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银行日均Token调用量激增背后的“新基建”棋局|当前焦点
来源:新浪网 2026-07-24 08:58:15

“资产荒背景下,银行拓展营收面临一定压力,降本增效成为行业共识。但大家在科技方面的投入是不遗余力的。”某股份行信息科技部人士如是说。

线下网点优化撤并、运营开支精打细算、负债成本严格管控,已成为银行业的常规动作。与此形成鲜明反差的是,众多银行在人工智能等科技方面投入持续加码。大模型Token调用规模爆发式扩容,标志着银行业的数智化探索步入更加务实的新阶段,推动金融服务从经验驱动向智能驱动加速跃迁。


(资料图)

数智化转型成为必答题

金融监管总局数据显示,2026年一季度,银行净息差已降至1.40%。资产荒背景下,传统依赖信贷规模扩张的盈利模式难以为继。降本增效成为行业的共同选择,多家银行主动优化网点布局、撤并低效网点,力求在存量竞争中守住成本底线。

在节流的另一面,各家银行不约而同地加大对数字技术基础设施的投入,为未来战略布局夯实底座。“人工智能带来前所未有的发展机遇。对工商银行而言,数智化不是选择题,而是必答题,是我们抢占先机、掌握主动的战略选择。”工商银行副行长赵桂德说。

多家银行正驱动其管理模式、经营模式、运营模式实现数智化转型。从效率数据来看,据商业银行2025年年报披露,工商银行AI数字员工承担着相当于5.5万人年的工作量;中信银行智能财富顾问数字人累计服务客户超791万户。

在具体实践层面,工商银行围绕客户多元化资产配置需求,构建投研库,为客户提供资产诊断、智能配置、收益分析等财富管理工具及服务。建设银行加速零售AI工具“帮得助理”建设,将人工智能技术融入客户经理工作流程,围绕需求洞察、资产配置等核心业务场景,打造多个垂域智能体。

日均Token调用量形成梯队格局

今年以来,多家银行披露日均Token调用量数据,这一指标成为衡量银行数智化转型深度、AI场景规模化应用成效的重要标尺。每一次文本输入、数据分析、智能问答、信贷测算等均对应着算力消耗,日均Token调用量数据在一定程度上反映了大模型、AI智能体是否真正嵌入银行全业务流程。

综合多家银行披露的信息,银行业日均Token调用量已形成梯队格局,折射出各家机构在科技战略、场景落地与资源投入力度上的显著分化。其中,招商银行、微众银行、邮储银行、工商银行等已跨越日均Token调用量百亿门槛。

“截至目前,微众银行日均Token调用量超过200亿,人均日调用量达520万,且仍保持快速上升态势,相较于2025年底的50亿,实现了数倍增长。”7月23日,微众银行相关负责人告诉记者,在AI应用方面该行主要布局两类应用形态:一是嵌入业务主流程的AI垂直应用,二是承担独立岗位任务的数字员工。

“邮储银行已落地超过370个大模型应用场景,日均大模型调用超600万次,日均输入、输出Token超百亿。”在今年6月召开的股东大会上,邮储银行副行长牛新庄透露。牛新庄还表示,预计到今年底,邮储银行日均大模型调用次数将超千万次,Token吞吐量超300亿。

完善人工智能风险治理框架

不可否认,人工智能在带来前所未有发展机遇的同时,也带来了多重风险挑战。农业银行董事长谷澍认为,大模型在金融业的规模化应用,会面临模型黑箱、模型幻觉以及模型自主推理、自主输出决策结论带来的不确定性等新型风险挑战。

前不久,金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》,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。

意见强调,完善人工智能风险治理框架。健全风险治理体系。金融机构应将人工智能风险纳入全面风险管理体系,定期开展对人工智能应用风险及管理措施的评估审查。推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设,完善业务及风险管理流程,防范模型生成结果不可靠风险,防止模型黑箱导致关键业务流程难落责问题。有效应对金融业务侧可能产生的投资策略趋同、放大市场波动风险,严禁滥用人工智能技术生成虚假信息、操纵市场价格。

关键词: 人工智能 银行 模型 工商银行

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