全国社保基金理事会原副理事长王忠民：金融品牌迎来AI时代

　　意见领袖丨中国金融杂志

　　作者 | 王忠民‘全国社保基金理事会原副理事长’

　AI金融时代的来临，意味着从技术深耕到生态重构的深度探索，使金融服务实现精准化、普惠化、生态化升级

　　AI金融时代的来临，意味着从技术深耕到生态重构的深度探索，使金融服务实现精准化、普惠化、生态化升级。金融融入“AI原生”的新型经济模型，让产业增长具备自我加速、自我进化的能力。对居民而言，智能客服的语义理解能力则让人力得以专注于处理更复杂的需求。这一转型本质上是金融从规模经济向范围经济的跃迁，数据要素的边际成本趋近于零，实现“长尾服务”。构建“技术突破—数据治理—伦理合规”的协同框架，重塑消费与金融服务模式，共同创造全新商业需求。这也正是国务院2025年8月发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》赋予金融业推动人工智能与金融业务的深度融合，形成“技术赋能金融、金融服务实体”的任务所在。在国内刚需与国际竞争日趋加剧的趋势下，AI时代的中国金融品牌保持世界领先水平应有强烈的紧迫性。

　　AI成为推动银行品牌高质量发展的重要引擎之一

　　《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，到2027年金融领域智能终端普及率超70%，2030年达90%。从实践来看，银行业作为数字化程度较高的领域，已走在“AI+”浪潮前列。据统计，数字化水平领先的商业银行的股东回报年均增长率为8.2%，明显高于落后银行（4.9%）。如果说，20年前开始的中国银行业线上化解决的是可达性问题，那么数字化增加了洞察性，智能化提升了效率和体验性，而AI原生则正在深刻定义未来银行的形态与核心竞争力，推动金融业进入一个以AI为核心驱动力的时代。

• “AI+”应用从单点突破转向体系化布局

　　工商银行认真践行国家“AI+”行动计划，着力打造自主可控、功能完备、安全高效的新一代企业级AI技术体系。推动业务服务模式从“+AI”到“AI+”的转型升级，围绕“大模型+小模型”融合应用，建成“工银智涌”企业级AI技术体系。在技术创新上，基于全栈自主可控的大模型软硬件技术栈，构建以智能体为核心的“1+X”金融大模型应用范式，全面支撑业务场景规模化应用。在业务赋能上，打造科技与业务深度融合的端到端赋能新模式，聚焦“AI+普惠”“AI+信贷”“AI+风控”等复杂高价值金融业务场景，推动AI应用提质扩面上量。通过“工银智涌”大模型技术体系深度赋能20余类核心业务场景，覆盖智能客服、风险管理、交易结算等200余个具体应用场景。同时，积极向金融同业输出解决方案与实践经验，共建开放共赢的金融科技新生态。工商银行2025年上半年新增AI财富助理、投研智能助手等100余个应用场景。

　　建设银行宣布累计赋能授信审批、智能客服、“帮得”个人客户经理助理等274个行内场景，数量较2024年年报中的193个场景进一步增长。建设银行在2025年中期业绩报告中提出，建设银行正深入推进“AI+”行动，建成千亿级参数的金融大模型，全面融入公司业务、个人业务、支付结算及风险管理等领域。在全面完成核心系统分布式转移后，系统能力大幅增强，日均批处理时长缩短30%，联机交易处理能力提升1.6倍。专营客户经理平均深度服务客户数从原来的200人增加到600人，授信审批AI助手覆盖财务分析、评级审查、纵容审查，将财务分析报告生成时间从数小时压缩至分钟级，评级审查意见生成仅需40秒。研发效率同步提升，75%的开发人员使用智能编码工具，其中30%的人工智能编码得到了采用。

• “AI+”支撑金融业中长期高质量发展

　　中信银行积极探索AI赋能客户营销、管理决策、运营、风控等重点领域新范式，构建智能服务场景超1600个。2025年中信银行持续推进AI战略布局，锚定新三年规划目标（2024—2026年），聚焦打造“领先的数字化银行”，通过“五个领先”战略框架深化了AI融合。一是应用场景方面，零售银行业务率先落地生成式AI，针对客户行为变革设计了8类智能场景，如财富管理助手和智能客服系统，提升服务效率与个性化体验。截至2025年6月末，中信银行零售管理资产余额（含市值）达4.99万亿元，较上年末增长6.52%。这一数字背后，展现出的是无数客户的信任与选择。二是风险管理方面，AI风控系统实现毫秒级交易监控，实时识别欺诈行为，有效降低信贷风险，已在信用卡分期等业务中应用验证。三是产业整合方面，推出“科技并购赋能行动”，以金融工具支持AI芯片与大模型企业并购整合，构建“科技金融+产业协同”生态，加速技术商业化进程。四是集团协同方面，依托中信集团“科产融”循环优势，参与量子计算等前沿技术研发，强化AI在跨境结算与供应链金融中的赋能作用。

　　AI助力缩小金融品牌之间的“价值鸿沟”

　　DeepSeek使银行应用“AI+”的技术门槛大幅降低，AI正在从“探索期”迈入“价值验证期”，企业客户——尤其是金融行业，不再满足于“AI能做什么”的概念探讨，而是更聚焦于“AI能为我带来多少增长”，这当中就为中小银行带来了高起点弯道超车的可能。业内专家认为，中小银行可以通过技术、业务、组织与治理的深度融合，成为“数字有机体”，从而完成这场颠覆性变革，在AI时代做到价值最大化。

• 中小银行打造数字普惠金融的“AI原生”新范式

　　2015年，微众银行基于自主可控技术，突破性地上线了全国首个基于分布式架构的银行核心系统（Openhive分布式架构），成功打破了银行系统长期面临的高可用、高性能、低成本“不可能三角”困境。经过多年来持续投入和创新发展，微众银行产品可用率超过99.999%，单日金融交易峰值已突破14亿笔，户均IT运维成本仅为2元/年，不到行业平均水平的十分之一。目前，微众银行的“微业贷”授信企业中，年营业收入在1000万元以下的企业数量占总数超70%，其中，约50%的客户系企业征信白户，累计有38万家企业在微众银行获得第一笔企业贷款。基于领先的数字科技能力，目前，微众银行已服务全国31个省、自治区及直辖市的超过4.2亿个人客户，累计申请贷款的中小微企业超过600万家。此外，微众银行首创远程视频核验流程；优化视障用户语音交互系统；2021年推出适老化“微众银行财富+”爸妈版App，以科技弥合“数字鸿沟”。

　　当前，银行对AI的应用将不再仅停留于场景化工具利用层面，而是对组织的系统性重构，从产品设计、应用架构、系统研发、风险防范到人才结构等方面都将发生深刻变革，由此迈入“AI原生”阶段。以AI基础设施为例，微众银行建立了经济、高弹性的多模式算力供给体系，不仅实现对算力的高效管理与调度，还支持模型的一键部署与一键微调，显著降低了AI应用的开发与运维门槛。不仅如此，微众银行还走向世界，开始了数字银行的全球化科技输出。在粤港澳地区政府部门和监管部门的积极协调与支持下，微众银行2024年获批在香港设立科技子公司，并成功实现一系列AI技术输出与应用。

• “AI+”从效率工具向价值引擎演进

　　2025年9月，蚂蚁数科在外滩大会上宣布推出“按效果付费”的新型商业模式。该模式支持企业客户根据大模型应用的实际效果，如业务增长或成本节省来付费，而非传统的项目制或订阅制模式。2025年7月，蚂蚁数科正式发布了金融大模型Agentar-Fin-R1，核心定位是“浅调即高效”，在多项金融基准测试中表现超过DeepSeek等开源模型。目前，蚂蚁数科旗下智能体平台Agentar已覆盖银行、证券、保险等多个金融场景，推出超百个智能体解决方案。其核心产品如“金融业务助理”“智能运营助理”“个人金融管家”等，正在重新定义金融机构的人机协作模式。客户经理的数字分身可将其服务客户数从200人提升至2000人，带动收入增长20%。“智能运营助理”可提升15%的营销转化率、10%的用户活跃度。蚂蚁数科的探索为我国乃至全球“AI to B”市场提供了一种新思路：不仅输出技术，更输出业务方法论与增长承诺。但是，有专家指出，尽管“按效果付费”模式在营销、运营等易量化场景中已得到了验证，但其在风控、投研等更复杂业务中的适用性仍需进一步探索。场景落地仍面临可控性、可解释性与投入产出比三大核心制约因素。这一判断揭示了行业转型进入深水区的现实挑战，也为未来发展指明了方向。

　　AI国际金融案例借鉴

　　最近的一个增持案例引起AI投资界的热切关注。在2025年9月的云栖大会上，阿里巴巴宣布在原有三年投入3800亿元用于云和AI基础设施的基础上追加投资。港交所披露文件显示，摩根大通同期完成对阿里巴巴的大额增持，增持金额约1500亿元人民币，持股市值突破3400亿元，持股比例升至12.29%。摩根大通2025年5月已增持阿里巴巴H股比例至6.08%，此次加码应是长期持仓策略的延续。

　　科技产业与资本市场的这一历史性共振，昭示出很强的趋势性，与英伟达、微软、甲骨文等AI巨头们的巨额投资或者被投资同出一辙——我们所见的巨额投资，不过是浮于水面的冰山一角，而真正的基石则是它们在水下持之以恒的深耕。回望过去的几十年，能够腾飞于金融危机下的大银行屈指可数，而诞生于1861年的摩根大通为什么总能穿越经济周期，实现逆势增长呢？在全球经济增长放缓的背景下，其凭借“高盈利+低成本”的商业模式、“投行+资管”的双引擎驱动，以及“AI+”的长期布局，2024年净利润达584.7亿美元，成为美国首家年度利润突破500亿美元的银行。其成本收入比降至55%，展现出极强的抗周期能力与增长潜力。这个案例无论从正面还是反百，都对历史短、成长性高的中国金融品牌有着借鉴作用。

　　2008年国际金融危机期间，摩根大通凭借稳健的财务状况与风险管控能力，成为市场中少有的“安全岛”。这一时期，摩根大通投入巨资打造了统一的金融交易与客户服务平台，将其零售银行数字化系统与投行交易系统打通，实现客户数据与资源的共享。国际金融危机后，摩根大通加速构建“全产业链金融服务”模式，将投行业务、证券交易、资产管理、私人银行等模块深度融合，使其在苹果公司债券发行、特斯拉并购SolarCity等重大交易中始终占据核心位置。摩根大通在具体业务板块中均实现行业领先：投资银行领域主导全球35%的并购交易和28%的IPO承销，2022年协助微软完成对动视暴雪687亿美元的收购，创下科技行业并购纪录；资产管理规模达4.1万亿美元，相当于日本所有银行储蓄的总和；零售银行板块拥有3000万个人客户，信用卡发行量居美国前列。截至2022年，摩根大通已通过北京、上海等7个城市的业务网络，为我国本土及跨国公司、金融机构和政府部门提供全方位金融服务。

　　摩根大通将科技视为核心竞争力，每年投入巨额资金用于技术研发与应用。2023年数据显示，其年度科技投入高达140亿美元，重点布局API接口、机器学习、区块链等前沿技术。在支付领域，推出跨境小额批量支付（Global Mass Pay）解决方案，可帮助客户快速完成数百万笔全球供应商付款，确保资金7×24小时全天候可用；为传统实体企业提供数字化转型支持，通过技术手段搭建线上交易平台，实现端到端的支付和资金处理自动化。其移动银行用户数突破6000万户，活跃用户占比超85%；AI风控系统COIN已处理超100万笔交易，错误率降低90%；区块链平台JPM Coin日均结算量超10亿美元，成本仅为传统跨境支付的十分之一。更关键的是，其科技子公司“摩根大通支付科技”已实现盈利，2024年净利润达5亿美元，成为新的增长极。

　　2025年5月，摩根大通在投资者日中谈到，今年其科技预算达到180亿美元，较上年增加10亿美元。其中，53亿美元投资于产品、平台和创新发展，27亿美元投资于基础的技术架构。若从业务领域角度来看，共有80亿美元分别投资于投资银行、消费银行和财富管理三大业务领域。据了解，摩根大通2025年已为40万名工程师配备AICoding助理、已有20万名员工使用GenAI平台、超过100项GenAI解决方案正在运作，协助员工节省每周数小时工作时间，提升员工生产力。此外，通过摩根大通LLM Suite大型语言模型平台，已有不少公民开发者的案例开始正式运作。2024年，摩根大通投资近20亿美元在美国打造了4个全新且现代化的私有云资料中心，约有一半的应用程式和七成的资料部署在云端环境。目前，摩根大通约有65%的应用程式运作在公有云或私有云上，相较2024年提升了15%。若将运作在虚拟器上的应用程式也纳入统计，约有八成的应用程式运作在现代化基础设施上。其财务长Jeremy Barnum指出，摩根大通几乎完成了大型传统资料中心的迁移计划，并且正在关闭那些资料中心，现代化计划的进展，持续在集团的开发速度和敏捷度上带来显著效益。■

　　(本文作者介绍：权威、专业、理性、前沿，宣传金融政策、分析金融运行、报道金融实践)