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千億級投資背后的金融AI“溫差”|焦點快看

2026-07-29 09:02:38來源：新浪網

2025年，25家上市銀行金融科技投入合計近2000億元。每逢銀行財報發布，AI相關的“成績單”都是濃墨重彩的一筆。

然而，千億級投資背后，銀行一線人員的“體感”冷暖不一，ROI(投入產出比)正在成為銀行首席信息官們直面的“靈魂拷問”。

(相關資料圖)

千億級投資背后，體感遠比數字復雜

一家股份行客戶經理李冰(化名)的辦公電腦里，裝了兩個AI工具：一個是嵌在內部交流軟件里的數字助手，可以輔助他解決信用證流程這類基礎問題；另一個具有輔助行業研究和報告撰寫的功能。這兩個AI工具都是該行于今年二季度上線的新功能。

“AI工具對我有幫助，但還沒好用到離不開的程度。”對于已有3年工作經驗的李冰來說，AI工具跑在內網，可爬行范圍經過行里篩選，雖然從流程上對他的工作有所助益，但離“依賴”還差得遠。

像李冰這樣的銀行員工不在少數。從事銀行后臺工作的許雷(化名)告訴上海證券報記者，他從來沒有在行內使用過AI工具，“出于安全合規的考量，行內電腦和數據與行外有物理隔離，我們在行內電腦上不會使用外部AI工具”。

但銀行內部的AI工具，許雷至今還沒有接觸到。

這并沒有妨礙銀行對金融科技的投入。安永報告顯示，2025年，25家上市銀行金融科技投入合計達1999.19億元，占營收比重從2021年的3.11%升至3.89%。

金融科技投入的增長曲線，勾勒出銀行業AI落地的圖景。最新數據顯示：浦發銀行累計建設超過440個AI應用，落地智能體220個；建行AI助手的內部覆蓋率已達99.42%；郵儲銀行已落地超過370個大模型應用場景，日均大模型調用逾600萬次。

但在銀行一線，AI應用的真實體感遠比數字復雜。

網商銀行副行長、首席信息官高嵩近期坦言，該行非技術員工消耗的詞元數量持續增長，“從工作流程和體驗的優化，到輔助決策，我們還是鼓勵大家先用起來”。

但銀行業使用AI工具的深度參差不齊。

睿正咨詢合伙人、金融行業負責人吳美花告訴記者：當前不少AI工具處于快速上馬、磨合的過程，對銀行員工幫助不大，也沒有節省多少時間；使用習慣的養成也需要一定時間。

李冰所在的股份行就聲稱，已落地不少智能體應用。他把該行的AI助手比喻成“能讓人快速了解一個行業的專業瀏覽器”，另一位城商行員工將類似的工具比喻為“手腳麻利的實習生”。

還有多位銀行從業者對記者表示，AI智能體在文本總結、流程文件查詢、營銷文案生成等輔助性工作上確實有一定幫助，但信貸審核等核心業務“現階段仍難以依靠AI準確把控”。

李冰也坦言，現有的AI工具能幫助他快速瀏覽一個行業概況，真正寫授信報告時還是要手動核查，“會完全依賴它嗎？答案是否定的”。

“可用但非必需品”的智能體，折射出落地難題

這種“可用但非必需品”的體感，折射出當前金融AI落地的一個結構性矛盾——機構持續加碼投入，卻難以“打動”一線員工。問題出在哪里？

“當前金融業AI相關投入中，約85%投在了算力即硬件上，其余的15%一半在模型訓練和數據集建設，一半在應用層建設。”中國電子首席科學家、中電金信研究院院長況文川表示，這一投入結構表明，金融業AI能力建設仍處于“夯實底座，積累能力”階段，從技術能力形成到規模化應用落地，仍需要一個消化、驗證和積淀的過程。

具體到金融場景，長三角地區一家銀行科技業務負責人坦言，AI落地“最后一公里”的核心價值不在于自動化報告生成，而是在于將專業判斷轉化為可計算、可迭代、可驗證的數字資產。

“在某個具體業務里做AI挑戰不大，但難的是做‘AI+’——將其沉淀為企業級應用，原因是這會涉及部門、業務組織之間的協同。”浦發銀行總行首席人工智能科學家、總行科技發展部副總經理、人工智能中心副總經理鄭波坦言：評估銀行的AI相關能力，從表面來看是模型能力和應用數量的比較；從深層來看，是企業級架構、數據驅動、流程重塑、知識沉淀和組織協同能力共同構成的企業級AI能力的比拼。

在況文川看來，目前金融機構已開展大量數據智能、分析預測和輔助決策工作，但這些應用中大多仍是原有數據智能能力的延伸，與真正具備專業判斷和自主決策能力的智能體相比，還有一定距離。

“當軟件投入占比上升到30%至50%時，AI應用才真正進入爆發期。”況文川預計。

巨大的金額背后，銀行的金融科技投入邏輯也在轉變。銀行科技條線負責人開始面臨關于ROI的“靈魂拷問”。

過去2年，從上海的銀行，到雅加達的支付網絡，螞蟻數科首席技術官閆鶯跑了幾百家客戶。“現在大家討論的不再是模型跑分，而是非常具體的問題：我投入這么多算力，明年的ROI在哪里？通用模型很聰明，但為什么在我的理賠、風控規則下顯得這么‘外行’？”閆鶯透露。

閆鶯的感受，映射出銀行管理層關注方向的位移——前2年各大銀行還在爭相標榜AI布局的“人無我有”，如今價值驅動開始占據上風——投了這么多錢，到底有沒有成效？

鄭波坦言，ROI是自己每天都會思考的問題。他透露，浦發銀行已開始要求業務部門在AI立項前，須先定義AI介入后的價值衡量口徑，即先定標準，再做AI賦能。

還有銀行將AI在行內的“推廣成本”納入AI戰略ROI的考量范疇。一家民營銀行高管對記者表示，從今年開始，該行對于員工的詞元使用量設置了預算上限。

吳美花表示，2025年，一些銀行為軟件開發人員制定績效指標時，明確要求“AI工具使用時長必須占工作時長的百分之多少，每個月必須用多少詞元”。到2026年,斥巨資投入的做法在一些銀行內部引發了不同聲音，關于ROI的討論浮出水面。精打細算已成為行業共識，不少銀行都在悄悄收緊錢袋子。

AI的賬，怎么算？

更關鍵的是，AI的記賬方式發生了根本性變革。

有著近30年從業經驗的上海銀行副行長、首席信息官胡德斌解釋稱：以往銀行的IT成本是“分攤制”，成本難以精確到業務；在AI時代，詞元的消耗天然可以記賬，“每一筆調用都有一個單價，IT成本能與業務一筆一筆對上”。

這意味著，未來銀行業務部門在使用AI時，可以像用水電一樣清晰地衡量其價值。那么，這筆賬究竟該怎么算？