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"> 招商银行推出搭载Token权益的信用卡 ，建设银行AI助手日均访问量突破10万人次
，工商银行AI数字员工年承担工作量5.5万人年……一系列数据和产品动态表明，AI在银行业的角色已跨越后台辅助 ，直抵一线业务与核心决策 。在行业加速奔跑的同时
，首份系统性AI监管文件日前出炉，为这场技术竞速筑牢了合规底线
。

业内人士指出 ，这份指导意见填补了金融领域AI系统性监管的空白
，构建了覆盖全流程的监管框架，标志着金融AI正式步入有规可依的规范化发展阶段。展望未来 ，统一的监管标准有助于营造公平竞争环境
，保护金融消费者合法权益，为AI技术的长期规模化应用筑牢安全底线 ，推动行业从粗放式创新转向高质量可持续发展 。

银行加码AI竞速

随着大模型技术加速演进，AI正在重构全球产业格局
。如今
，“AI+ ”不再是银行的可选加分项，而是成为决定其业务增长、行业位次的关键变量。各大机构纷纷加速布局 ，掀起一场覆盖产品 、算力
、生态的全方位竞速 。

从产品层面来看
，AI已跨越后台辅助，直抵一线业务场景
。近日 ，招商银行面向AI及科技从业者推出运通工程师信用卡
，为满足该人群对于Token等AI资源的需求痛点，首创将Token纳入新户礼 ，成为国内首张搭载Token权益的信用卡。新户达标后
，最高可享受每月18亿TokenM3用量 。在业务应用层面，中国银行上海市分行近期探索推出基于大语言模型的“惠Chat”数字化普惠平台 ，聚焦小微融资“最后一公里
”堵点
，将AI能力嵌入信贷流程
。

事实上，从战略层面来看 ，多家银行已将AI置于公司发展的核心位置。例如，工商银行提出“数智工行”
，启动实施“领航AI+ ”行动；邮储银行面向各分行开放10大项24个通用AI能力，形成“AI2ALL
”数字生态；招商银行提出“AIFirst”理念；浦发银行亦将AI能力建设提升至战略核心地位 。今年的业绩发布会上 ，建设银行副行长雷鸣透露
，截至2025年末，建行AI助手覆盖率已达99.42% ，日均访问量超过10万人次。工商银行的“工银智涌 ”大模型技术体系已在30余个业务领域规模化落地500余个AI应用
，AI数字员工年承担工作量5.5万人年
。招商银行落地183个领域专精模型和856个大模型应用场景，累计替代人工时长超1556万小时。

全面铺开的AI布局 ，也为银行带来了实实在在的降本增效成果 。在苏商银行特约研究员武泽伟看来
，当前银行业集体加码AI布局，是数字经济时代行业转型深化的必然趋势
。随着净息差持续收窄与存量竞争加剧 ，传统依靠规模扩张的增长模式难以为继
，AI技术成为银行降本增效、挖掘增量价值的核心抓手。武泽伟表示，行业竞速AI背后折射三大转型趋势：AI定位从辅助工具升级为核心生产要素 ，全面渗透客户服务 、风险管控
、运营管理等全业务链条；行业竞争逻辑从渠道比拼转向技术能力比拼，技术代差正在拉大不同银行的经营差距；AI应用从后台降本向前台创收延伸 。

招标市场同样印证了AI落地的加速度
。2026年5月下旬至6月初
，国内银行业迎来新一轮AI采购潮。江苏农商行分别采购CUDA生态AI算力设备22套、CANN生态AI算力设备18套；广州银行启动AI算力资源扩容采购项目，采购AI算力一体机设备 ，总算力不低于4PFLOPS；中国银行安徽省分行拟投入340.2万元采购AI智能外呼系统；邮储银行山东省分行启动AI基础平台国产化改造招标；秦皇岛银行抛出130万元招标智能问数项目 。武泽伟认为
，此举标志着行业AI建设彻底告别单点试点的探索阶段，正式迈入基建自建与规模化商用的成熟周期
。

首份AI监管文件划定红线

回溯来看 ，2024年“人工智能+ ”被写入政府工作报告。2025年3月
，政府工作报告提出持续推进“人工智能+
”行动 。在2026年政府工作报告中，相关部署进一步升级 ，要求“促进新一代智能终端和智能体加快推广
，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”，并同步强调要“完善人工智能治理 ”
。

三年三提 ，从布局到深化
，政策信号逐级加码。在此背景下，金融监管总局日前发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》 ，这也是金融业首份系统性AI安全开发应用监管文件 。金融监管总局有关司局负责人表示，《指导意见》旨在规范银行业保险业金融机构对人工智能的开发应用
，有效防控人工智能技术应用可能带来的风险，推动数字金融高质量发展。

《指导意见》的核心亮点之一是首次提出精细化的高风险应用准入管理
。新规明确 ，涉及资金交易 、资产评估
、信贷审批、风险管理以及直接影响金融合约达成的场景
，均被列为“高风险应用 ”。高风险场景须经机构风险管理委员会批准，在高风险应用关键环节建立人工监督和干预机制 。同时 ，外部引入的生成式人工智能模型需经过网信部门备案
。在数据安全方面
，《指导意见》划定了清晰红线：姓名 、身份证号、手机号
、银行卡号等个人信息和隐私数据不得用于生成式人工智能模型训练和优化。此外，《指导意见》鼓励有条件的大型金融机构向中小金融机构输出算力服务 ，支持同业探索基础设施共建共享 。

武泽伟认为
，首份AI安全开发应用指导意见恰逢行业AI应用加速普及的关键节点，具有重要的规范与引导意义
。“对于银行创新而言 ，短期将提升合规门槛
，倒逼机构完善治理体系与风险防控机制，遏制技术滥用与无序竞争。从行业生态看 ，统一的监管标准有助于营造公平竞争环境，保护金融消费者合法权益
，为AI技术的长期规模化应用筑牢安全底线” 。

博通咨询首席分析师王蓬博补充提到，《指导意见》出台的意义不仅在于防范模型风险、数据滥用和算法黑箱带来的新型隐患 ，更在于为金融机构推进AI商业化提供了合规基准
。他预判
，未来银行在AI创新上将从单点试验转向体系化部署，行业生态也将加速分化。中国企业资本联盟副理事长柏文喜表示 ，《指导意见》对算力 、数据体系等提出高标准约束
，行业分化趋势或将进一步凸显 。

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