【大河财立方 记者 吴海舒】5月18日，浦发银行（600000）行长谢伟在2026清华五道口全球金融论坛上提出，商业银行应加快构建企业级AI平台和大模型体系。同日，无锡银行（600908）董事长陶畅在2025年度暨2026年第一季度业绩说明会上透露，2026年将持续拓展AI在智能化场景的应用，打造“网点+数字化渠道+人+AI”渠道融合服务体系。
从头部股份行到农商行，AI正成为银行业转型的核心抓手。商业银行未来在AI应用方面的竞争焦点在哪里？当头部商业银行率先把AI价值折算为“人年”“工时”等指标，又向行业释放了哪些信号？
头部银行将AI价值折算为可量化指标
大河财立方记者梳理A股银行2025年年报发现，当下AI应用场景正向全域扩展。比如，国有大行中，工商银行（601398）在30余个业务领域落地超500个AI应用；建设银行（601939）大模型赋能398个业务场景；交通银行（601328）部署超2500个AI智能体助手，覆盖营销、风控与运营环节。股份制银行中，兴业银行（601166）开放160余项AI能力，中信银行（601998）大模型落地超120个场景。
某股份行工作人员告诉大河财立方记者，目前AI工具主要是用在业务挖掘、数据分析、客户营销等方面。另一股份行工作人员则表示，在制度审查、应用开发、授信报告这些领域，AI工具应用频率较高。
值得一提的是，已有头部银行对AI价值进行可量化评估。工商银行年报中提到，AI数字员工承担的工作量达5.5万人年。
5.5万人年是什么概念？工商银行相关工作人员告诉大河财立方记者，人年是一个衡量工作量的单位，代表的是一名全职员工工作一整年所完成的工作总量。华夏银行（600015）在年报中提到，深化机器人流程自动化（RPA）技术应用，全年累计节约等效人工工时61.36万小时。
中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏接受大河财立方记者采访时表示，头部银行将AI价值折算为“人年”“工时”等指标，表明AI应用从概念试点开始转向规模化落地，以此来衡量降本增效成效。
娄飞鹏认为，同时这也说明AI价值评估体系开始走向成熟，AI应用能力有可能成为衡量银行核心竞争力的关键指标。
“这种转变反映了银行在净息差持续承压、利润增长放缓背景下，AI的巨量投入必须与真实业务成果直接挂钩的现实需求。”上海金融与发展实验室主任曾刚表示，未来银行投资AI的决策依据将更严格，只有真正能产生可衡量收益的项目才能获得资源倾斜。
加码科技投入，人才布局提速
从资金投入来看，2025年年报显示，国有六大行合计科技投入超1300亿元，规模优势显著。工商银行以285.88亿元投入居行业首位，建设银行、农业银行（601288）、中国银行（601988）投入均超250亿元。
股份制银行中，招商银行（600036）以129.01亿元领跑，中信银行、浦发银行、兴业银行投入均超70亿元，多数银行科技投入占营业收入比重在3.3%至5%之间。
与此同时，商业银行也在加码科技人才布局。比如，建设银行数字金融类人员已突破3万人，占员工总数7.95%，为全行数字化转型与AI场景落地提供稳定支撑。股份制银行中，兴业银行科技人员占比高达13.88%，位居行业前列；招商银行研发人员突破1.1万人，占比9.09%；中信银行科技人员5807人，占比8.79%。
不过，银行也面临着AI带来的组织适配和员工转型等挑战。曾刚认为，这是银行面临的最深层组织挑战。银行需要进行科学的岗位分层与转型规划，建立多元化的员工发展通道。同时，银行还需要改变内部文化与组织结构，推动员工向高价值、低可替代性工作转向，重新配置人的能力和资源。
娄飞鹏也提到，要分层开展人才培养，培养AI产品经理、风控工程师等新岗位人才。另外，要组织架构重构，搭建跨技术、业务、合规的协同团队，打破部门壁垒；同时，推广人机协同理念，逐步实现员工从重复性劳动向高价值服务转型。
隐私保护与制度规范待完善，AI规模化落地仍存痛点
上海银行（601229）在年报中明确提出，人工智能已成为银行面向未来的核心竞争力；长沙银行（601577）也表示，随着AI加速从数字场景向物理世界渗透，未来银行业的竞争，很大程度上将是智能体系的竞争。
未来银行AI竞争将集中在哪些方面？娄飞鹏认为，首先是技术底座自主可控，银行深耕金融大模型、AI算力集群与技术中台建设，筑牢底层支撑；其次是场景深度融合，银行聚焦智能风控、营销、投研等场景，实现全流程智能化再造；另外还有数据治理与合规建设以及对复合型人才的争夺。
不过，在AI规模化落地过程中，行业仍面临不少现实痛点。
采访中，多位银行从业人士表示，信息安全与数据保密是当前最突出的问题——银行需严格保护客户隐私、商业秘密及内部审批规则等核心信息。另外，AI建设硬件投入成本较高、配套使用制度尚不健全、流程规范有待完善等问题，也在一定程度上制约了人工智能在银行体系内的深化应用。
曾刚表示，当前阶段，AI在风险管理、智能客服、信贷审批等领域的应用已相对成熟，头部银行正谋求更前沿的应用场景突破，向智能投顾、市场预警、资产保全等决策场景延伸。
从更深层次的角度看，真正的赢家不是建设最多应用场景的银行，而是能将AI、数据、技术、组织与人才整合成综合竞争体系的机构，形成“AI+”的全域生态体系。
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