【AI金融】揭秘AI如何规模化赋能银行,成为业绩增长的新引擎!
AI已成为银行业绩新引擎,直接收入达几十亿数量级,总计算规模突破61.3EFLOPS。银行通过AI赋能对公业务智能化、零售业务体验升级和内部管理效率提升,实现外汇交易决策效率提升80%、债券交易执行效率翻3倍等显著成果。文章提供从提示词工程到模型训练的大模型学习路径,帮助读者掌握AI技能,抓住47万岗位缺口机遇,实现职业竞争力提升。
简介
AI已成为银行业绩新引擎,直接收入达几十亿数量级,总计算规模突破61.3EFLOPS。银行通过AI赋能对公业务智能化、零售业务体验升级和内部管理效率提升,实现外汇交易决策效率提升80%、债券交易执行效率翻3倍等显著成果。文章提供从提示词工程到模型训练的大模型学习路径,帮助读者掌握AI技能,抓住47万岗位缺口机遇,实现职业竞争力提升。
在金融行业数字化转型加速的背景下,人工智能(AI)技术的规模化应用正成为银行业绩增长的重要引擎。从近期披露的业绩数据来看,AI 不仅显著提升了银行的运营效率,还带来了直接的收入贡献和技术能力的突破。

一、AI 直接收入已达 “几十亿数量级”
中国移动在 2025 年上半年业绩会上透露,其 AI 相关业务直接收入已达 “几十亿数量级”。这一数据虽来自通信运营商,但折射出 AI 技术在金融领域的价值释放。例如,工商银行的 “工银智涌” 大模型已赋能 200 余个业务场景,累计调用量超 10 亿次,推动外汇交易决策效率提升 80%,债券交易执行效率翻 3 倍,上半年相关业务收益增长 15%。建设银行的 “帮得” 智能助理总交互次数达 3463 万次,为 3 万名客户经理提供 AI 辅助服务,显著提升客户经营效率。
银行业的 AI 收入主要来自智能投顾、智能客服、风控优化等场景。招商银行的 “招小财” AI 助手响应准确率达 95%,形成立体式客户服务体系;邮储银行的 “邮小宝” AI 交易机器人实现投行包销账户债券交易的智能询价应答,全流程风控管理效率大幅提升。这些应用不仅降低了人力成本,还通过精准营销和风险控制创造了直接收益。
二、总计算规模突破 61.3EFLOPS
中国移动在 2025 年上半年将总智算规模提升至 61.3EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算),其中自建智算规模达 33.3EFLOPS。这一算力储备为 AI 模型训练和推理提供了强大支撑。例如,商汤集团的智算规模在 2024 年已突破 20,000 PetaFLOPS(即 20 EFLOPS),支持其 “日日新” 大模型的快速迭代和高并发调用。
银行业的智算能力同样在快速提升。建设银行的“建行云” 算力规模增长 9.58%,支撑其金融大模型体系在 193 个场景落地应用;工商银行通过训推一体、算电协同等技术,优化智算中心运营回报率,为业务创新提供底层保障。这些算力基础设施的投入,使得银行能够处理海量金融数据,实现实时风险预警和个性化服务。
三、AI 技术应用的三大核心方向
对公业务智能化
银行通过 AI 技术重构对公业务流程。交通银行开发的 “同业间资金交易智能机器人”,利用 NLP 和多轮对话技术实现交易要素自动识别,减少重复劳动并实时监控头寸风险;兴业银行的 “兴小二” 债券交易机器人通过机器学习优化交易策略,提升金融市场业务效率。此外,工商银行的 “智本 GPT” 应用于资本管理领域,推动产品定价和风险管理的数智化转型。
零售业务体验升级
AI 技术显著改善 C 端用户体验。招商银行的线上 “招小财” AI 助手能准确识别客户意图,协助完成复杂公司金融产品操作;平安银行的经营业绩看板通过 AI 分析客户画像,实现 “千人千面” 的差异化服务。此外,AI 客服、智能投顾等应用降低了服务成本,例如某城商行通过 AI 客服将解决率从 70% 提升至 85%,满意度突破 90%。
内部管理效率提升
银行通过 AI 优化内部流程和风险控制。中国银行运用 RPA 机器人覆盖超 3000 个场景,月均执行任务超 20 万次,有效减轻基层负担;某城商行通过 AI 分析客户财报,提前一年预判重大客户暴雷风险,避免潜在损失。此外,工商银行的智能编码研发系统月均生成代码超 133 万行,大幅缩短开发周期。
四、挑战与未来趋势
尽管 AI 应用成效显著,行业仍面临数据复杂性、算力成本、技术适配等挑战。例如,通用大模型在处理银行信贷数据、风控模型时存在适配难题,部分银行因算力成本过高而转向开源方案。此外,人形机器人在网点的应用仍受制于技术成熟度和法律法规。
未来,银行 AI 发展将呈现三大趋势:
垂类大模型替代传统算法,实现从单一任务到多场景泛化应用;
AI 深度渗透核心业务,如授信决策、量化交易等领域;
生态开放协同,银行与科技企业共建联合实验室,加速技术落地。例如,建设银行与阿里合作接入通义千问,探索更高效的智能客服解决方案。
五、行业价值与战略投入
国有六大行 2024 年金融科技投入超 1254 亿元,其中工商银行单年投入达 285.18 亿元,重点支持 AI 技术研发和人才储备。这些投入不仅提升了业务效率,还推动了行业标准的建立。例如,工商银行建成全栈自主可控的千亿级金融大模型技术体系,成为行业示范标杆。
从全球看,AI 在银行业的应用预计将在 2030 年带来 3010 亿美元收入增长,其中智能风控、智能投顾和自动化流程是主要驱动力。中国银行业正通过 “AI+” 战略,将技术能力转化为业务竞争力,例如杭州银行上半年归母净利润增长 16.67%,核心一级资本充足率提升 0.89 个百分点,显示出数字化转型的红利释放。
AI 技术已成为银行业绩增长的 “新引擎”,从直接收入贡献到智算能力突破,再到全业务流程赋能,其价值正在多个维度显现。尽管挑战犹存,但随着政策支持、技术迭代和生态协同的深化,AI 有望进一步重塑金融行业的竞争格局,推动效率与创新的双重跃升。
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