中小银行AI布局迎来大变革

中小银行AI布局迎来大变革

来源新浪财经 09-14 13:59

中小银行AI领域掀起一场价值共生的模式变革

大模型加速融入千行百业，难以避免的一个现象是推动行业内部的分化加剧。

以大模型应用广泛的银行业为例，大型银行率先建成企业级千亿金融大模型技术体系，全面推动大模型在各类业务场景落地，走在了行业最前列；相比之下，中小银行如何以低成本、低风险的方式快速试错并实现能力跃升，已经成为当务之急。

在此背景下，“按效果付费”模式应运而生，为中小银行破解困局提供了新路径。支持企业客户依据大模型应用的实际效果（如业务增长或成本节省）支付费用，而非传统项目制或订阅制的付费逻辑。中小银行的试错门槛有望大幅降低，无需承担高昂的基础设施投入即可快速收获AI带来的技术价值并聚焦业务成效。

01“AI+”拐点时刻，

中小银行直面四大痛点

“AI在金融机构的落地可以说是必须做的一件事情，是必须项。”

银行“AI+”正迎来规模化落地、价值深耕的行业拐点。

从政策层面看，顶层设计按下加速键。2025年8月底，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指出，到2030年我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%。

具体到实践中，各大银行全面推进“AI+”战略，“AI+”场景应用正从对内管理、运营赋能，逐步走向对客、风控等核心业务领域。例如，工行在个人金融、金融市场、对公信贷等重点业务领域新增AI财富助理、投研智能助手等100 余个应用场景；招行在零售、对公、风控、运营、办公等多个领域共落地184个场景应用。

一个更为显著的变化，是行业关注点已从“有没有AI”，转向“AI能带来什么样的实实在在的业务效果”。

智能体的爆发式增长，成为新的核心变量。今年上半年中信银行推动DeepSeek等大模型及智能体在20余个场景投产应用；兴业银行智能体平台上架超200个智能体；上海银行基于大小模型自主研发上百个智能体。智能体对流程的重构能力，大幅缩短了AI从技术落地到价值变现的周期，重新定义金融行业的效率边界。

可以说，“AI+”已经成为银行生存发展的必答题，但大小银行之间的鸿沟正在加大，中小银行还要直面四大痛点。

其一是支撑AI的基础设施构建，需要高昂的前期成本；其二是AI建设的回报具有较大的不确定性，无疑放大了决策风险；其三是实施路径缺失，中小银行难以在同业中找到有效的“作业”可抄，导致试错成本较高；其四是科技投入低以及相关人才短缺，制约了中小银行自建AI的能力。

面对这些痛点，中小银行需要尽快找到成本可控、更快上手的AI布局路径，找到更懂中小银行AI的合作伙伴，搭建适合自身特色的转型方案，从而避免走弯路。唯有如此，中小银行才能避开同质化陷阱，走出属于自己的“AI+”突围之路。

02善借外力，

构建自主AI能力是破局关键

“我知道AI是好东西，但不知道怎么把它建设出来。”

面对四大痛点，中小银行若想“轻装上阵”构建自主的AI能力，需要精准切入，从而构建差异化能力体系。

“AI类似水电煤，必须和电视、洗衣机等结合才能走进生活。”蚂蚁数科在实践中，通过点、线、面全方位构建的方法论，搭建好扎实、可信且稳固的AI地基，包括垂类大模型+知识库+工具集+智能体平台+系统工程方法论的全栈能力，为银行定制AI服务，支持银行构建自己的方法论并逐步构建自主的AI能力。

无论是哪一条路径，中小银行的核心诉求都是低成本、少走弯路、快速见效，蚂蚁数科不是简单卖技术，而是帮中小银行构建自己的AI方法论。

“出厂即专家，浅调即高能”。Agentar-Fin-R1大模型专为金融业应用打造，覆盖银行、证券、保险、基金、信托等场景，66类金融任务数据体系，让大模型“天生懂金融，出厂即专家”。目前，蚂蚁数科已经为金融机构推出了超过100个的金融智能体解决方案，包括银行、证券、保险、通用金融等领域，可以提升一线员工工作效率超80%。

对中小银行而言，破局关键在于善用生态力量，将外部赋能与内生性增长动力结合，方能在智能化浪潮中立于不败之地。

03“按效果付费”，

中小银行AI+弯道超车机遇

“支持按效果付费，中小银行只需为实际业务收益付费，无需承担高额固定成本。”

当中小银行依然深陷于“AI+”大投入与收益不确定的摇摆中时，新的商业模式涌现不断降低AI的应用门槛。

“AI是天生的以任务为驱动的、结果为导向的、科技与业务的一个混合体。它既不是一个单纯的科技的单一的事情，也不单纯是一个业务的产品，它一定是科技跟业务双向的融合，来彼此互相促进的一个混合体。”余滨指出。也就是说，发挥AI应用价值是根本出发点。

破解之道在于用价值共生的模式实现“小步快跑”，确保每一分投入都指向可预期、可衡量的成效。

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