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2026年步入年中，梳理银行业人工智能（AI）布局现状，整体呈现战略布局全速推进、落地实践审慎摸索并存的格局。
一方面，商业银行大刀阔斧推进AI技术向一线业务与产品渗透。从各类自研智能体（Agent）层出不穷，到以算力“词元（Token）”为权益的信用卡问世，标志着大模型应用已然脱离概念炒作阶段，进入规模化实质落地期。但另一方面，模型受底层数据参差不齐诱发幻觉问题，叠加新旧系统交错衍生的“数据泥潭”影响，国内银行业AI应用距离深度融入一线业务，仍存在尚未打通的“最后一公里”难题。
银行加速抢滩AI应用
今年上半年，商业银行在AI领域的角逐全面升温，多家头部银行密集披露最新的大模型动作与数据。
在系统研发与应用数据方面，国有大行与股份行率先交出了亮眼成绩单。工行自主研发的“工银智涌”大模型技术体系已在30余个业务领域落地500多个AI应用。2025年年报显示，工行AI数字员工年承担工作量已达5.5万人年。
招行在“AI First”战略理念下，深化大模型矩阵，已落地183个领域专精模型。此外，招行还首次推出搭载Token权益的信用卡，将大模型算力资源作为新客权益，让AI应用赋能零售金融的获客环节。
邮储银行（601658）在近日召开的股东会上披露，截至6月末，该行已落地超370个大模型应用场景，日均大模型调用超600万次。同时预计，到2026年末，该行日均Token吞吐量将突破300亿。
建行高管此前在业绩发布会上透露，建行AI助手的内部覆盖率已达99.42%。“也就是说，所有的员工有各种各样的问题向总行或者向管理部门提问时，有99.42%是先由人工智能形成回答方案，日均访问量已经超过了10万人次。”建行副行长雷鸣表示。
银行一线员工对AI工具的使用感受持续改善。一位国有大行工作人员向记者介绍，其所在银行的自研Agent已接入DeepSeek等大模型，有效做到了内部数据的安全隔离与合规调用。
杠杆配资百科“今年我使用行里自研AI的频次比去年高出很多，比如，查询我们网点的实时存款波动、某款基金产品的每日销售明细、渠道等。AI工具有效减轻了基层报表统计的工作量。”前述员工表示。
与此同时，业务层面旺盛的AI算力需求，带动银行加大底层基础设施资金投入。公开招投标信息显示，今年上半年，兰州银行（001227）、河南农商行、江苏农商行、广州银行、邮储银行山东分行等多家银行，密集启动AI算力及基础平台采购，项目总预算跨度从百万元至千万元不等。
数据质量难题尚待破解
如今AI应用嵌入的银行业务场景越来越多，但落地推进过程中面临的现实难题不少。
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多位银行从业者向记者介绍，AI智能体在文本总结、营销话术生成等辅助性工作上表现良好，但资金交易、信贷审核、资产定价等关键核心业务，现阶段仍难以依靠AI准确把控。
数据质量问题是最主要的“拦路虎”。“行内的Agent目前更适用于线上闭环试验的场景。一旦涉及与真实世界数据交互反馈的复杂业务，由于底层原始数据太‘脏’，产出结果极易出现严重的模型幻觉。”一位股份行科技条线人士向证券时报记者表示。
数据“脏”是银行业多年信息化建设遗留的历史问题。业内人士表示，银行内部系统架构繁复，同一财务指标在各系统的统计口径往往不统一；同时，老旧核心系统“牵一发而动全身”难以改动，导致各业务部门数据标准难以统一。当未经清洗、语义混乱的数据直接“喂”给大模型时，AI不仅难以给出正确判断，反而会“一本正经地胡说八道”。
“信贷业务的核心环节如资产评估、授信审批等，对数据灵敏度和精确度的要求极高，容错率几乎为零，大部分银行Agent离这类业务的实质性应用还有距离。”一位不愿具名的银行金融科技条线负责人告诉记者。
他介绍，目前AI在公司信贷条线大多仅应用于贷前企业信息搜集、财报自动解析等前期辅助场景，旨在节省信贷员的案头工作时间，但最终的风险定价与放款决策，仍必须由人来完成。
波士顿咨询董事总经理、全球资深合伙人何大勇在接受证券时报记者采访时表示，系统遗留的老化、语义混乱的“数据泥潭”，是当前银行落地AI的老大难问题。这个问题不解决，AI模型的执行效果就会大打折扣，甚至让人感觉“还不如人工”。
针对数据痛点，何大勇给出三点建议：第一，银行切忌盲目追求一次性推翻或重构核心系统。务实的做法是，在Agent和老系统之间建立一层中间适配层，让Agent能够安全、规范地调用老系统，实现“边用边改”，降低系统性风险。第二，必须建立全行统一的基础数据标准和金融语义库，从根源上夯实AI运行的基石。第三，重塑数据治理机制，将数据质量的责任直接压实到产生数据的业务部门。
“过去，科技部门帮业务部门做数据治理是常态。未来需转变观念，谁产生数据，谁就对数据质量负责。只有从源头切断错误数据进入系统，AI的输出质量才能真正提高。”何大勇表示。
监管重塑AI应用安全边界
在技术与资本双线突进的同时，金融监管部门及时补齐了制度空白，为银行业AI的长期稳健发展划定清晰边界。
6月18日，国家金融监督管理总局发布了《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（以下简称《指导意见》），这是业内首份系统性的AI安全开发应用的文件。《指导意见》明确“谁使用谁负责、自主可控、务实高效、安全发展”四大核心原则，全面覆盖了公司治理、模型开发、数据保护、算力管理、风险控制及监督评估等全链条。
其中，《指导意见》首次将涉及资金交易、资产评估、信贷审批、承保理赔、风险管理，以及直接影响金融合约达成的场景列为“高风险应用”。《指导意见》指出，面向公众或高风险场景使用生成式AI的，必须向金融监管总局或其派出机构报告，涉及客户权益或有实质性财务影响的关键决策时，必须设置人工复核节点。
该文件为银行业AI大模型在核心业务中潜藏的模型幻觉风险筑牢安全防线。
苏商银行特约研究员薛洪言接受记者采访时表示，《指导意见》确立了“安全与发展并重”的基调，将资金交易等核心环节列为高风险场景并强制要求人工复核郑州炒股配资，“这短期内看似增加了合规成本，但长远看，明确监管红线反而消除银行在核心业务上应用AI的顾虑，促使行业从盲目追求‘无人化’转向务实的‘人机协同’模式。”
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