德勤中国金融服务业研究中心近日发布《建基固本 智绘新篇：中国银行业2025年发展回顾及2026年展望》报告，内容涵盖了2025年经济及金融形势回顾、2025年上市银行业绩分析、2025年上市银行业务观察、行业热点话题探讨及2026年宏观经济和银行业发展展望五个章节，逾250页。
为便于阅读与分享，报告精华章节将以连载形式刊发，与您一同探索银行业业务发展情况、经营模式及监管环境变化，并了解和吸取优秀国际同业发展经验。
AI时代中国银行业的战略抉择
《中国银行业2025年发展回顾及2026年展望》连载之八
AI正在重新定义银行的生产方式。大模型推理成本持续下降、开源生态加速普及、智能体系统具备跨步骤自主执行能力――这三重变化叠加，正将AI从“辅助工具”推向“数字员工”，并在授信审批、风险预警、财务分析等核心流程中开始影响经营判断。
“十五五”规划将“人工智能+”行动与“加快建设金融强国”并列为国家战略，这意味着中国银行业的AI转型已超越机构层面的技术选择，成为必须完成的能力跃迁。然而，技术推进速度与组织吸收能力之间的错位，正是当前转型的核心矛盾所在。
核心判断
1
技术与组织的错位是主要矛盾
多数银行在组织重构、流程再设计和治理体系建设方面明显滞后于技术演进速度。
2
AI风险已从技术问题升维为治理问题
当算法参与授信、估值、报告生成等关键流程，责任界定、过程透明度与可解释性成为必答题。
3
专业服务机构的角色需要同步升级
未来的价值不只在于对结果的独立验证，更在于帮助银行建立可审计、可解释、可问责的AI治理能力。
当前讨论银行业AI发展时，一个常见误区是过度关注模型性能，而忽视银行业面临的更深层次的生产方式变化。在“十五五”规划全面实施“人工智能+”行动的背景下，这种变化主要体现在三个方面：规模化、代理化和制度化。
AI的规模化应用正在加速
随着模型训练效率提升和推理成本下降，越来越多银行具备部署AI的条件。部分中小银行通过开源模型构建AI中台，用于网点服务、客户咨询或内部运营支持；大型银行则在编程辅助、知识管理等领域实现较大规模应用。根据沙丘智库2026年3月发布的《中国银行业大模型应用场景评估报告》，当前银行业大模型应用已覆盖客服座席助手、智能文档处理、数据分析与洞察等20个核心场景，头部银行的大模型应用深度正从“辅助办公”向“核心业务”加速渗透。这意味着银行业面对的关键问题已经从“是否使用AI”，转变为“如何在更大范围内稳定应用AI”。
AI正从单一工具逐步演变为能够参与流程的系统
过去银行更多将大模型视为问答助手或文本生成工具，而随着工作流编排与智能体技术的发展，AI已开始具备跨步骤完成任务的能力。在一定规则范围内，AI可以调用数据、执行操作并生成业务建议。这种变化意味着，银行的业务流程正在逐渐出现“数字参与者”。谷歌云《2026年AI Agent趋势报告》指出，AI智能体在金融服务领域的渗透率正在快速提升，从欺诈检测、理赔处理到投资组合再平衡，智能体正在重构金融机构的核心业务链条。
制度化将决定AI是否能够真正形成长期价值
“十五五”规划强调统筹发展和安全，加强人工智能治理，营造有益、安全、公平的发展环境。模型能力的提升并不意味着责任自动转移。金融行业对风险控制、监管合规和信息安全具有严格要求，因此AI的应用必须建立在明确的治理框架之上。银行需要明确哪些任务适合自动化，哪些场景适合AI辅助，哪些决策必须由人工承担最终责任――只有将这些原则嵌入制度与流程之中，AI应用才能从技术能力转化为稳定的经营能力。
表：银行业AI演进阶段与治理要求
如果把过去银行推进AI应用的状态概括为“广泛试点”，那么在“十五五”加快建设金融强国的新征程中，更关键的课题将是“深度重构”。技术准备固然重要，但决定成败的往往不是模型本身，而是银行是否愿意重构流程、岗位和治理结构，以更好地服务实体经济、科技创新和民生福祉。
理论能力与现实吸收力之间仍存在明显差距
AI的“理论能力”和银行的“现实吸收力”之间仍然存在明显差距。德勤《企业人工智能现状》的观察在银行业同样适用：员工对AI工具的需求显著提升，但真正能把试点推进到生产环境的机构仍然有限。中国银行业实践主要表现为：前台业务（智能投顾、智能客服）试点频繁但相对分散，而财务、运营、风险与合规等中后台领域的端到端流程重构却明显滞后――而这些承载资金流、信息流与控制机制的关键流程，反而更需要借助AI实现标准化、透明化与智能化升级。
图：德勤《2026年金融趋势报告》：AI影响最深的三大财务领域
高风险场景中的人机分工必须比任何行业都更精细
这是银行业与其他行业最本质的区别。对于标准化、高频、低外部风险的任务――文档生成、初步合规核对、规则清晰的数据处理――银行可以提高自动化程度；对于涉及信贷审批、资产估值、合并范围判断这类需要跨部门研判、涉及声誉风险或对外责任的任务，AI更适合担任“分析助理”和“二次审核”，提供“异常提示”等，而非最终决策者。
人才问题已经从“培训议题”升级为“经营议题”
当AI接管了大量初级审核、数据比对和报告起草工作后，初级岗位的成长链条正在被压缩。AI对劳动力市场的影响不一定是大规模裁员，更可能呈现入口变窄、成长链条变短、初级岗位消失得比中高级岗位更快等现象。一旦这种链条断裂，银行会在几年后发现：基层岗位成本节省了，但真正理解业务、理解风险、能够在复杂场景中承担判断责任的中坚力量缺失。“十五五”期间，银行业需要将人才战略与AI战略同步规划，把岗位设计的思路从“谁被替代”转变为“哪些岗位被放大、哪些能力必须重建”。
“十五五”时期，数据要素化和资产化将成为驱动金融市场创新的重要力量。随着数据被确立为新的生产要素，金融业逐渐将其视为与资本、劳动力同等重要的核心资源。这意味着数据不再只是运营的副产品，而是能够被确权、定价和流通的战略性资源。
数据治理是AI能力建设的先决条件
德勤可信AI报告指出，AI模型的质量上限由训练数据的质量决定，而金融领域虽积累了海量历史数据，但从“原始数据”到“高质量数据”需经过场景锚定、源头把控、清洗标注、测试审查等工序，真实可用的金融高质量数据集明显不足。“数据孤岛”现象依然存在，金融机构出于商业竞争、隐私安全、合规风险等因素考虑，对数据的跨机构、跨领域共享存在顾虑。
算法公平性是数字金融普惠性的基础保障
AI模型依赖历史数据训练，而历史数据携带着过去社会的系统性偏见。在信贷审批、保险定价等场景中，对特定地域、职业、性别的隐性歧视可能被算法自动化地复制甚至放大。中国《个人信息保护法》和《征信业务管理办法》对算法公平性提出明确要求。“十五五”期间，银行业在推进AI赋能的同时，必须将算法公平性审查纳入常态化治理机制，确保金融服务的普惠性不因算法偏见而受损。这既是监管合规的要求，也是金融强国建设中“坚持以人民为中心”这一根本立场的体现。
可信AI框架是银行AI治理的核心支柱
德勤可信人工智能框架提出，真正可持续的AI必须具备五项核心属性：安全可靠（Safe & Secure）、负责任（Responsible）、透明可解释（Transparent & Explainable）、公平包容（Fair & Inclusive）以及具备韧性（Resilient）。在银行业，这五项属性不仅是道德要求，更是监管合规的底线。“十五五”期间，随着国家人工智能治理体系的不断完善，能够率先建立可信AI运营机制的银行，将在监管趋严的环境中占据更有利的竞争位置。
表：德勤可信AI框架：银行AI治理的五项核心属性
AI技术进入银行核心流程后，外部审计与专业服务机构面临的审计环境也正在发生变化。在“十五五”期间，随着金融监管的全面加强和数字金融的高质量发展，专业服务机构的作用将更加凸显。
审计对象正在从财务结果延伸至算法过程
传统审计主要围绕财务报表、账目与凭证展开，而在AI深度参与业务流程后，审计师需要更加关注结果产生的过程，例如模型治理结构、数据来源、关键参数设定以及人工复核机制等。“十五五”期间，随AI在银行核心业务中的渗透程度不断加深，审计的边界将持续扩展，从传统的财务审计向模型审计、数据审计、算法审计延伸。
表：专业服务机构的角色演变：从事后验证者到治理能力建设合作伙伴
专业服务机构的角色：从事后验证者到治理能力建设合作伙伴
银行在推进AI转型时，不仅需要技术支持，更需要在治理框架、风险管理和组织协同方面建立系统性能力。专业服务机构可以通过方法论、实践经验以及独立视角，帮助银行建立更成熟的AI治理体系，包括：协助银行建立AI模型全生命周期管理机制，从需求开发、训练测试到部署运行、评估退出的全流程管控；帮助银行设计人机分工的决策边界，明确AI可以自主执行的任务范围与需要人工介入的触发条件；以及在AI治理框架与监管要求之间建立映射关系，使合规从义务转变为竞争力来源。
从这一角度看，AI时代的外部审计不仅是对财务信息的验证，还将成为金融机构治理体系的重要组成部分。通过持续监督和专业支持，有望帮助银行在技术创新与风险控制之间保持平衡，在“十五五”金融强国建设的宏观框架下实现稳健发展。
“十五五”规划为中国银行业AI转型提供了前所未有的战略支撑，也提出了更高的治理要求。AI应用正在成为银行业新的基础能力，其能力价值不仅取决于模型的参数规模，更取决于银行能否将技术能力转化为可治理、可持续的经营优势。
技术发展越快，对治理体系的要求也越高。只有当AI的应用建立在清晰的责任机制、透明的流程结构和稳健的风险控制基础之上，银行才能真正将技术优势转化为长期竞争力。“十五五”期间，中国银行业需要同时完成以下四项能力建设：
从行业视角看，银行与专业服务机构需要共同推动这一转型：银行通过组织与流程重构提升AI应用能力，专业服务机构通过审计与咨询支持助力完善银行治理体系。两者协同将成为中国银行业在AI时代稳健发展、助力数字经济的重要保障。
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