银行年报透视AI竞赛：从“信息化”迈入“数智化”
来源：滚动播报
（来源：经济参考报）
随着2025年上市银行年报陆续披露，一场围绕人工智能的深度变革在金融业徐徐展开。从农业银行智慧银行建设办公室的设立，到招商银行超129亿元的科技投入；从中信银行智算硬件投入增长5倍，到交通银行AI关键词在年报中出现30次——这些数字与举措背后，是银行业数字化转型正从“信息化”迈入“数智化”新阶段的鲜明信号。
在息差收窄、经营承压的背景下，AI已不再是“锦上添花”的辅助工具，而是被银行视为结构性变革的关键驱动力，全面嵌入核心业务流程。
银行应用场景多点开花
农业银行行长王志恒在业绩发布会上介绍，该行正牢牢把握人工智能技术发展浪潮，专门设立了智慧银行建设办公室，加大统筹推进力度，明确以智能体应用为抓手、以项目需求为牵引，持续完善“AI+”能力体系。成效已在多个维度显现——截至2025年末，农业银行“农银e贷”余额达6.8万亿元，较上年末增长18.7%。在智能风控方面，该行深化GPS定位、图像信息自动识别比对、生成式AI等先进技术的应用，加强对真人真事真景的多维验证。
与农业银行相似，招商银行的实践同样展现出AI全面渗透的图景。年报显示，该行去年将营业收入的4.31%、超过129亿元投入信息科技领域，保持高强度科技投入态势。2025年，招行提出“AI First”理念，凝聚全员数智化共识，不仅开展AI思维和技能全员培训，还成为两大主流开源项目维护者中唯一的国内银行机构。在AI能力建设上，该行智算基础设施日均Tokens吞吐量较2024年增长10.1倍，落地领域专精模型183个，在零售金融、批发金融、风控、运营、办公等多个领域落地856个场景应用。
如果说农业银行和招商银行展现的是AI在零售与对公领域的广度，那么中信银行则凸显了AI在金融市场业务中的深度。该行副行长谷凌云在业绩发布会上介绍，依托自主研发的集中量化交易平台，交易的整体自动化率已超80%。
平安银行则将“人工智能+金融”作为核心战略之一。该行副行长兼首席财务官项有志在业绩发布会上表示，平安银行一方面加强AI技术和数据两大能力底座的建设，另一方面在应用方面聚焦于数字员工、精准营销、精准风控，最终推动智能化运营、经营和风控。在降本方面，零售AIGC营销平台中很多创意内容由数字人自动生成，去年该业务大约减少6000万元费用。
交通银行同样保持了较大比例的科技投入。最新数据显示，2025年该行金融科技投入为123.42亿元，同比上升6.81%，占营业收入比例达到5.78%。与往年相比，交通银行在2025年年报中提及“AI”和“人工智能”的频次明显上升，达到30次，已经成为该行未来发展的关键词之一。该行已落地多个AI应用场景，如财富管理系统新增AI产品解读、AI辅助生成投研观点等功能；运用AI等技术实现消保审查、投诉管理、金融教育等工作的线上化、自动化处理；推出智能助手，实现AI智能体在企业电子银行渠道的应用。
安全可控成为首要考量
随着AI应用从单点试验走向全面渗透，一个更深层次的问题也随之浮现：如何让这项技术更加安全、可控？这正成为银行在推进数智化转型时的首要考量要素。
工商银行行长刘珺在业绩会上道出了这种审慎态度：“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、经过我们内部强大验证能力的验证，否则我们不敢把这个技术匆忙地放在系统之上，因为保护客户隐私、信息安全是银行最重要的责任。”他强调，将先进技术融入运营流程，必须以系统验证为前置条件。
这种对安全的高度重视并非工商银行一家之举。谷凌云同样将“让安全屏障更加牢固”列为未来工作的重中之重，明确提出要适度超前布局智能算力，引入新型安全技术，确保AI应用安全、可信、可控。相关银行高管也谈到，将提升治理效能，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。
在招联首席经济学家董希淼看来，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、人才等方面的新问题。他指出，在技术层面，数据侧碎片化形成的“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。在监管层面，现行金融监管体系主要针对传统业务模式设计，对人工智能技术驱动的新兴业态缺乏有效规制手段，跨国金融机构还面临不同司法辖区监管标准差异带来的合规挑战。
分化取决于风险管理与价值创造
当AI应用进入深水区，未来的竞争格局将如何演变？农业银行副行长林立3月30日在业绩发布会上给出了一个关键判断：未来2至3年，商业银行的分水岭在于其风险管理能力。他指出，产品可以同质化，服务可以同质化，包括当前备受关注的AI未来也会走向同质化，但风险管理的差异化对于各家银行而言是客观存在的。因此，做好风险管理至关重要。
这一判断与多位专家的观点不谋而合。谈及上市银行发力“人工智能+金融”，南开大学金融学教授田利辉表示，这标志着银行业数字化转型从“信息化”迈入“数智化”的新阶段。这既是应对息差收窄、经营承压的必然选择，通过AI降本增效、提升风控精准度，也是重塑核心竞争力的战略卡位。他认为，银行已不再将AI视为“锦上添花”的辅助工具，而是全面嵌入核心业务流程的生产力引擎，未来分化将取决于谁能真正将AI能力转化为可持续的盈利增长。
对于如何加速AI能力建设，田利辉建议银行把握好四个维度：战略上聚焦核心场景，避免盲目追求技术“大而全”；夯实数据治理根基，打通内部数据孤岛；推动技术与业务深度融合，形成协同迭代的敏捷机制；前置管控AI模型的“黑箱”特性、算法偏见、数据安全等问题，建立可解释、可审计的AI治理框架。
中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏则表示，银行具有海量的数据，在AI应用中具有天然优势。他建议，商业银行在金融科技能力建设中，要强化合规与风险防控，合规有效利用技术的优势；要加强数据治理与标准化建设，打破信息孤岛，提升反欺诈数据流转效率；还要强化人才队伍建设，并做好组织机构转型。
交通银行的布局也印证了这一趋势。该行副行长、首席信息官钱斌在业绩会上介绍，该行在“十四五”时期提出要打造交通银行人工智能新名片，2025年进一步发布了“人工智能+”行动方案。面向未来，该行将坚定不移地把人工智能落地应用作为“十五五”规划的重要突破方向，加大资源投入，运用新质生产力，降本、提质、增效，实现高质量发展。
从架构演进、全面融合，再到智慧决策，银行业的AI竞赛已进入深水区。可以预见，那些能在安全可控的前提下，将AI能力转化为可持续盈利增长动力的银行，将在这场结构性变革中赢得先机。正如专家所言，AI要从“技术亮点”真正转化为“经营实绩”，锚定战略协同、场景价值、安全底线和人才生态，以服务实体经济为导向，才是银行数字化转型的终极目标。