当AI成为必答题，银行在押注怎样的未来？

你有多久没去过银行网点了？

近年来，随着银行数智化转型不断深入，手机银行早已成为我们的“24小时网点”。转账、查明细、买理财等，动动手指就能轻松搞定。而大多数手机银行都配备智能客服，用户输入问题后，短短几秒钟就能获得答案。

在用户看不见的银行后台，AI的渗透则更加深入。从营销获客到风险防控，从运营优化到基层减负，各类智能体助手正精准赋能银行多个业务环节。

科技正以润物细无声的姿态，悄然重塑银行服务的方方面面。如今，再回头看那些需要在网点领号排队的日子，才发现我们和银行之间的关系，已经被AI悄然改写。

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AI重塑银行与用户的连接

今年上半年，在多家上市银行2025年度业绩发布会上，AI战略已成为高管口中的高频词汇。对银行来说，AI不再是一道选答题，而成了必答题。

事实上，AI早已不再只是战略规划里的概念，而是悄悄当起了用户身边那位“隐形柜员”。在直面用户的一线服务中，AI的身影无处不在：2025年建设银行网点柜面问题响应中，AI助手覆盖率已经达到99.42%，日均访问量超过10万人次；兴业银行AI数字客服已在13类渠道实现7*24小时智能交互，仅2025年一年就服务客户超5500万人次。无论是查询余额、咨询理财、转账汇款，AI都能快速给予准确回应，极大缩短了用户的等待时间，也让银行服务真正做到“随时在线”。

与此同时，AI对客户的服务慢慢延伸到银行的产品端。2026年下半年以来，多家商业银行密集上线搭载AI权益的主题信用卡，信用卡的权益开始从生活消费福利悄然转向AI权益的全新维度。

6月12日，招商银行信用卡官宣“AI Plan”，面向AI及科技从业者的运通工程师信用卡正式上线专属AI权益，针对专业开发者、日常使用和基础用户推出3个“AI Plan”，对应不同的Token权益。由此，招行运通工程师信用卡也被普遍认为是国内首张搭载Token权益的信用卡。

7月10日，农业银行官宣，该行KIMI联名信用卡正式上线。该联名信用卡分为高端白金卡和普通卡两种类型，对应不同的“算力+”KIMI会员权益。以高端白金卡为例，在今年7月至9月之间首次办卡的客户，将有机会获得Kimi Allegretto等级会员月卡2份，包括Agent（智能体）额度、Kimi Code（代码）额度、Agent集群功能、网站部署功能、调用5000次/月专业数据库等会员权益。

此后，赛道明显热闹了起来。平安银行、浦发银行等银行也先后推出各自的AI主题借记卡或信用卡，试图抢占先机。

总之，银行和用户之间的连接方式，正在被AI一点点重新定义。

银行频现AI采购大单

银行那些AI客服、AI信用卡，是大家能直接感受到的，而你看不见的另一面，银行内部正进行着一场更激烈、更深刻的“AI竞赛”。

最直观的信号来自采购清单。近期，多家银行密集采购AI服务器、算力资源，力求让人工智能渗透进金融业务的更多环节。但在算力基础和场景建设上，各家银行的打法不尽相同。

以宁波银行、苏州银行为代表的城商行，优先选择外部采购，快速落地应用场景。宁波银行在9个月内，陆续推出9个智能体招标项目：搭建企业掌银智能体；上线尽调分析、智能风控智能体；落地财务大模型AI智审智能体，自动识别合同、差旅单据、结算清单等资料；依托座席语音商机挖掘智能体，从通话记录、企业经营数据中捕捉潜在业务机会等；苏州银行自2026年3月起，接连发布6项智能体招标，覆盖平台底座以及信贷尽调、审批、放款、贷后全流程。

而国有大行和头部的股份制银行则倾向自研大模型底座、内部孵化智能体，单独对外招标单一场景项目的动作较少。比如：工商银行 “工银智涌” 大模型在30多个领域落地500余项应用，AI数字员工每年完成相当于 5.5万人年工作量；截至2026年6月末，邮储银行上线超370个大模型场景，日均调用突破 600万次。招商银行则孵化出800余个AI场景，将智能体嵌入对公尽调、零售财富等业务。

当前银行净息差持续收窄，赚钱越来越难，而人力成本却在刚性上涨。智能体恰好能接下那些最耗时、最重复的“脏活累活”：单据审核、信息录入、信贷尽调、客户咨询等，曾经需要大量人力的工作，AI能高效顶上。

“前两年行业还在讨论大模型能不能落地，如今各家已经在核算AI带来的人力节约与效率提升。” 一名银行业数字化从业者表示，招标热潮背后，标志银行AI应用正从技术尝鲜转向价值导向，它实实在在反映在资产负债表上的降本增效。

繁荣之下的AI风险

不过，AI在带来前所未有发展机遇的同时，也伴随着不容忽视的风险挑战。

农业银行董事长谷澍认为，大模型在金融业的规模化应用，会面临模型黑箱、模型幻觉以及模型自主推理、自主输出决策结论带来的不确定性等新型风险挑战。

邮储银行研究员娄飞鹏在接受潮新闻记者采访时表示，银行与AI结合的落地场景虽能提升效率，但面临数据隐私泄露、算法偏见导致信贷不公、模型黑箱难满足监管透明要求及系统稳定性等风险。

如今，AI技术风险及其对金融业务运行的影响，正逐步受到金融监管当局关注。

2026年6月，金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，要求开发应用人工智能的银行业保险业金融机构要统筹发展和安全，加快培育发展金融行业新质生产力，推动人工智能应用合规、透明、可信赖，加强分类分级管理，有效应对人工智能发展带来的风险挑战，更好服务实体经济和满足人民群众需要。

意见强调，完善人工智能风险治理框架。在健全风险治理体系中提到，金融机构应将人工智能风险纳入全面风险管理体系，定期开展对人工智能应用风险及管理措施的评估审查；推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，完善业务及风险管理流程，防范模型生成结果不可靠风险，防止模型黑箱导致关键业务流程难落责问题；有效应对金融业务侧可能产生的投资策略趋同、放大市场波动等风险，严禁滥用人工智能技术生成虚假信息、操纵市场价格。

娄飞鹏进一步指出，银行对全面应用AI的主要顾虑在于金融强监管下的合规审计压力、AI决策失误的责任归属难题、过度技术依赖削弱人工风控能力，以及客户对AI服务接受度有限影响信任与推广，因此需在技术创新与稳健经营之间谨慎寻求平衡。

说到底，AI在金融行业的应用，最终还是要回归创造业务价值及服务实体经济的本源。唯有在效率与安全、创新与合规之间找到平衡，这条变革之路才能走得既快又稳。

责任编辑：张云山