AI时代银行的智能化转型之路

趋势瞭望台

2026年07月03日 中国银行保险报

李月敏/制图

□宗良

人工智能技术高速迭代、规模化应用，持续重塑全球银行业务模式与竞争格局，推动行业迈入智能化转型新阶段。传统银行倚重线下网点、标准化流程的经营模式，已难以适应数字经济下个性化、高效率、场景化的多元金融需求。智能化转型是银行业覆盖经营理念、业务模式、运营体系的深层次变革。大数据分析、智能决策、场景适配等重要能力，成为银行业降本增效、转型升级的核心支撑。

一、AI时代银行智能化转型的必要性与愿景

长远来看，银行业将发展成为具备自主感知、自主研判、自主迭代能力的新型智能金融主体，实现金融服务、经营管理、风险治理等全方位智能升级。有关测算显示，AI技术的广泛应用可使银行业运营成本降低30%至50%，同时将业务处理效率提升50%以上，将为银行业创造显著的经济效益。

一是依托AI重塑行业底层架构与发展逻辑。未来银行将突破传统金融中介单一职能，向AI原生、场景共生、智能自治、普惠安全的金融生态载体转型。这种转型不是单纯提升业务办理效率，而是通过经营逻辑、服务形态、治理体系的系统性升级，构建适配AI时代的全新行业格局。

二是依托大模型、智能体搭建综合服务体系。通过解析客户基础画像、行为轨迹与潜在金融需求，打破金融服务在时间、空间、应用场景上的限制，实现服务逻辑由“客户主动找服务”向“智能服务主动触达客户”转变。面向个人客户，按需匹配智能理财、线上信贷、便民综合金融等定制化服务；面向企业客户，精准输出产业链融资、资金统筹规划、动态风险预警等系列解决方案，从而让金融精准赋能实体经济。

三是以AI技术打通全流程智能运营链路。未来银行将完成各业务条线AI赋能全覆盖，基础标准化业务、重复性操作、常规风控核查等交由数字员工、智能体自动处理；人力资源则向高端客户经营、顶层战略制定、合规统筹、深度客户维护等高价值环节倾斜；系统可实时捕捉市场行情、客户需求、风险异动，依靠自主学习持续优化流程与服务策略，切实压缩运营成本、提升整体经营效能。以微众银行为代表的数字银行依托自研大模型与智能体平台上线数百项AI场景应用，实现中后台业务全流程智能化，为全行业转型提供实践范本。

四是打造全域贯通的智能金融服务生态圈。银行将从单纯金融机构定位转型为深度嵌入产业、民生场景的智能金融枢纽。依托AI场景适配能力，把金融服务无感融入消费、出行、工业生产、供应链流转等多元场景；同时依托开放银行平台、技术共享机制开展生态共建，构建多方共生、互利共赢的智能金融生态。

五是构建全周期智能风控体系。传统银行风控多以事后核查、被动处置为主，存在明显的滞后性与局限性。AI赋能的新型风控体系，依托实时数据监控、动态模型推演、智能风险识别，对信贷、操作、市场、电信诈骗等各类风险提前预判、主动拦截。同时将合规要求嵌入AI模型底层，实现业务拓展与合规管控同步推进，兼顾金融创新活力与行业稳健运营，夯实银行可持续发展的智能治理根基。

二、国内银行业智能化转型实践与存在的短板

智能化转型是银行业顺应数字经济浪潮、巩固市场竞争力、服务实体经济的必然要求。近年来，国内银行业积极探索智能化转型，逐步形成“大型银行引领标杆、股份制银行深耕细分、数字银行创新突围、中小银行稳步跟进”的多元发展格局。

大型银行依托资金储备、自研技术、海量客户资源优势，推进全行系统性AI升级，打造标杆应用与行业服务规范；股份制银行聚焦特色业务与细分赛道，开发差异化智能金融产品，形成自身竞争优势；民营数字银行依托零网点、轻量化运营优势，深耕AI原生业务模式，实现全业务链路智能化运营；中小银行立足属地区域经济特点，重点发力普惠金融、本地民生金融服务，实现轻量化智能转型。

目前国内银行业智能化转型过程中的短板表现为：AI工具系统化落地不足，场景设计存在同质化现象；数据治理机制不完善、数据孤岛等问题仍然存在；AI模型技术研发与业务经营融合深度不足，AI模型的概率算法与金融业务信息的精准性要求存在冲突；高端AI研发、金融科技复合型人才供给存在缺口等。

三、银行业智能化转型路径选择

银行业需立足长期发展愿景，以数据资产、AI模型两大核心底座为抓手，持续推动人工智能、大数据技术与金融业务深度融合，搭建智能、高效、普惠、安全的金融生态，依靠全方位智能化转型助力实体经济高质量发展。

一是夯实数据与AI模型技术底座，建设自主可控智能基础设施。将标准化数据治理、全场景模型构建作为转型核心根基，加大自研基础大模型、通用算法框架、全行数据中台等核心领域资源投入，搭建自主可控智能化技术架构。统一内外部数据采集、存储、流转、应用标准，打通内部业务数据与外部产业数据壁垒，搭建安全合规、动态更新、高效好用的金融数据资源池，稳定支撑模型训练、参数调优、智能决策等关键需求。

二是深挖场景创新价值，促进AI技术与业务深度融合。依托高质量的数据体系和成熟的智能模型，重构业务流程、升级综合服务模式。在零售金融领域，依托大模型搭建客户全生命周期智能服务体系，落地个性化财富管理、智能消费信贷等服务；在产业金融领域，聚焦供应链金融、中小微普惠信贷等领域，借助AI模型动态监测企业经营状况、精准刻画客户信用、简化审批流程，切实缓解中小微企业融资难、融资慢问题。围绕信贷效率提升、智能反诈、客户价值挖掘等高价值场景，建立全流程效益评估机制，保障智能化项目实效。

三是建立健全治理体系，守住转型风险底线。搭建覆盖数据、算法、模型、落地应用全周期的治理体系。强化模型风险管控，定期开展对抗性测试、算法偏差校准，从严防范算法偏见、智能决策失准等风险。遵照监管政策要求，搭建全程可追溯、可核验、可监管的智能运营系统，实现技术创新、业务扩张与合规风控的动态平衡，保障智能化转型平稳、有序推进。

四是深化跨主体协同创新，持续迭代升级银行智能体。平衡自主研发与外部合作，实现跨主体协同创新。银行输出成熟金融业务能力，科技企业提供算力、底层算法、基础技术支撑，产业端输出真实业务场景并反馈落地需求。加快统一行业AI应用、数据安全、模型风控通用标准，推动智能化应用标准化、规模化落地。有效平衡AI模型的概率算法与金融业务信息精准性要求，优化智能决策，切实保证银行服务质量。借鉴行业前沿实践经验，推动AI应用从单一业务场景，逐步延伸至组织架构、全域运营、综合金融服务层面，循序渐进打造适配金融业态、功能完善的银行智能体。

五是完善人才培育体系，组建复合型金融科技人才梯队。搭建系统化智能化人才培养机制：面向全体在岗员工常态化开展AI基础技能、数字化工具实操培训，全面提升传统金融从业人员智能服务能力；定向引进人工智能、大数据、算法建模等高端技术人才，优化团队专业结构；联动高校、科研机构开设定向培养项目，持续培育一批精通金融业务、掌握数字技术、擅长全域运营管理的复合型核心骨干，为银行业智能化转型提供稳定的人才支撑。

（作者系世界金融论坛高级研究员、中国银行原首席研究员）