2025年金融大模型采購額暴增527%，AI競速態勢加劇

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值得關注的是，以智能體為代表的應用類項目的中標數量，正加速趕超算力類項目，逐步占據招投標市場的更大份額。

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作者 | 郭聰聰

編輯 |方海平

排版 |張舒惠

2025年初，深度求索公司推出的AI大模型DeepSeek，憑借其開源、低成本與高性能的突出優勢，迅速在金融業引發應用熱潮，被視為繼移動互聯網之后，對行業底層運作邏輯最具顛覆性的技術力量。

經過一年的發展探索，銀行業的AI競速，正在進入下半場。

21世紀經濟報道記者從2025年度的招投標市場觀察到，金融機構對大模型的采購與應用呈現爆發式增長。招投標數據顯示，金融行業大模型中標項目數量同比激增341%，披露金額飆升527%，百度、科大訊飛、火山引擎、中關村科金、阿里云等服務商紛紛進入了這場競賽之中。其中銀行業以近半數的項目占比和超七成的資金投入，成為金融行業絕對領跑者。

值得關注的是，以智能體為代表的應用類項目的中標數量，正加速趕超算力類項目，逐步占據招投標市場的更大份額，此前以算力采購為主導的市場格局正在悄然轉變。

銀行業領跑大模型采購熱潮

2025年，銀行業正領跑大模型采購熱潮，無論從采購數量、金額還是類別上看，均呈現顯著增長態勢。

據長期關注大模型市場中標情況的“智能超參數”數據，2025年金融行業大模型中標項目達587個，披露金額15.06億元，較2024年的133個項目、2.4億元實現跨越式增長。

其中，銀行業的情況尤為突出：發起采購項目290個，占金融行業總項目數的近一半；從披露中標金額占比高達 75.2%，形成“一家獨大”的格局。

“這就像十年前銀行大力建設網上銀行系統一樣，現在大家都在搶建自己的‘AI大腦’。”一位城商行數字建設相關負責人這樣描述當前銀行業的大模型布局趨勢。據他介紹，該行2025年同步采購了算力以及應用項目，其中應用項目是從2025年才正式啟動采購的。

另一位科技應用較多的銀行機構負責人同樣向本報記者證實：“我們這邊2025年也是采購算力的第一個大年。”

銀行業在金融行業大模型采購中數量與金額占比突出，這主要源于銀行機構對算力的大規模投入。據智能超參數統計，在290個銀行類大模型中標項目中，算力類項目達到107個，占比約37%，金額則為90172萬元，占比約80%。

21世紀經濟報道記者還觀察到，進入2025年下半年，市場重心正在發生微妙的遷移。從項目類型分布看，應用類項目（含智能體、場景融合解決方案等）數量已超越算力類，成為最主要的采購方向，行業焦點正從“擁有大模型”轉向“用好大模型”。

對于這一趨勢，上述銀行機構負責人表示：“我們確實觀察到了這一變化，這與大模型應用進入可行性階段有關，預計未來這一趨勢仍將持續。”

銀行業為何集體擁抱大模型？

如果說十年前銀行業競爭的是網點數量和物理規模，那么今天，競爭的焦點已轉向數字化能力和智能化水平。

銀行業在2025年集體擁抱大模型，其背后是多重驅動力共同作用的結果。

首先是政策的支持。2025年8月，國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》正式發布，為金融行業的智能化轉型按下了加速鍵。文件明確提出，要在金融等領域推動智能終端、智能體的廣泛應用，并設定了2027年超過70%、2030年超過90%的普及率目標。

這一文件與中國人民銀行此前發布的《關于深化運用金融科技推動金融數字化智能化轉型的通知》以及聯合多部委印發的《關于金融支持新型工業化的指導意見》等政策一脈相承，這意味著智能化不再是可選項，而是有明確時間表的必答題，這直接催化了智能終端與智能體在業務層面的廣泛應用。

其次是技術成熟迎來拐點。2025年被業界稱為“大模型規模化落地元年”。與前幾年相比，大模型在準確性、可靠性和實用性方面實現了質的飛躍。特別是2025年初以深度求索公司DeepSeek為代表的開源模型的崛起，憑借其低成本與高性能的突出優勢，迅速在金融業引發大幅的應用熱潮，降低了銀行尤其是中小銀行嘗試新技術的門檻。

市場競爭壓力倒逼。在息差收窄、同質化競爭加劇的行業背景下，銀行業迫切需要新的效率提升工具和差異化競爭手段。麥肯錫《全球銀行業年度報告2025》指出，人工智能的全面應用有望在某些成本類別上實現高達70%的削減。盡管算力等成本會有所上升，但預計銀行整體成本基數的凈降幅仍能達到15%至20%。

與此同時，客戶對金融服務體驗的要求越來越高——他們希望獲得更快捷的響應、更個性化的建議、更簡單的流程。這些需求傳統技術手段難以完全滿足，而大模型提供了新的可能性。

已有多家銀行機構紛紛落地、更新大模型，例如，郵儲銀行將DeepSeek應用于“小郵助手”智能客服，浙商銀行引入阿里云的大模型“代碼助手”，北部灣銀行部署中關村科金的“問數助手”，青島農商銀行用以優化全渠道客戶服務體驗，江蘇銀行則在智能合同質檢、郵件自動分類等運營環節實現流程自動化。微眾銀行、蘇商銀行更是將大模型嵌入風控審核流程，在提升審批速度的同時，利用其強大的非結構化信息處理能力，提高了風險識別的準確性。

智能體關注度升溫

當前，金融行業的具體應用場景呈現出相對集中的特點。根據智能超參數的場景細分數據，智能客服&數字人（81個）、知識問答&知識平臺（35個）、智能審核&分析決策（28個）、智能編程（15個）、內容生成（14個）是中標項目數量排名前五的具體場景。

本報記者注意到，智能體正成為金融機構深化大模型應用的重點方向，市場關注度逐漸升溫。業內通常將智能體（Agent）理解為承載人工智能能力、執行特定任務的載體，其本質是將大模型的智能落實到行業與產品中的具體應用形態。

對此，前述銀行負責人對此表示認同，隨著大模型應用深化，智能體等應用類的采購將增長。他進一步指出，采購算力的最終目的也是服務于應用，實際成效將取決于各機構的場景規劃與工程化能力；具備清晰場景和相應能力的銀行，未來可能會自主開發Agent等應用。

不過目前以“智能體”為明確采購標的項目仍處于起步階段。統計顯示，項目名稱中直接帶有“智能體”字樣的數量為49個，約占項目總數的8%，采購內容主要為智能體開發平臺及特定場景的開發服務，如中原銀行采購的中關村科金智能體應用開發平臺，鄭州銀行采購的科大訊飛智能體開發平臺等。

激烈的市場競爭印證了這一趨勢。主流大模型廠商與傳統金融IT服務商均已重點布局金融行業，垂類大模型廠商的表現尤為突出。以中關村科金為例，2025年全年中標的20個金融大模型項目全部為應用類，其通過“得助大模型平臺+得助金融智能體平臺”的組合策略，在智能外呼、智能客服等垂直場景實現了解決方案的快速復制。

中關村科金總裁喻友平在接受21世紀經濟報道記者采訪時也曾表示， “金融行業是一個數據知識密集以及服務為典型特征的行業，當前大模型的興起在金融行業的應用已進入中場，我相信還有很大的空間值得探索。”