随着2026年A股上市银行半年报收官 ，一组数字勾勒出金融业智能化转型的加速态势——招商银行上半年日均Token吞吐量同比增幅超过78%
，平安银行Token消耗量超过53亿 、同比增长约130%，中信银行AI落地场景超过1900个 ，南京银行累计建成156个AI智能体……

　　记者梳理半年报发现
，六大国有银行在AI场景落地上已全面铺开，工行
、建行落地场景均超过600个 ，中行智能化助手超2200个；股份制银行则在Token消耗量、智能体数量等量化指标上密集披露
，AI应用的规模化和活跃度首次有了可横向对比的硬数据 。巨额投入与量化产出背后，不难看出 ，人工智能已从“技术探索 ”的前沿概念，转变为写入财报核心指标 、直接贡献经营效率的价值引擎
。

　　AI规模化落地提速

　　AI部署的全面规模化是2026年上半年的显著特征。

　　工商银行“工银智涌”大模型技术体系落地场景超过600个
，金融市场业务的智能询价交易占比已突破96%，审核效率是引入该工具前的5倍 。建设银行生成式人工智能已覆盖超过600个应用场景 ，应用于智能营销
、智能客服及智能管理等核心业务领域
。招商银行落地1386个AI场景
，中信银行超过1900个。中国银行构建了超过2200个智能化助手，部署3800多个RPA自动化流程场景 。邮储银行发布“邮智 ”金融行业大模型 ，已落地超370个大模型应用场景
。

　　数据层面
，Token消耗量正成为衡量AI应用规模和活跃度的关键量化指标。招商银行上半年日均Token吞吐量同比增幅超过78%，领域模型数量较去年末增长40% ，AI带来1388万小时的等效人工工时贡献 。平安银行Token消耗量超过53亿
，同比增长约130%，跨境业务放款效率较上年末提升约30%。兴业银行已上线主流大模型21个 ，日均调用量超210万笔
，累计部署智能策略2.18万个，触客5.97亿人次 ，带动综合金融资产1784.59亿元
。邮储银行日均交互词元超百亿。微众银行日均Token消耗量超200亿，较2025年底实现数倍增长 。

　　投入策略上
，银行因“行
”施策
。国有大行体系化推进：工商银行建设“数智工行（AI-ICBC）”，建设银行制订“人工智能+ ”三年发展规划。股份制银行强调可衡量性与敏捷性：招商银行董事会已审议通过2027年至2028年AI算力投入规划；兴业银行由分散探索转向集约统筹 。浙商银行将“科技兴行
”定位从“保持同业相对领先”调整为“局部相对领先 ”
。城商行、农商行偏好分场景轻量化采购 ，重庆银行近期启动3479万元“高性能算力服务扩容项目”及400万元“AI大模型应用场景研发项目
”采购。

　　智能体批量上岗

　　如果说2025年是银行大模型部署的元年
，那么2026年上半年，智能体已成为AI落地的核心载体 。智能体是以大模型为认知引擎 、能理解目标
、拆解任务、调用工具并自主完成工作的数字化体系 ，不只是“能对话的AI”
，更是“能办事的AI ”
。

　　从半年报看，智能体正在批量“上岗
”。中信银行重点探索投研分析 、智能交易、客户服务等核心领域AI应用 ，搭建公司级智能体管理平台 。平安银行上半年上线140个运营审核类智能体
，覆盖55个业务场景，助力反洗钱尽职调查
、账户审核、跨境汇款等作业效率提升
。南京银行新增30个高价值业务智能体 ，累计建成156个AI智能体
，覆盖营销 、运营
、风控和办公等重点领域。微众银行已有80多位数字员工“入职”，7×24小时在线 ，承担多岗位实际工作 。其中研发数字员工可将安全工单上线时间从两周缩短至30分钟，效率提升超10倍。

　　中国社会科学院金融研究所支付清算研究中心主任杨涛指出
，国有大行在智能体数量和能力建设上相对领先，股份制银行围绕重点场景形成体系化布局 ，城商行、农商行侧重特色场景与数字员工
。天府立言金融研究院院长曾刚认为
，传统流程自动化难以处理非结构化资料和复杂决策，而智能体可将理解 、规划
、执行串联 ，在净息差承压背景下具有很强吸引力。

　　不过
，行业仍处于“场景验证向规模化复制 ”的过渡阶段 。多数智能体集中于内部助手、客服辅助 、信贷材料处理等低至中风险环节，自主执行核心金融交易的案例较少 ，授信
、审批等高风险环节仍由人工最终把关
。曾刚强调
，未来的突破口是建立可信数据底座、权限与审计机制 、人机协同闭环及评测体系，使智能体从“能对话
”走向“可控
、可用、可问责”。从半年报看 ，中信银行 、浙商银行等已明确提出“智能体平台 ”建设进展 。

　　AI深度应用正推动银行组织架构和运营模式变化
。AI转型从科技条线上升为全行级战略议题
，越来越多银行由董事长或行长牵头设立AI专班；交付模式转向跨职能共创；运营模式转向人机协同，重复性工作交给智能体 ，人类负责例外处理和客户沟通；人才需求从专业分工转向复合经验。专家指出，真正的分水岭
，不是上线多少智能体，而是能否在安全合规前提下重构端到端的运营效率 。

（文章来源：经济参考报）