金融科技价值标尺生变
剖析银行财报可以发现，金融科技发展正从战略投入期转入效能验证期。今年以来，多家银行披露日均Token调用量数据，该指标成为衡量银行数智化转型深度、AI场景规模化应用成效的重要标尺。也有银行开始披露AI替代的等效人工工时。
“数智化是将技术变量转化为重塑生产力的核心常量。”工商银行行长刘珺在2026年上半年业绩发布会上表示，该行全栈自主可控的“工银智涌”大模型平台，不仅已在600余个场景落地生根，更以开放架构和共享范式向产业伙伴溢出，助力中小企业以更低门槛驾驭人工智能。
谈及人工智能技术赋能业务发展的实际应用，工商银行副行长赵桂德表示，AI的价值主要体现在提升交易效能、创新客户服务、优化营销拓客、强化风险防控以及提高运营效率等方面。
据赵桂德介绍，在金融市场领域，该行打造全球智能对话交易系统，实现交易全链路智能化闭环，智能询价交易比率突破96%。在资产负债领域，构建“AI+资产负债智能管理中枢”，助力精准预测资金变化走势，促进资金高效配置。在运行管理领域，推广集约运营助手，单笔录入处理速度较人工快25倍，审核处理效率是应用前的5倍，工作效能显著提升。
邮储银行2026年半年报披露，该行自助设备应用数字人辅助人工进行业务审核，人工作业效率提升40%。已落地超370个大模型应用场景，日均交互Token超百亿，持续助力业务提质增效。
招商银行2026年半年报披露，该行持续夯实“云+AI+中台”智能化底座，建设大模型全栈技术体系，涵盖算力、模型、应用等方面，全面推动大模型应用落地，持续完善大模型基础设施自研能力。今年上半年，该行日均Token吞吐较上年增长超78%；截至今年6月末，落地领域模型256个，较上年末增长40%。
长期价值仍待持续挖掘
江苏银行2026年半年报披露，该行启动“AI+金融”战略工程，全面实施金融流程智能化工程，提质优化金融服务生态，运用AI工具对传统金融流程进行系统性重塑。2026年上半年，全行AI应用效能加速释放，日均Token使用量较2025年增长18倍。各类AI相关应用已累计替代120万工时，高效实现私行级营销服务能力复制，全面提升风控的精准度与时效性。
不可否认，人工智能带来前所未有发展机遇的同时，也带来了多重风险挑战。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。
服贸会上的亮眼演示只是金融AI能力的集中展示。展台之下，日复一日的信贷审批、后台单据处理、客户服务、风险监测等海量常规业务，才是真正的试金石。从“展台风景”走向常态化业务生产力，金融AI仍需跨过规模化落地、风险治理、数据底座建设等多重关卡。
工商银行2025年年报披露，该行AI数字员工承担着相当于5.5万人年的工作量。“人年”量化指标的出现，是银行业找到的一种人工智能业务落地的直观价值衡量方式，但人工智能对银行业的重塑远不止人力替代，还包括业务流程重构、风控模型精细化、服务能力提升等，很多价值属于长期隐性收益，短期内难以量化并体现在财务报表之中。
对银行而言，科技投入逻辑已经发生根本转变，未来一段时间，行业或将持续分化：头部银行具备充足算力、数据、人才资源，能持续深耕复杂场景，搭建自主可控模型体系；中小银行则更多选择高回报赛道，落地轻量化、小切口的AI应用，量力而行，避免高额投入拖累盈利水平。
银行业的科技投入效能大考才刚刚拉开帷幕。金融科技的终极目标，是借助科技力量降低金融服务门槛，提升服务普惠性与安全性，让金融资源更精准流向实体经济各类主体。
