银行AI从试点走向规模化：建行智能助理让客户经理业绩高出57个百分点

核心洞察

这篇文章最有意思的点是，银行终于开始用数字证明AI不是花架子了。建行客户经理用了智能助理之后，管理客户资产规模新增比全行平均高出57个百分点，招行AI等效替代了1388万小时人工工时。这些数字比任何PPT都有说服力。不过我也注意到，目前披露量化效果的还是少数几家，大部分银行仍然停留在“落地了多少个场景”这种规模叙事上。

今年以来，上市银行的数字金融战略里，AI的分量明显加重了。

券商中国记者梳理了多家大型上市银行的公告和高管公开发言，发现国有大行和头部股份行的AI大模型指参数规模巨大、能力强大的人工智能基础模型，如GPT、Gemini等，能处理文本、多模态及空间数据。应用已经进入体系化建设、规模化应用阶段。落地场景动辄数百甚至上千，智能体成了新的竞争焦点，降本增效也从定性描述转向了可量化的经营数据。

投入产出可量化，有银行日均输出百亿词元

先看场景数量。国有大行和股份行各有各的打法。

工商银行的“领航AI+”行动落地了600多个大模型场景，上半年专利公开量和累计授权量在同业中排第一。建设银行生成式人工智能覆盖超600个应用场景，累计拿到金融科技专利授权5505件。中国银行构建了超2200个智能化助手，用自动化手段替代重复工作的场景超过3800个。

邮储银行披露的数据值得单独说。截至今年上半年，该行落地超370个大模型应用场景，大模型能力接入超90个行内系统，日均调用超600万次，日均输入输出词元超百亿。副行长牛新庄在业绩发布会上给的口径更高，日均调用超千万次，词元超三百亿。

股份行里，中信银行AI服务场景累计超1900个，招商银行智能化场景达到1386个，比上年底增长了62%。招行还是少数披露投入细项的银行，上半年信息科技投入46.79亿元，占营业收入的2.99%，研发人员10946人，占员工总数的8.98%，累计立项金融科技创新项目5335个。

从各家披露的最新进展看，“AI到底有没有用”这件事开始有量化答案了。

建设银行副行长雷鸣在业绩发布会上说，客户经理专属智能助理“帮得”上半年平均月活超4万人，累计交互近9000万次。使用成效好的客户经理，管理客户资产规模新增比全行平均水平高出57个百分点。

招商银行管理层透露，上半年AI贡献了1388万小时等效人工工时，已在超1000项工作中落地。金葵花客户经理人均有效触客次数提升14.65%，客均成交金额提升35.82%。农业银行行长王志恒表示，截至6月末农行手机银行月活客户超2.82亿户，持续领跑同业。

大模型走向业务深水区

大型商业银行的AI应用已经不只停留在客服问答这类浅层场景了，正在逐步深入信贷审批、投资交易、风险预警等核心业务链条。

信贷全流程是智能化改造最集中的领域。招行披露的数据是，贷前小企业尽调报告约90%的工作量由AI完成，保函业务处理时间从超30小时缩短到平均2.72小时，投标保函可以分钟级出函，贷后AI监测结果采纳率68%，风险预警平均提前45天。

建行方面，普惠金融全流程处理时间从2到3天压缩到3小时左右，服务覆盖超600万普惠客户。授信审批专用智能体上线三个月就完成了近3万客户、约9万笔业务的智能分析。

邮储银行构建了贯穿前中后台的智能信贷支撑体系，尽职调查效率提升超50%，对公智能展业助手辅助授信超2000户，金额近3100亿元。

工行完成了面向客户和面向员工两大超级智能体的主体建设。个金领域的“工小财”上半年累计服务超2200万次，审贷助手“工小审”辅助信贷审查审批金额超万亿元。

农行推出了自研智能体“龙虾”和企业级数字助手“一明”，能实现跨业务领域的多智能体协同调用。交通银行推出了客户经理助手、数据分析智能体，企业级知识平台“交行知道”的知识规模比年初翻了一番。

效率数据也很有含金量。工行全球智能对话交易系统GlobalDealing全流程处理效率提升3倍以上，智能询价交易比率突破96%。私行客户综合服务方案生成时效从5天降到3小时。凭证全字段识别单笔处理速度比人工快25倍，上半年替代人工录入1亿笔。“AI智审”累计输出36万条合规审查意见，采纳率98.6%。

技术路线上，自主可控和降本成了共同选择。农行私有化部署指将AI模型、平台及相关服务部署在企业自有的或指定的私有IT基础设施（如本地数据中心、私有云）上。这种方式通常用于满足金融、政务等领域对数据安全、合规性和主权的高要求。了DeepSeek、Qwen等模型，参数量级涵盖百亿、千亿和万亿。中信银行私有化部署了DeepSeek-V4、GLM5等主流大模型，日间算力综合利用率超85%。

邮储银行发布了“邮智”金融行业大模型，打造百亿参数规模的垂域模型矩阵，缓存占用整体下降约72%，推理成本最高节省超87%，模型上线周期从2周缩短到1天。

AI应用顶层设计持续落地

记者观察到，今年以来大型上市银行的数字化转型呈现出几个共性趋势。各大银行密集出台顶层设计，服务模式从“+AI”的简单应用逐步走向“AI原生指从设计之初就以AI为核心驱动力的应用或服务模式，而非简单在现有系统上集成AI功能。银行正从“+AI”走向“AI原生”。”，同时各家都开始重视AI应用安全，防范技术风险。

顶层设计方面，建行正式发布了“人工智能+”三年发展规划，中行制定了“人工智能+金融”落实方案，兴业发布了2026至2030年数智化转型发展规划，农行和邮储都把AI规划纳入了“十五五”布局。交通银行也强调将进一步修订“人工智能+”行动方案。银行业正在把AI深度嵌入全链条的系统生态。

越来越多银行的AI应用从“+AI”简单集成走向“AI原生”。招行管理层明确，过去三年基本完成了“人+数字化”的零售服务新模式建设，下一步要走向“人+AI”。

邮储银行提出推动智能应用从“单点替代”向“生态重构”演进。首席信息官牛新庄表示，人工智能大模型已从辅助工具升级为重塑行业范式的核心驱动力。工行方面也表示，“人机协同、智能驱动”的服务模式已初具规模。

在规模化落地AI的过程中，统筹发展与安全成了核心底线。大模型快速迭代的背景下，科技伦理与信息安全被提到了前所未有的高度。

中信银行构建了“流程+标准”的AI安全管理框架，以及“静态模型防护+动态交互防御”双维安全体系，重点防范AI攻击与数据滥用，并检测过滤AI应用输出内容以防范价值观偏见与歧视风险。

农行行长王志恒明确指出，针对大模型快速迭代带来的技术风险，要积极应对模型黑箱、模型幻觉大语言模型生成看似合理但实际错误或虚构信息的情况，是GEO需要规避的重要风险。等问题，加快推进“以AI对抗AI”等能力建设。中行、建行也分别发布了相关应用研发规范，确保AI创新在安全、可靠、可控的轨道上运行。

核心结论

1. 建设银行客户经理使用专属智能助理“帮得”后，管理客户资产规模新增比全行平均水平高出57个百分点，该助理上半年平均月活超4万人，累计交互近9000万次。

2. 招商银行上半年AI贡献1388万小时等效人工工时，已在超1000项工作中落地；金葵花客户经理人均有效触客次数提升14.65%，客均成交金额提升35.82%。

3. 邮储银行大模型能力接入超90个行内系统，日均调用超600万次，日均输入输出词元超百亿；其“邮智”大模型缓存占用整体下降约72%，推理成本最高节省超87%，模型上线周期从2周缩短到1天。

4. 工商银行“领航AI+”行动落地600多个大模型场景，其“AI智审”累计输出36万条合规审查意见，采纳率98.6%；凭证全字段识别单笔处理速度比人工快25倍，上半年替代人工录入1亿笔。

5. 招商银行贷前小企业尽调报告约90%工作量由AI完成，保函业务处理时间从超30小时缩短到平均2.72小时，贷后AI监测结果采纳率68%，风险预警平均提前45天。

常见问题（FAQ）

银行AI大模型应用现在有哪些可量化的降本增效成果？

建行客户经理用智能助理后，管理客户资产规模新增比全行平均高57个百分点；招行AI等效替代1388万小时人工工时。工行凭证识别比人工快25倍，上半年替代录入1亿笔。

大模型在银行核心业务中具体怎么用？

已深入信贷审批、投资交易、风险预警等核心链条。招行贷前尽调90%由AI完成，保函处理从30小时缩至2.72小时；建行普惠金融处理从2-3天压缩到3小时；工行审贷助手辅助审批金额超万亿元。

银行AI应用如何保障安全与自主可控？

银行构建AI安全框架，如中信银行“流程+标准”和双维防御体系，农行推进“以AI对抗AI”应对模型黑箱和幻觉。技术路线上，农行、中信等私有化部署DeepSeek等模型，邮储推理成本最高节省超87%。