AI，2026年圍獵銀行業(yè)

金透社 | 萬捷

2026年的金融版圖，正被一場AI主導(dǎo)的變革重新勾勒。當(dāng)DeepSeek R1開源模型推動AI推理成本銳減，當(dāng)“科金協(xié)同”上升為國家戰(zhàn)略，當(dāng)監(jiān)管政策明確將“人工智能+”納入金融轉(zhuǎn)型核心框架，曾經(jīng)壁壘森嚴的銀行業(yè)，正迎來前所未有的AI“圍獵”潮。這場圍獵并非簡單的技術(shù)替代，而是一場涉及業(yè)務(wù)根基、監(jiān)管邏輯、競爭格局的全方位重構(gòu)，既是效率革命的機遇，更是生死存亡的考驗。

政策與技術(shù)雙輪驅(qū)動：圍獵的時代序曲

2026年AI對銀行業(yè)的圍獵，早已不是技術(shù)自發(fā)演進的結(jié)果，而是政策引導(dǎo)與技術(shù)突破形成的必然合力。2025年底，金融監(jiān)管總局發(fā)布的《銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展實施方案》，首次將“人工智能+”作為核心工作內(nèi)容，明確鼓勵金融機構(gòu)構(gòu)建企業(yè)級AI平臺，探索量子計算、隱私計算與AI的融合應(yīng)用。這一政策信號徹底打破了銀行業(yè)對AI應(yīng)用的保守心態(tài)，從“被動試水”轉(zhuǎn)向“主動布局”。

技術(shù)層面的突破則為這場圍獵提供了鋒利的“武器”。2025年DeepSeek R1的發(fā)布，不僅實現(xiàn)了通用模型推理能力的躍遷，更通過開源模式降低了金融機構(gòu)本地化部署AI的門檻，成為“AI+金融”加速發(fā)展的行業(yè)拐點。與此同時，AI智能體（AI Agent）技術(shù)從實驗室走向應(yīng)用，具備了自主決策、環(huán)境感知與持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，能夠深度參與信貸審批、資產(chǎn)配置等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，徹底改變了AI此前僅作為輔助工具的定位。

據(jù)《2026-2030年金融科技產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》預(yù)測，2026年起，“AI+金融”將從“模式創(chuàng)新”轉(zhuǎn)向“深度賦能”的新階段，驅(qū)動力也從“金融+科技”的簡單疊加，升級為多技術(shù)融合驅(qū)動的“原生性創(chuàng)新”。政策與技術(shù)的雙重加持，讓AI對銀行業(yè)的圍獵成為不可逆轉(zhuǎn)的時代潮流。

圍獵核心：從邊緣場景到核心業(yè)務(wù)的全面滲透

2026年的AI圍獵，早已超越了智能客服、自動轉(zhuǎn)賬等邊緣場景，而是直逼銀行業(yè)的核心業(yè)務(wù)板塊，實現(xiàn)了從“輔助工具”到“核心引擎”的角色轉(zhuǎn)變。這種滲透并非單點突破，而是形成了對業(yè)務(wù)全流程的系統(tǒng)性重構(gòu)。

在信貸與風(fēng)控領(lǐng)域，AI的“精準(zhǔn)打擊”尤為顯著。傳統(tǒng)信貸審批依賴人工審核，效率低下且易受主觀因素影響，而AI模型通過對海量客戶數(shù)據(jù)的深度分析，能夠繪制精準(zhǔn)的“金融行為畫像”，實現(xiàn)毫秒級的動態(tài)風(fēng)險評估。2026年正式施行的監(jiān)管新規(guī)，更是推動銀行風(fēng)控從“金額紅線”轉(zhuǎn)向“風(fēng)險畫像”，借助AI技術(shù)實現(xiàn)對異常交易的全天候監(jiān)測。交通銀行的千億級金融大模型已賦能100余個業(yè)務(wù)場景，在反欺詐、反洗錢等環(huán)節(jié)實現(xiàn)“早識別、早預(yù)警”，新員工培訓(xùn)時間縮短50%。波士頓咨詢公司（BCG）的研究更顯示，AI每年可為全球銀行業(yè)帶來超過3700億美元的額外利潤，其中風(fēng)控與信貸效率提升貢獻了近40%的增量價值。

在客戶服務(wù)與產(chǎn)品創(chuàng)新領(lǐng)域，AI正在重塑銀行的服務(wù)模式。生成式AI已從內(nèi)容創(chuàng)作工具升級為業(yè)務(wù)核心引擎，能夠根據(jù)客戶的金融行為、風(fēng)險偏好，自主設(shè)計個性化的綜合金融解決方案。建設(shè)銀行的“幫得”智能服務(wù)打造“人+AI”模式，覆蓋347個業(yè)務(wù)場景，超半數(shù)員工受益于效率提升；法國安盛集團部署的AI語音助手，可獨立處理30%的客戶呼叫，年處理量近130萬通。更值得關(guān)注的是，AI技術(shù)正在打破金融服務(wù)的地域與語言壁壘，東盟鄉(xiāng)村的農(nóng)民能用本地方言通過語音銀行申請信貸，偏遠地區(qū)的客戶也能借助智能系統(tǒng)獲得精準(zhǔn)的金融服務(wù)。

在運營管理領(lǐng)域，AI的自動化能力正在大幅降低銀行的運營成本。布宜諾斯艾利斯城市銀行半年內(nèi)上線10個AI代理，顯著優(yōu)化客服與業(yè)務(wù)流程；倫敦證券交易所集團借助AI平臺每日處理8萬份文件，數(shù)據(jù)消費量月增速超50%。BCG預(yù)測，AI可助力銀行降低高達40%的成本，這些節(jié)省的成本可被重新投入創(chuàng)新研發(fā)，形成“降本-創(chuàng)新-增收”的良性循環(huán)。

圍獵中的暗礁：不可忽視的風(fēng)險與挑戰(zhàn)

AI對銀行業(yè)的圍獵，在帶來機遇的同時，也埋下了諸多風(fēng)險隱患。這些風(fēng)險既有技術(shù)本身的不確定性，也有合規(guī)與倫理層面的挑戰(zhàn)，成為銀行在AI轉(zhuǎn)型過程中必須跨越的暗礁。

技術(shù)風(fēng)險首當(dāng)其沖。AI算法的“黑箱”特性導(dǎo)致決策過程難以解釋，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差，可能在信貸審批中產(chǎn)生歧視性結(jié)果，引發(fā)法律糾紛與監(jiān)管處罰。2024年某城商行就曾遭遇AI深度偽造的集團財務(wù)總監(jiān)視頻指令，造成數(shù)千萬元資金損失，這類AI技術(shù)被惡意濫用的案例在2026年呈上升趨勢。同時，AI系統(tǒng)的復(fù)雜性使其存在天然的脆弱性，算法漏洞、硬件故障都可能導(dǎo)致支付、轉(zhuǎn)賬等核心業(yè)務(wù)中斷，給銀行帶來直接經(jīng)濟損失與聲譽風(fēng)險。某銀行曾因AI模型輸出錯誤導(dǎo)致客戶資金損失，引發(fā)輿論危機，投訴率上升30%。

數(shù)據(jù)安全與合規(guī)風(fēng)險同樣不容忽視。AI系統(tǒng)的運行依賴大量客戶個人信息，在數(shù)據(jù)傳輸、存儲與處理過程中，存在被非法獲取或濫用的風(fēng)險。根據(jù)《個人信息保護法》及金融行業(yè)數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，銀行若因算法漏洞導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，可能面臨數(shù)千萬元的罰款與業(yè)務(wù)暫停處罰。更棘手的是責(zé)任界定問題，在智能投顧等場景中，若AI建議失誤導(dǎo)致客戶投資損失，責(zé)任究竟歸屬銀行、技術(shù)提供商還是用戶，目前尚無明確的法律界定標(biāo)準(zhǔn)。

人才與組織變革的挑戰(zhàn)也日益凸顯。AI轉(zhuǎn)型需要既懂金融業(yè)務(wù)又掌握AI技術(shù)的復(fù)合型人才，而當(dāng)前銀行業(yè)普遍存在人才缺口。勞埃德銀行集團通過組建1000人的“飛行教官”志愿者網(wǎng)絡(luò)，舉辦“提示詞競賽”，才完成超1萬名員工的AI素養(yǎng)培訓(xùn)，3萬余名許可用戶的日活躍率高達93%，這一案例證明，全員AI素養(yǎng)的提升是轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵前提。此外，傳統(tǒng)銀行的組織架構(gòu)與企業(yè)文化難以適應(yīng)AI時代的敏捷需求，部門墻、數(shù)據(jù)孤島等問題，制約了AI技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用。

破局之道：從被動圍獵到主動掌控的轉(zhuǎn)型路徑

面對AI的圍獵，銀行業(yè)并非無牌可打。那些能夠主動擁抱變革、構(gòu)建核心能力的銀行，將從“被圍獵者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙?guī)則制定者”。結(jié)合行業(yè)實踐與專家觀點，銀行的轉(zhuǎn)型路徑可歸納為“戰(zhàn)略引領(lǐng)、技術(shù)筑基、人才賦能、合規(guī)護航”四大核心方向。

在戰(zhàn)略層面，銀行需確立“AI優(yōu)先”的長期愿景，而非局限于短期的技術(shù)試點。微軟提出的三階段路線圖值得借鑒：第一階段確立宏大的多年期戰(zhàn)略愿景，第二階段重塑與創(chuàng)新業(yè)務(wù)流程，第三階段構(gòu)建“AI優(yōu)先”的運營模式。領(lǐng)先銀行應(yīng)將AI創(chuàng)新錨定在安全支付、快速信貸、欺詐防控等具體成果上，通過季度記分卡動態(tài)追蹤成效，避免盲目投資。

在技術(shù)層面，構(gòu)建自主可控的企業(yè)級AI平臺是核心支撐。銀行需打破核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等數(shù)據(jù)孤島，通過Microsoft Fabric等平臺實現(xiàn)系統(tǒng)互操作與實時智能分析，兼顧成本優(yōu)化與合規(guī)治理。同時，應(yīng)積極探索AI與區(qū)塊鏈、隱私計算等技術(shù)的融合應(yīng)用，在保障數(shù)據(jù)安全的前提下提升模型訓(xùn)練精度。巴西布拉德斯科銀行的Bridge平臺采用Azure AI治理API，實現(xiàn)83%的數(shù)字服務(wù)解析率，同時降低30%的技術(shù)成本，為行業(yè)提供了可借鑒的技術(shù)架構(gòu)范例。

在人才層面，需構(gòu)建“工作流中學(xué)習(xí)”的培養(yǎng)模式，覆蓋全員AI素養(yǎng)課程與崗位定制化培訓(xùn)。除了外部引進復(fù)合型人才，更要通過內(nèi)部激勵機制激發(fā)員工的創(chuàng)新熱情，如勞埃德銀行的“提示詞競賽”、交通銀行的AI助手賦能計劃，都有效提升了員工的AI應(yīng)用能力。中國社會科學(xué)院大學(xué)教授江小涓強調(diào)，銀行需用AI的洞察、預(yù)見能力提升核心競爭力，同時通過AI賦能員工，讓人類專注于更具創(chuàng)造力的價值環(huán)節(jié)。

在合規(guī)層面，銀行應(yīng)將負責(zé)任AI框架融入技術(shù)全生命周期，實現(xiàn)從被動合規(guī)到主動構(gòu)建競爭壁壘的轉(zhuǎn)變。微軟推出的Agent 365集成身份驗證、數(shù)據(jù)保護與審計追溯工具，可有效降低影子AI風(fēng)險，這類成熟的治理方案值得銀行借鑒。同時，銀行需建立完善的政策跟蹤機制，與監(jiān)管部門保持密切溝通，在算法透明度、數(shù)據(jù)隱私保護等領(lǐng)域主動探索行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

2026，AI重構(gòu)銀行的價值底色

AI對銀行業(yè)的圍獵，本質(zhì)上是一場效率與價值的重構(gòu)革命。2026年，這場革命已進入深水區(qū)，不再是“選擇題”而是“生存題”。對于銀行而言，AI既不是洪水猛獸，也不是萬能鑰匙，關(guān)鍵在于能否在技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險防控之間找到平衡，在被動適應(yīng)與主動引領(lǐng)之間做出抉擇。

正如業(yè)內(nèi)專家所言，AI大模型的應(yīng)用已從邊緣場景深入核心業(yè)務(wù)，“通用-行業(yè)-領(lǐng)域”的垂直深化趨勢不可逆轉(zhuǎn)。那些能夠?qū)I技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合、構(gòu)建核心競爭力的銀行，將在這場圍獵中脫穎而出，成為智能金融新時代的引領(lǐng)者；而固守傳統(tǒng)模式、畏懼變革的銀行，終將被時代淘汰。2026年，AI與銀行業(yè)的故事，才剛剛拉開序幕。