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　　作者：孟凡霞 周义力

　　人工智能（以下简称“AI”）正从银行业的“技术选项
”变为“生存刚需”。从各大银行高管频频布局AI战略 、行业AI招标持续加码 ，再到接连推出AI创新产品——AI早已跨越工具属性
，成为驱动业务增长、重塑组织模式
、改写行业格局的关键变量 。

　　在行业高速发展的同时，金融监管总局发布银行业保险业首份AI安全开发应用指导意见 ，从治理架构、开发应用 、数据治理等多个维度为金融机构AI发展拧紧“安全阀 ”
。业内人士指出
，这份指导意见填补了金融领域AI系统性监管的空白，构建了覆盖全流程的监管框架 ，标志着金融AI正式步入有规可依的规范化发展阶段。展望未来
，统一的监管标准有助于营造公平竞争环境，保护金融消费者合法权益 ，为AI技术的长期规模化应用筑牢安全底线，推动行业从粗放式创新转向高质量可持续发展 。

　　AI竞速

　　随着大模型技术加速演进
，AI正在重构全球产业格局，银行业的转型浪潮亦奔涌而至
。如今 ，“AI+ ”不再是银行的可选加分项
，而是成为决定其业务增长
、行业位次的关键变量，各大机构纷纷加速布局 ，掀起一场覆盖产品、算力 、生态的全方位竞速。

　　从产品层面来看
，AI已跨越后台辅助，直抵一线业务场景 。近日 ，招商银行面向AI及科技从业者推出运通工程师信用卡
，为满足该人群对于Token等AI资源的需求痛点，首创将Token纳入新户礼 ，成为国内首张搭载Token权益的信用卡
。据了解
，新户达标后，最高可享受每月18亿Token M3用量 ，可直接用于文档
、图像、音视频等多模态模型调用，以及MaxClaw龙虾部署等AI高频场景。

　　在业务应用层面
，中国银行上海市分行近期探索推出基于大语言模型的“惠Chat
”数字化普惠平台，聚焦小微融资“最后一公里”堵点 ，将AI能力嵌入信贷流程
，构建“政策大脑—企业画像—智能匹配 ”服务体系，为一线客户经理减负增效 。

　　事实上 ，从战略层面来看
，2025年以来，多家银行已将AI置于公司发展的核心位置。工商银行首次提出“数智工行
” ，启动实施了“领航AI+”行动；邮储银行面向各分行开放10大项24个通用AI能力
，形成“对外全域触达+对内全员提效 ”的邮储银行“AI 2 ALL
”数字生态；招商银行则提出“AI First”理念，将AI置于“优先 、领先
、率先 ”地位；浦发银行亦将AI能力建设提升至战略核心地位 ，推动“懂数智、用数智”成为全行共识
。

　　全面铺开的AI布局
，也着实为银行带来了实实在在的降本增效成果。以工商银行为例，2025年其创新实施“领航AI+
”行动 ，在30余个业务领域落地超500个AI应用，AI数字员工承担工作量5.5万人年；建设银行人工智能大模型技术已规模化赋能集团398个场景应用
，AI助手覆盖率已经达到99.42%，日均访问量已经超过10万人次；招商银行落地183个领域专精模型和856个大模型应用场景 ，累计替代人工时长超1556万小时
，约等于节省超8000名全职员工工作量 。

　　展望未来，或许正如兴业银行董事长吕家进所言 ，“AI时代下
，硅基生命将大量替代碳基生命的工作，今后客户经理将不再区分公司 、零售
、同业等类型”
。

　　在苏商银行特约研究员武泽伟看来 ，当前银行业集体加码AI布局
，是数字经济时代行业转型深化的必然趋势。随着净息差持续收窄与存量竞争加剧，传统依靠规模扩张的增长模式难以为继 ，AI技术成为银行降本增效、挖掘增量价值的核心抓手 。

　　武泽伟表示
，行业竞速AI背后折射三大转型趋势：一是AI定位从辅助工具升级为核心生产要素，全面渗透客户服务 、风险管控、运营管理等全业务链条；二是行业竞争逻辑从渠道比拼转向技术能力比拼 ，技术代差正在拉大不同银行的经营差距；三是AI应用从后台降本向前台创收延伸，产品创新与场景拓展速度持续加快
，逐步形成技术驱动的增长新范式
。

　　“安全阀”同步拧紧

　　回溯来看，2024年 ，开展“人工智能+ ”行动首次被写入政府工作报告
，随后AI在各领域加速落地。2025年3月，政府工作报告提出持续推进“人工智能+
”行动 。在2026年政府工作报告中 ，相关部署进一步升级
，要求深化拓展“人工智能+”，提出“促进新一代智能终端和智能体加快推广 ，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用 ”
，并同步强调要“完善人工智能治理
”
。

　　三年三提，从布局到深化 ，政策信号逐级加码。在此背景下
，金融监管总局于6月18日发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（以下简称《指导意见》），从治理架构
、开发应用、数据治理 、算力建设
、风险管理、能力提升 、保障与监督等方面提出了32项指导性意见 。这也是金融业首份系统性AI安全开发应用监管文件
。

　　金融监管总局有关司局负责人在答记者问时表示 ，《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，有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合 ，引导金融领域人工智能应用朝着有益
、安全、公平方向健康有序发展。

　　同时
，《指导意见》明确了四大原则：一是坚持谁使用谁负责，压实金融机构作为金融服务提供方 、人工智能技术使用方的主体责任 ，强化金融机构内部各环节工作责任落实
，明确人工智能开发应用各方分工和权责义务；二是坚持自主可控，持续提升人工智能相关技术
、设备自主可控水平 ，提高对业务经营发展有重大影响的关键平台、关键软硬件的自主研发能力
，加强信息技术应用创新适配；三是坚持务实高效，以提升业务价值为导向 ，科学规划人工智能开发应用投入
，有效平衡成本与效益，摒弃“为新而新 、为用而用”的倾向 ，推动人工智能切实服务经济高质量发展和金融业务高效运转；四是坚持安全发展，严格落实国家网络安全和信息化工作要求
，遵守网络安全
、数据安全各项法律法规制度，强化技术安全和应用安全保障 ，全面提升安全防护和应急处置能力 。

　　在武泽伟看来
，首份AI安全开发应用指导意见，恰逢行业AI应用加速普及的关键节点 ，具有重要的规范与引导意义。《指导意见》填补了金融领域AI系统性监管的空白
，构建了覆盖全流程的监管框架，标志着金融AI正式步入有规可依的规范化发展阶段
。

　　“对于银行创新而言 ，短期将提升合规门槛
，倒逼机构完善治理体系与风险防控机制，遏制技术滥用与无序竞争。从行业生态看 ，统一的监管标准有助于营造公平竞争环境
，保护金融消费者合法权益，为AI技术的长期规模化应用筑牢安全底线 ，推动行业从粗放式创新转向高质量可持续发展 。”武泽伟补充表示
。

　　博通咨询首席分析师王蓬博补充提到，《指导意见》出台的意义不仅在于防范模型风险、数据滥用和算法黑箱带来的新型隐患
，更在于为金融机构推进AI商业化提供了合规基准。他预判，未来银行在AI创新上将从单点试验转向体系化部署 ，行业生态也将加速分化
，具备治理能力与技术底层的机构将获得先发优势 。

　　银行应如何科学合规布局AI

　　如果说《指导意见》划定了金融AI发展的“安全边界 ”，那么具体到操作层面 ，银行如何将合规要求转化为落地方案
，仍是待解的课题
。

　　从文件本身来看，《指导意见》对模型开发 、数据治理及算力建设三大要素提出了系统性要求。在模型开发方面 ，金融机构应定期开展对模型效能的测评分析
，构建数据闭环反馈机制，形成“数据—模型—应用”的迭代优化；在数据治理方面 ，要求金融机构要推动数据运营机制建设
，建立覆盖数据全生命周期的管理流程，提升数据服务能力；在智能算力建设方面 ，金融机构应充分依托已有算力资源基础，按照国家相关政策要求
，按需布局智能算力资源建设，应用绿色低碳技术 ，建设自主可控、安全高效的算力底座
，助力高水平科技自立自强 。同时，要加强对人工智能应用的运行监测 ，实现对应用
、模型、算力 、网络的一体化管理
，保障人工智能应用安全可靠运行
。

　　除三大核心要素外，外包合作风险也被纳入重点监管范畴。《指导意见》明确 ，使用外部人工智能技术时
，金融机构应在外包策略
、数据安全、集中度管理等方面建立管理机制，通过合同协议明确安全管理方面的权责义务 ，确保金融机构能够有效管控相关风险 。与外部企业开展合作时
，应建立有效的风险隔离“防火墙
”，防范风险跨业传递
。对外包合作机构实行名单制管理 ，对引入的外部模型建立严格的内部评估框架，有效评价模型的优缺点和适配性。

　　对于上述要求
，中国企业资本联盟副理事长柏文喜表示，《指导意见》对算力 、数据体系等提出高标准约束 ，行业分化趋势或将进一步凸显
，头部银行资源优势持续放大，中小银行转型压力增加 ，同时设置合规门槛也倒逼金融科技服务商升级产品安全标准 。他建议
，银行需搭建专属AI数据质量规范，破解数据孤岛
、无效数据堆积难题 ，全程严守客户隐私与数据安全红线；在人才层面要兼顾算法技术团队与通晓金融业务、合规伦理的复合型人才培养
，实现技术研发与风险管控能力同步升级。

　　王蓬博建议，银行应尽快建立覆盖董事会 、高管层到业务条线的AI治理架构 ，把风险管理嵌入开发全流程
。在推动AI规模化应用时
，不能只看效率提升或成本下降，更要评估可解释性
、公平性和应急回退机制。从金融业历史发展来看 ，安全与创新并非对立，关键在于通过制度设计明确责任边界、技术标准和审计路径
，使AI真正成为可管 、可控
、可用的核心生产要素 。