隨著2025年度報(bào)告陸續(xù)披露，大中型商業(yè)銀行在數(shù)字金融領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局與實(shí)際成效逐漸顯現(xiàn)。在金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)質(zhì)量持續(xù)提升的背景下，國(guó)有大行與股份制銀行正通過(guò)差異化路徑推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，金融科技投入穩(wěn)步增長(zhǎng)，人工智能大模型應(yīng)用進(jìn)入規(guī)模化落地階段。數(shù)據(jù)顯示，13家代表性上市銀行金融科技總投入超過(guò)1800億元，其中六大國(guó)有銀行占據(jù)主導(dǎo)地位。

從投入規(guī)模看，已披露年報(bào)的13家上市銀行呈現(xiàn)“總量增長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)分化”特征。六大國(guó)有銀行繼續(xù)保持投入第一梯隊(duì)，全年金融科技投入均超百億元。工商銀行以285.88億元位居榜首，建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行緊隨其后，投入金額均突破250億元。與2024年相比，5家國(guó)有大行中有4家投入規(guī)模實(shí)現(xiàn)同比增長(zhǎng)，4家投入占營(yíng)收比例進(jìn)一步提升，其中建設(shè)銀行、交通銀行和中國(guó)銀行同比增速分別達(dá)9.37%、6.81%和5.01%。

股份制銀行則呈現(xiàn)不同態(tài)勢(shì)。雖然多家銀行縮減了金融科技投入金額，但投入占營(yíng)收比例普遍高于國(guó)有大行平均水平。招商銀行和中信銀行以129.01億元和96.41億元位列股份行第一梯隊(duì)，但分別較上年減少3.36%和11.91%。興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、光大銀行、民生銀行和華夏銀行構(gòu)成第二梯隊(duì)，投入金額在39.43億元至76.14億元之間。值得注意的是，華夏銀行投入同比增長(zhǎng)15.12%，顯示出中尾部股份行正通過(guò)加大投入追趕數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。

在投入強(qiáng)度方面，交通銀行以5.78%的金融科技投入占營(yíng)收比例領(lǐng)跑行業(yè)，光大銀行、中信銀行和招商銀行該項(xiàng)占比均超4%。科技人才密度上，中信銀行、交通銀行和招商銀行研發(fā)人員占比分別達(dá)13.88%、9.99%和9.09%，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。這些數(shù)據(jù)表明，股份制銀行正通過(guò)提高投入效率和人才密度來(lái)彌補(bǔ)規(guī)模差距。

2025年成為銀行業(yè)AI大模型應(yīng)用從試點(diǎn)轉(zhuǎn)向規(guī)模化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。各銀行紛紛發(fā)布“人工智能+”行動(dòng)計(jì)劃，AI應(yīng)用場(chǎng)景呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，數(shù)字員工和智能體成為標(biāo)配。智能風(fēng)控與授信審批是大模型滲透最深的應(yīng)用領(lǐng)域。工商銀行依托“工銀智涌”千億級(jí)大模型技術(shù)體系，在30余個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域落地500余個(gè)場(chǎng)景，AI數(shù)字員工完成的工作量相當(dāng)于5.5萬(wàn)人一年的工作量。招商銀行提出“AI First”理念，日均Tokens吞吐量較2024年增長(zhǎng)10.1倍，落地183個(gè)領(lǐng)域?qū)＞Ｐ秃?56個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用，其“小助”系列智能助手實(shí)現(xiàn)對(duì)公客戶經(jīng)理、信貸人員和運(yùn)營(yíng)人員的高覆蓋率。

不同銀行在技術(shù)路線選擇上逐漸分化。中信銀行采用“大模型+小模型”協(xié)同發(fā)展模式，累計(jì)上線超660個(gè)智能數(shù)據(jù)模型和120個(gè)大模型場(chǎng)景，構(gòu)建1700余個(gè)智能服務(wù)場(chǎng)景。郵儲(chǔ)銀行則推出“AI2ALL”數(shù)字生態(tài)，規(guī)劃超260項(xiàng)大模型場(chǎng)景，將AI能力模塊化輸出。與此同時(shí)，算力基建和數(shù)據(jù)治理成為大模型落地的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，多家銀行正在建設(shè)千卡異構(gòu)算力集群、企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖，顯示AI競(jìng)爭(zhēng)已從算法層面延伸至工程化能力層面。

銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正從單純的業(yè)務(wù)線上化向數(shù)字化、智能化與生態(tài)化融合的深度變革邁進(jìn)。部分銀行已形成成熟的數(shù)智化經(jīng)營(yíng)模式。農(nóng)業(yè)銀行通過(guò)“智慧銀行建設(shè)”，其“現(xiàn)場(chǎng)+遠(yuǎn)程”調(diào)查模式減少客戶經(jīng)理現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查22.5萬(wàn)人次，柜面業(yè)務(wù)用時(shí)縮短超20%。工商銀行以“數(shù)字工行（D-ICBC）”為引領(lǐng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化業(yè)務(wù)占比99%，手機(jī)銀行月活用戶超2.9億戶，保持行業(yè)領(lǐng)先地位。這些案例表明，領(lǐng)先銀行已完成從線上替代線下到智能驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)模式的轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)要素的價(jià)值在銀行業(yè)得到前所未有的重視。多家銀行建立起覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的管理機(jī)制，通過(guò)隱私計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)探索合規(guī)流通路徑，推動(dòng)數(shù)據(jù)從“業(yè)務(wù)副產(chǎn)品”向“核心生產(chǎn)要素”轉(zhuǎn)化。中國(guó)銀行完成數(shù)據(jù)“顆粒歸倉(cāng)”工程，將9.4萬(wàn)張數(shù)據(jù)表接入集團(tuán)數(shù)據(jù)湖，標(biāo)簽總數(shù)突破1萬(wàn)個(gè)。招商銀行大數(shù)據(jù)服務(wù)覆蓋全行超76%的業(yè)務(wù)人員，并參與數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)和公共數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用。興業(yè)銀行打造全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力，為大模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支持。這些實(shí)踐顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正從渠道線上化轉(zhuǎn)向運(yùn)營(yíng)模式重構(gòu)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和智能決策已成為銀行核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要組成部分。