识：AI成为银行核心竞争力的新标尺

头部银行均将人工智能视为应对净息差收窄、提升经营效率、增强风险防控能力的关键抓手。

2025年，它们纷纷发布专项行动方案，明确了未来3-5年的AI发展路线图，形成了“战略引领—技术筑基—场景赋能—价值转化”的完整闭环。

工商银行将“数字工行”(D-ICBC)战略全面迭代升级为“数智工行”(AI-ICBC)，提出要打造AI原生的金融生产力范式，构建“技术底座-知识工程-智能体协同-业务赋能-生态演进”五位一体的完整AI体系。

农业银行深入推进智慧银行建设，持续深化数据赋能和AI应用，推动经营管理效能向更高层级跃升；打造全行共建共享共用的“农银智+”平台，推进“AI+”规模化应用。

建设银行制定《“人工智能+”工作推进方案》，确立“技术筑基、场景赋能、价值转化”的发展格局，将“建行云”与AI深度融合，打造云智一体的技术底座，推动AI从单点应用向全流程智能化升级。

中国银行全面实施“人工智能+”行动，制定《“人工智能+”建设规划》，围绕“搭平台、汇数据、促应用、防风险、建机制”五大核心任务，建设BOCAI大模型能力平台。

邮储银行提出“AI2ALL”数字生态战略，核心是“对外全域触达+对内全员提效”，推动AI能力全面融入经营管理与客户服务全链条，让AI成为每个员工的标配工具。

交通银行发布《“人工智能+”行动方案(2025-2027年)》，提出要推动金融科技从“支撑工具”向“核心生产力和创新引擎”转变。

招商银行确立“AI First”核心战略，提出“优先、领先、率先”的发展原则，明确目标是“打造行业内第一家智能银行”。

兴业银行将数智化作为“十五五”第一战略，发布《“人工智能+”行动方案(2025-2027年)》，绘就“1+7”智能应用体系蓝图。

浦发银行将AI能力建设提升至战略核心地位，发布《“人工智能+”应用规划白皮书》与《人工智能实施行动计划(2026)》，提出以AI原生思维重构金融服务全流程。

中信银行发布《“人工智能+”三年行动方案(2025-2027年)》，提出“AI赋能一切”，将AI作为全行数字化转型的核心引擎。

值得注意的是，这些银行的AI战略已经超越单纯的技术应用层面，上升到组织变革和文化重塑的高度。

从年报来看，头部银行不仅加大资金和人员投入，还纷纷调整组织架构，成立专门的AI领导机构和实施部门，开展全员AI培训，推动形成“人人懂AI、人人用AI”的企业文化。

技术底座：构建自主可控的金融级AI基础设施

在战略引领下，头部银行将技术底座建设作为AI应用的基础工程，为全行业务赋能提供坚实支撑。

算力层面，各家银行普遍加快智算中心布局，形成“云智一体”的算力支撑体系。

建设银行“建行云”整体算力规模和服务能力保持同业领先，GPU等新型算力已占算力总规模的23.39%，充分支撑金融大模型的训练和应用需求。工商银行构建以国产算力为主的大模型弹性算力池，实现训练模式和推理模式的分钟级切换和“昼推夜训”的高效运行模式。浦发银行构建通算自算一体化的双云双端技术架构，建立算力调度体系，完成了国产主流算力的兼容适配。

大模型层面，各家银行基本形成“自主研发+外部引进”相结合的技术路线，建成企业级大模型平台。

工商银行打造自主可控的“工银智涌”大模型技术体系，集成了十余款业界主流模型并进行二次训练。中国银行建设BOCAI大模型能力平台，构建了400余个智能化助手。邮储银行构建涵盖算力、算法、数据、安全、场景的完整AI架构体系，支持业务部门“零代码”快速搭建智能体应用。

股份行中，招商银行大模型日均token量较2024年增长10.1倍，大模型应用开发者超过1万人，拥有领域专精模型183个。浦发银行大模型日均调用超过400万次，日均token数约60亿。兴业银行打造大模型平台、小模型平台、智能体平台三大智能化工具平台。

数据治理层面，各家银行都在加速推进数据要素的价值释放，为AI模型训练提供高质量的“数据燃料”。

中国银行完成数据“颗粒归仓”工程，累计将9.4万张数据表接入集团数据湖，实现总分行有效数据的全覆盖，并建成超万级的标签中心。工商银行打造了企业级数据空间，统一全行指标口径和指标库，实现数据的高时效入湖。邮储银行智能溯源系统实现字段级数据血缘图谱，已覆盖超500万字段，辅助研发人员快速解决数据问题。浦发银行建成10亿级规模的企业级知识库，探索形成了AI coding能力。

场景渗透：AI重塑银行核心业务全链条

更重要的是，头部银行的人工智能应用从早期的试点探索进入到规模化落地阶段，深度渗透到几乎所有核心业务领域，取得了实实在在的成效。

智能风控，是银行业AI应用最早也最成熟的领域，2025年进一步实现从单点风控向全流程智能风控的跨越。

工商银行企业级智能风控平台实现境内分行全覆盖，覆盖近300个风控决策场景。中国银行发布风险管理数智化转型行动方案，构建智能风控“1+N”模型体系。邮储银行的贷后风险监测大模型，新增识别约19%的原预警盲区风险客户，不动产相关权证AI识别准确率超过97%。浦发银行构建“大卫星+小雷达”企业级风险监测体系，建立以“天眼”系统为核心的风险监测中心。

智能营销方面，AI推动银行营销模式发生根本性变革，从传统的“广撒网”向“精准化、个性化”转变。

工商银行推出首款营销智能体“工小财”，打造人机协同的营销维客模式。建设银行“帮得助理”为个人客户经理配备了“数字分身”，帮助客户经理精准把握客户潜在需求，使单人管户上限提升到2万个以上。邮储银行搭建零售全客群、全品类、全渠道的智能推荐模型。兴业银行AI营销策略累计触达2139万人次，客户体验与营销转化效率显著提升。

智能运营方面，AI在运营领域的应用正在从简单的流程自动化向智能化决策演进，有效解决了基层员工“事务性工作负担重”的痛点。

中国银行RPA技术覆盖超过3600个业务场景，月均执行任务近30万次，支持超过270种票证识别，日均调用量达到150万次。邮储银行智能审核中枢赋能超过20个业务场景，影像分类识别率约98%，关键信息提取准确率约92%。浦发银行打造公司系统级规模化AI智能工厂，承接传统运营集约化生产及相关业务人机协同处理任务。

智能客服方面，头部银行的智能语音和文本分流率普遍保持在行业领先水平，智能客服成为银行服务客户的主渠道。

邮储银行数字员工全面覆盖了手机银行、智能柜员机等线上线下核心渠道，线上累计承接对话近5000万次。兴业银行AI数字客服在13类渠道实现7×24小时智能交互，累计服务约5500万人次。招商银行“AI小招”智能体实现对亿级长尾客户的智能化陪伴。

智能投研与交易方面，AI在投资交易领域的应用取得突破性进展，正在从辅助决策向自动化执行演进。

邮储银行打造市场首个投行业务AI交易机器人“邮小宝”，实现债券包销交易的智能询价应答，票据交易机器人“邮小盈”正式接入“邮你同赢”同业生态平台。招商银行推动AI在投研、风控等核心业务场景的应用，AI交易机器人实现利率债全链路自动化。中信银行打造“AI投研助手”与“中信智投”AI交易系统，实现自动生成投研内容与自动化交易。

还有智能消保与合规，AI逐渐成为银行消保和合规管理的重要工具，推动消保管理从“人防”向“技防+智防”跃升。

工商银行研发投产智慧消保平台，上线AI智慧消保助手，丰富消保赋能和风险防控场景。邮储银行升级大模型投诉智能分类模型，进一步提升投诉分析精细化水平。兴业银行构建以大模型原生驱动的消保智审平台，覆盖代销理财、个贷、信用卡、企业金融等业务。

智能体大爆发：AI落地的核心载体

2025年银行业AI应用最显著的特点，是智能体和数字员工成为了技术落地的核心载体。

头部银行普遍形成“对外服务客户+对内赋能员工”的智能体双轮驱动模式，通过垂直领域专用智能体的开发和部署，实现了AI能力的快速复用和规模化推广。

工商银行构建“一超多专”的智能体协同体系，除了“工小财”营销智能体和“工小智”客服智能体，还在个人财富领域推出“AI财富助理”，在对公领域打造“营销通”智能体，在信贷领域建设了“智贷通”融资全流程智能体矩阵。

建设银行的“帮得助理”系列智能体已经成为该行AI应用的标志性产品。除了个人客户经理版外，还推出财富管理版“帮得助理”，围绕投研、投顾、投教、产品、培训等重点领域，为专业队伍提供智能辅助支持。

中国银行构建智能化助手400余个，在信贷、营销、运营、办公、客服、科技等重点领域实现深度赋能；智能研发助手用户规模近万人，月活跃用户超6900人。

邮储银行打造三大智能系统协同能力，其中，智能体开发平台实现单智能体与多智能体的动态协作；上线智能会议、智能审批、文档写作等17个内部办公智能体。

交通银行累计部署超过2500个AI智能体助手，覆盖零售普惠、风险授信、营运客服、办公研发等几乎所有业务场景；在个人手机银行推出“AI小鹿助手”，在客户使用的高频场景加载智能服务。

招商银行升级智能客服“小招”，打造一系列智能助手“小助”；加快建设客户经理、风险经理、审贷官等岗位智能体，持续完善“风险小助”“合规小助”智能助手和AI工具集。

兴业银行上线200多个智能体，人工智能技术全面赋能260多个应用场景，其中部分智能体由业务人员自主研发完成，深度赋能业务运营与管理决策，有效实现减负赋能。

浦发银行自主创设的智能体已经超过2000个，其中143个经过严格认证后，已经能够工程化嵌入到业务关键流程中使用。

中信银行构建“灵犀”智能体，精准理解用户需求，覆盖超90%的客服场景。

千帆竞发：头部银行AI发展的特色路径

在整体战略趋同的背景下，头部银行结合自身的资源禀赋和业务特色，致力于探索具有差异化的AI发展道路。

工商银行的整体特征在于全面均衡发展，在AI应用的广度和深度上处于领先地位，在风控、营销、运营、客服等各个领域都有突出表现。

农业银行充分发挥自身在下沉市场的优势，将AI技术重点应用于普惠金融和“三农”服务，以嵌入式、助手式、智能体AI等方式赋能全行普惠金融业务。

建设银行的重要优势在于算力基础设施和风控技术，以企业级视角推动人工智能在智能客服、客户营销、授信审批、风险管理等领域应用。

中国银行的差异化优势在于跨境金融AI应用和前沿技术布局。作为国际化程度最高的国有银行，中国银行将AI技术深度融入跨境金融服务。

邮储银行的特色在于“AI2ALL”数字生态建设和用户体验，将AI能力开放给所有业务部门和分行，构建“对外全域触达+对内全员提效”的数字生态。

交通银行的特色在于智能体的规模化部署和基层减负成效，通过厅堂智能化改造和业务流程再造，提升网点的运营效率。

招商银行的特色在于财富管理AI应用和“AI First”战略执行力，将AI技术深度融入财富管理业务，为亿级长尾客户提供个性化的财富管理服务。

兴业银行的特色在于消保合规AI应用和全员赋能，鼓励业务人员自主研发智能体，形成“人人懂科技、事事可智能”的组织新生态。

浦发银行的特色在于“全息、全员、全链条”的AI应用理念，以AI原生思维重构金融服务全流程，建立面向全员的知识随行工作模式。

中信银行的特色在于产业金融AI应用和综合金融服务智能化，打造覆盖多个重点行业的产业AI解决方案，实现多业态AI协同应用。

结语

2025年，中国银行业的人工智能应用已经完成了从“概念验证”到“规模化落地”的跨越，进入全面赋能业务发展的新阶段。

从六大国有银行到头部股份行，均已构建起相对完整的AI应用体系，人工智能正在成为银行新质生产力的核心要素。

展望未来，银行业AI应用将呈现出几个明显的发展趋势：一是从单点应用向系统集成转变，更加注重AI能力的统筹规划和协同应用；二是从工具赋能向AI原生转变，银行将基于AI探索全新的金融服务模式；三是从单一智能体向多智能体协同转变，解决更加复杂的金融问题；四是从内部应用向生态开放转变，与合作伙伴共同构建金融AI生态。

当然，银行业AI应用也面临着一些挑战：价值量化困难；数据质量参差不齐，数据孤岛问题尚未完全解决；既懂金融又懂AI的复合型人才仍然稀缺；安全与合规风险，大模型的可解释性、公平性和隐私保护问题仍需进一步解决；同质化，各家银行在应用场景和技术路线上差异化有限。

无论如何，人工智能已经不可逆地改变了银行业的历史进程。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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