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。
商业银行金融科技迈入智能化深水区
《中国银行业2025年发展回顾及2026年展望》连载之七
2025年，以人工智能为代表的新一轮科技革命加速推进，重塑全球经济结构与增长动能。在银行业，金融科技的发展已从“基础设施建设”迈入“智能化深度融合”的新阶段。各家银行全面实施“人工智能+”行动，大模型技术在营销、服务、运营、风控、管理等场景加速落地，银行正在通过AI（人工智能）的力量重塑自身竞争力。
值得注意的是，各家银行在2025年年报中密集披露AI成果，标志着中国银行业的数字化转型已进入以智能决策和流程重塑为核心的“深水区”。这背后是行业净息差持续收窄背景下，向技术要效率、要增长的必然选择。AI投入不再仅仅是科技部门的预算项目，而是直接与降本增效、风险控制、收入提升等核心经营指标挂钩的战略性投资。
图：金融科技投入和增速
图：金融科技投入占营业收入比例
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从境内大型商业银行2025年年报来看，银行业金融科技投入呈现趋稳态势，国有大行仍是科技投入的中坚力量。工商银行金融科技投入285.88亿元，继续保持同业领先；建设银行以267.22亿元紧随其后，农业银行和中国银行分别投入256.47亿元和250.01亿元，四大国有银行科技投入均超过250亿元。同时，邮储银行、交通银行和招商银行科技投入也均超110亿元。从营收占比来看，12家银行金融科技领域投入占营业收入的平均比例为4.08%，较上年均值基本持平。其中交通银行科技投入占营业收入比例最高，为5.78%，同比上升0.37个百分点，连续三年投入均超过营业收入5%，体现了对科技投入的长期战略定力。
从增速来看，各行呈现分化态势。建设银行、交通银行2025年加大科技投入，增速分别达9.37%和7.95%，体现了其在科技领域持续加码的战略决心；浦发银行科技投入增长6.18%，延续了持续增长的势头，在股份制银行中表现亮眼。而邮储银行、招商银行、兴业银行和中信银行科技投入则有所放缓，其中中信银行降幅最大，达11.91%。整体来看，银行业科技投入已从高速增长期进入稳定发展期，各行根据自身数字化建设阶段进行差异化的资源配置。
各家银行对金融科技巨额投入主要源于大模型等AI技术的突破性进展，驱动银行加大在算力基础设施、AI平台和应用场景等方面的投入。而这些投入的背后，一个更深刻的转变正在发生：人工智能已从年报中展望未来的技术章节，转变为衡量银行核心竞争力的关键标尺。
在2025年“人工智能+”深入推进的背景下，银行持续加大科技人才队伍建设力度。工商银行金融科技人员突破4万人，保持同业第一；工商银行、交通银行、招商银行、兴业银行、中信银行和光大银行科技人员占比均达8%以上。其中，兴业银行科技人员8,245人，占员工总数比例达13.88%，是12家银行中唯一一家科技人员的占比超过10%，占比最高，在行业中持续领先，体现了其“科技兴行”的战略定力；浦发银行引育紧缺科技人才900余名，搭建五类专业科技人才库，推进“千人工程”科技人才培育，打造一支懂金融、精科技的专业化队伍。各银行通过打造复合型人才队伍、深化团队机制改革，协同推进业技深度融合，真正让科技不再局限于中后台支撑，而是全面赋能前端业务，切实发挥落地价值。
除了通过强化人才队伍的建设，银行科技战略同步进行科技架构的调整，夯实金融科技发展的顶层设计。2025年，各家银行进一步深化数字金融体制机制改革，优化科技治理架构，积极适应AI时代的发展需求，推动业技融合从“简单叠加”走向“深度融合”。
建设银行制定了《“人工智能+”工作推进方案》，构建覆盖数据、模型、算力、安全的全链条企业级人工智能技术体系。兴业银行充分发挥数字化转型委员会统筹引领作用，优化“一委三部一司一院”的科技治理架构（数字化转型委员会，科技管理部、数据管理部、安全保卫部/反洗钱中心，兴业数金，金科技研究院）为业技融合提供了组织保障。浦发银行成立人工智能中心，聚焦金融科技与人工智能专业引领，发布《人工智能实施行动计划（2026）》，将AI能力建设提升至战略核心地位。
随着金融科技的持续深化，各家银行均在推动数字技术和金融业务深度融合方面取得了新的进展和突破。近两年各家银行在年报中更加注重披露金融科技投入的可量化产出成果，从过去强调“投入了多少”转向展示“产出了什么”，标志着银行业金融科技从投入驱动向价值驱动的关键转变。
智能服务
2025年，大模型技术的深度应用使得银行服务从预设规则驱动转向智能交互驱动，客户体验实现了质的飞跃。建设银行人工智能大模型技术规模化赋能集团398个场景应用，工商银行发布千亿参数金融大模型“工银智涌”。股份行中，浦发银行落地超200个人工智能场景，在中国人民银行首次“科技金融服务质效评价”中获评“优秀”，位列股份制银行第一。AI正在重塑银行对客服务的全链路。
随着金融科技应用场景的丰富，各家银行在数字化叙事方式上也在进行新的探索。例如兴业银行在2025年度业绩发布会上，首次通过高管数字分身的形式完成核心内容的输出，用最实在的场景展现了兴业银行数字化转型的成果。
智能运营和智能风控
金融科技除了对前台业务赋能外，还通过大模型、RPA、智能体等技术极大提升了银行中后台工作效率，降低人工手动处理占比，缩短工作处理周期，提升风险识别能力。2025年各家银行披露了在运营自动化和风控智能化方面取得的量化成效。例如工商银行AI数字员工承担工作量5.5万人年，目前78%的远程服务已由AI承担；邮储银行信用风险监控系统上线贷后风险监测大模型，新增识别约19%原预警盲区风险客户；兴业银行在股份制商业银行中率先构建以大模型原生驱动的消保智审平台，实现行内宣传渠道100%覆盖，审查材料66,000份，荣获多个外部奖项。
2025年，大模型技术的突破性进展为银行业金融科技发展注入了强劲动力。从“人工智能+”行动的全面实施到金融大模型的规模化落地，银行的数字化转型正从“量变”走向“质变”。未来，银行的金融科技发展方向将更加注重大模型与业务场景的深度融合，在智能体生态、多模态AI应用、推理能力增强等领域展现出广阔的应用前景。在这场火热的金融科技改革征程中，AI展示出巨大潜力的同时，也步入了一个需要更多智慧与审慎的关键阶段。银行业金融机构需要同题共答：
一
数据层面
大模型对高质量训练数据的需求远超传统AI，银行需进一步打好数据治理和数据贯标的基础，同时亟需公共数据管理机制的改革助力金融AI发展；
二
技术层面
大模型的幻觉问题和可解释性不足仍是核心挑战。同时，AI技术也为不法分子提供了更强大的攻击手段，银行需要构建AI时代的红蓝对抗演练机制，切实守好金融安全防线；
三
体制层面
AI需要在实际业务场景中快速迭代优化，银行需进一步推动研发和运营一体化，从“业技融合1.0”迈向“业技融合2.0”乃至更高阶段；
四
市场层面
大模型的广泛应用可能加剧金融决策的同质化，银行需推动特色场景、私有数据与大模型技术有机结合，建立自身特色优势领域，形成差异竞争；
五
社会层面
AI将重塑银行的人力资源结构，银行应对员工进行系统性AI素养提升，完善激励创新和包容失败的文化氛围，让人力资本匹配技术的进化速度。
银行的数字化转型已经逐渐从建设期进入收获期，金融科技正在从原来看不见的后台机房，一步步走到所有人都能看见的台前。站在智能化转型的关键节点，谁能更好地将AI技术与业务场景深度融合，谁就将在未来的竞争中占据先机。
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