股份行AI大战！

编者按

银行的AI竞争，同样印证了一件事：金融AI的胜负根本不在模型。执中基于"数据+业务模型+AI技术"融合的核心能力构建的金融垂类AI应用——欧拉Euler，正在银行科技金融、公司金融、投资银行与风险管理等场景中落地。

银行AI的竞争，正在进入快速拉开差距的阶段。

过去几年，大模型席卷金融业，接模型、建平台、做智能体，几乎成为标配。但到了2026年，一个残酷的事实是：同样做AI，不同银行产生的结果差异显著。

战略投入多少、基础设施是否扎实、组织能不能跟上、AI是否真正进入核心业务，以及能否产生可量化的价值，正在共同决定一家银行的AI竞争力。更重要的是，同一套大模型在不同银行产生的价值或判若云泥。

本期，轻金融对2026股份行AI布局进行全面梳理。相比国有大行，股份行没有足够的资金投入与资源厚度；相比互联网银行，又缺少天然的科技基因。但另一方面，股份行决策更加灵活，市场化程度更高，也沉淀了数十年的金融经验与客户资产，一些头部股份行的科技实力已经处于行业前列。

这也使得股份行，成为观察AI分化最有价值的样本之一。

这种分化，不仅仅是战略口号上的不同，而是在战略方向、投入力度、路径选择、组织变革、场景落地等多维度上的系统性分野。AI正在重塑每家银行未来发展的命运轨迹，也将重新定义股份行的竞争格局。

一战略分水岭：高投入还是另辟蹊径

战略选择与投入力度，将直接影响银行在下一轮竞争中的位置。

从2026年半年报来看，股份行已经整体进入智能化全面推进阶段。但当所有银行都把AI写进战略，真正值得观察的，就不再是重不重视AI，而是到底准备以什么方式做AI。

一方面，股份行AI战略正在明显走向体系化、生态化。

招行"AI First"、平安银行"AI in ALL"、中信银行打造"领先的数智化银行"等战略，均在2025年前后提出；进入2026年，股份行AI布局进一步升级。

其中，把数智化作为生死存亡之战的兴业银行，在2026年把数智化作为第一战略，努力打造一流智能银行；浦发银行最新提出打造科技属性鲜明的数智银行；光大银行则将"将以人工智能为核心的数智技术作为培育新质生产力"；华夏银行"数智银行"提出了打造"5S"AI 原生银行的目标；民生银行提出"数字民生"；渤海银行提出打造精品AI银行。

另一方面，AI已经从一项科技能力，上升为银行整体经营战略的一部分。

在落地层面，招行以"线上化、数据化、智能化、平台化、生态化"为演进方向，秉持"AI First"理念；中信银行强调"一体谋划、一体建设、一体运营、一体管控"；平安银行则将智能化运营、管理、经营、服务和营销作为核心方向。

但战略方向趋同，并不意味着路径相同。首先拉开差距的，是投入。

2026年上半年，招行科技投入46.79亿元（占营收比重2.99%）居于股份行之首，科技人才10946人，占员工比重8.98%。光大银行投入27.33 亿元（占营收比重4.33%），科技人才4272人，占员工比重8.82%。渤海银行5.64亿元（占营收比重4.04%），科技人才1471人，占员工比重10.48%。

单看投入规模，头部与中小股份行之间已经形成数倍差距。比如，招行科技投入规模与渤海银行之间，有着8倍的差距，这一差距不仅是数字上的，更在战略空间上会带来明显的马太效应。

AI具有明显的规模效应。算力、模型、数据、人才、场景投入越深，越容易形成能力复利：更多场景带来更多使用，更多使用沉淀更多数据和经验，再反过来强化模型和应用。

AI投入真正可怕的地方，不只是领先一年，而是一旦形成正反馈，领先优势可能被不断放大。但对于科技投入规模相对有限的银行来说，如果拼不过资源，是否能够拼路径？

答案正在变得越来越重要。一些银行选择另辟蹊径，在特定领域形成局部领先，在细分市场上开辟新的增长空间。

华夏银行提出打造"5S"AI原生银行，其中"5S"包括智能（Smart）、可持续（Sustainable）、专业（Superior）、安全（Safe）、友好（Sincere）。所谓AI原生，并不是在原有银行系统上不断增加AI模块，而是试图从系统、架构到组织方式进行重新设计。

按照其"价值导向、做强平台、做透场景、生态协同、AI治理"的建设思路，"5S"AI原生银行将分三个阶段推进：夯实底座、深耕场景、生态引领，最终形成"一岗一助手、一人一分身、一客一管家"的人机协同格局。

与华夏银行AI重构的目标有所不同，有的银行则通过打造局部优势来突围。

如浙商银行在"科技兴行"的战略之下，推进"局部相对领先"，2026年上半年"焕芯强基"、数据治理、AI赋能等。而渤海银行则提出"精品AI银行"的定位，以"依托国产算力"的低成本路线，尝试用差异化来弥补规模劣势，其科技人才的占比超过了10%。

这背后其实是银行AI战略开始成熟的标志。真正成熟的AI战略，不是复制行业领先者，而是找到自身资源禀赋与AI能力之间的最优解。

AI犹如一个巨大的杠杆，支点决定结果。

对不同银行而言，这个支点可能是科技、业务、组织，也可能是数据、文化和某一个最具优势的核心场景。银行需要的，不只是投入，更是耐心和战略定力。

二基建竞速：真正拉开差距的，不只是模型

如果战略决定方向，那么基础设施决定一家银行究竟能够跑多快、跑多远。

这一轮AI竞争中，一个非常重要的变化正在发生：大模型本身越来越容易获得，真正稀缺的是把模型变成银行生产力的工程化能力。2026年上半年，10家股份行披露的信息揭示了一个关键信息，AI的基础设施建设正在成为股份行最深层、最根本的分化维度之一。

股份行基建竞赛的起跑线，其实早在多年之前就已经划下了。2017年招行就设立了人工智能实验室，持续的大规模投入，到2026年上半年，招行的构建了大模型基础设施的自研技术体系，形成了"云+AI+中台"智能化底座，涵盖算力、模型、应用等方面。

今年上半年，其日均Tokens吞吐较上年增长超78%，落地领域模型256个，较上年末增长40%。5月底其日均Token消耗已达330亿。这些数字背后真正值得关注的，是算力、模型、数据、场景和工程体系已经进入规模化运转。

这种能力不是一年建成的。也因此，对多数股份行而言，复制一套全栈自研体系并不现实，那需要十年如一日的持续投入和数以万计的研发团队。

于是另一条更加务实的路线随之成为主流，不重复造轮子，而是快速接入最先进的模型，再把真正的竞争力放到工程化、场景化和落地适配上，也可以在短时间内产生业务价值。

浦发银行浦银"智启"大模型服务矩阵今年首次公开亮相，其引入32个高质量开源基础大模型，率先完成GLM5.1和DeepSeek-V4的部署应用。今年上半年累计推进超440个AI应用建设，不断普及"员工+智能体"标准化的生产模式。

中信银行私有化部署DeepSeekV4、GLM5等主流大模型，形成多模态、多能力、多规格、多芯片的训推一体的模型服务能力，通过一体化算力调配机制，日间算力综合利用率超85%；平安银行推进高性能推理及多模态模型的技术迭代，深度应用DeepSeek、Qwen、GLM等国产大模型，大模型生态产品规模化部署周期缩短至一周。

即使是体量较小的渤海银行，也依托国产算力集群初步建成了涵盖DeepSeek、通义千问等多类型、多规格的大模型资源池。这表明，在国产大模型生态快速成熟的背景下，中小银行也有机会以较低的成本接入前沿AI能力。

除了快速集成，多层次的供给路径也是股份行AI基础设施建设的主流选择。

兴业银行构建"一云多芯、训推一体"智能算力体系，"统一底座、场景驱动、安全可控"的模型服务体系，涵盖开源和商业化模型的多层次供给体系，既保持了技术路线的灵活性，也降低了对单一模型的依赖风险。光大银行通过"决策式AI+生成式AI"双轮驱动，构建适配业务发展的模型算法体系，坚持"大模型+小模型"协同发展路径。

当然，股份行中，也不乏前沿探索者。华夏银行的"龙智·康熙"（QuantumSeek）量子基础大模型，正是在探索"量智融合"发展模式。目前QuantumSeek-14B-A2.4B已落地合规问答、客户情感分析、投资风险事件抽取三类金融业务场景，训练仅用1.18TB数据。用更少的数据、更小的模型参数量，在特定领域达到可用水平，这一路径或能够中小银行AI基建打开一扇全新的大门。

而比模型路线更加值得关注的，是知识工程正在成为新的AI基础设施。

今年上半年，兴业银行建设贯通知识生产、管理和应用全流程的知识工程体系，提升知识服务的规范化、智能化和便捷化水平；华夏银行建成"仓颉"企业级大模型知识平台，推进知识全生命周期管理，能够让业务经验沉淀与共享复用。

当越来越多银行都能调用DeepSeek、GLM、Qwen等大模型，决定AI究竟懂不懂银行的，不再只是模型参数，而是银行能给它多少高质量知识。

一家银行几十年沉淀下来的业务规则、风险经验、客户洞察、审批逻辑和产品知识，第一次有机会以机器可理解、可调用的方式，被重新组织起来。可以预见，未来知识资产化运营能力将成为银行AI竞争的新壁垒。

知识资产化的另一条路径，是把专业方法论直接封装成可复用的Agent。执中欧拉Euler，就是把银行高频业务场景拆成一个个独立的能力单元，公司业务、风控与授信条线对应"企业360分析 & PreDD"。Skill的背后，是产业链、GP/LP、投融资、司法与专利等数据底座，加上一套固定的专业分析框架。对多数银行而言，这意味着不必在每一个垂直领域从零自研模型，也能把专业能力以"技能包"的方式接入现有流程。

未来，基础设施建设成为加速股份行梯队分化的一个硬性指标。从此前谁的算力更强、模型更大比拼，转向了AI赋能业务成效的比拼。这也意味着，AI基础设施的差异化红利正在从技术层向业务层传导。

三组织重构：变革与基因重塑决定AI上限

管理学家詹姆斯·马奇曾说，组织的本质，是将个体的能力转化为集体的智慧。

到了AI时代，还需要增加一个新命题，即如何把AI的智能转化为整个组织的生产力。这也是银行AI进入深水区后，最容易被低估的一道壁垒。

2026年上半年，一个明显趋势是，股份行在组织变革上深度发力，让AI从科技部门的事真正变成全行的事。然而变革的深度和路径各不相同，也正在深刻影响各家银行的实力差距。

在2026年半年报中，招行提出打造"AI型组织"，上半年新设立金融科技创新项目241个，新增上线项目156个，6月末累计立项金融科技创新项目已经达到5335个，累计上线项目4494个；民生银行也提出打造AI适配型组织，其目标是推动大模型应用与重点领域端到端作业模式重塑深度融合。

当更多银行提出"AI型组织"的方向，我们不禁要思考，银行的组织架构究竟需要做出怎样的变革，才能称得上AI型组织？

从股份行正在发生的变化看，不仅仅包括了组织架构、形态的变革，还在决策模式、业技数智融合、人才队伍建设、文化构建等方面加速变革，银行正在通过AI进行基因重塑。

首先，组织架构调整，是银行应对AI发展最直接可见的组织变革。AI的位置，正在从技术条线向银行经营管理的中心移动。

兴业银行成立"人工智能+"行动领导小组，董事长担任组长，全面部署实施数智化"第一战略"。同时，形成了"一委、三部、一院、一司"的组织架构；中信银行形成新的金融科技"一部三中心"，将数据治理提升到了重要的位置；华夏银行也整合设立专门委员会，统筹推进全行人工智能建设。

其次变化的，是工作与决策方式。银行正在加快进入人机协同的新工作模式，人决策、监督、承担风险，AI逐步进入自主执行。

华夏银行加快构建"一岗一助手、一人一分身、一客一管家"的人机协同新格局；招行下一步将推动全面从"人+数字化"走向"人+Agent"；兴业银行则逐步实现"人+AI"模式的策略，向智能部署"目标输入、模型洞察、规则生成、人工确认"的模式转型。

这意味着，AI正在改变的不只是员工使用什么工具，而是任务如何分配、决策如何产生。

第三个变化，是人才。在AI推进银行组织的变革中，人才队伍建设是核心。当前股份行的人才培养方向，已经从科技人才转向培养既懂业务痛点、又擅技术落地的复合型人才，提升全员AI素养。

浦发银行构建"能力-培训-考试-认证-定岗"闭环式人才培养体系，已累计开展50场AI培训，提升全员AI素养；招行结合AI升级数字金融训练营，探索完善"AI+金融"领域人才画像，构建"线上+线下"人才选拔模式。

未来真正稀缺的人才，也许不是单纯最懂金融的人，也不是最懂模型的人，而是那些能够把业务问题翻译成AI问题，再把AI能力重新转化为业务价值的人。

从这个意义上说，AI对银行最大的冲击可能并不是替代几个岗位，而是重新定义什么样的人才最有价值、什么样的组织效率最高。无论组织架构如何调整、决策模式如何变化、人才结构如何重塑，最终决定AI能否真正成为生产力的，仍然是一家银行的文化和组织基因。

银行AI的终极竞争，可能不是模型能力的竞争，而是组织学习速度的竞争。

四场景攻坚：AI进入最有价值的腹地

"未来已经来临，只是尚未均匀分布。"科幻作家威廉·吉布森的这句名言，恰如其分地描绘了2026年上半年股份行AI场景落地的真实图景，有的银行已经跑出加速度，有的银行刚刚起步。

进入2026年，真正的问题变成了，AI究竟进入了哪些场景？

从半年报看，AI应用落地场景规模极速增加，并且逐步走向核心业务领域。招行在零售金融、批发金融、风控、运营、办公等多个领域落地智能化场景1386个，较上年末增长62%；中信银行"场景牵引+AI 赋能"为核心策略，落地AI服务场景累计超1900个；平安银行累计落地大模型应用场景超450个，覆盖精准营销、智能投顾、合规风控、办公辅助等重点领域。

但真正重要的不是场景数量。第一大趋势是银行AI向高价值场景进击。

银行不再满足AI在边缘场景小试牛刀，而是将矛头直指核心业务零售、对公、风控，那些真正决定银行竞争力的高价值领域。

比如，招行升级零售"小招"智能服务体系，让AI提升复杂业务解决的能力。对公打造公金"AI小招"，累计服务企业客户79.99万户，机构场景AI智能客服及数字人累计服务3766.49万人次。

兴业银行在风险、营销、客服、运营等领域构建和运行345个智能体，推动人人"学AI、懂AI、用AI"的条件更加成熟；产业金融领域配备"区域产业景气度深度分析、客户营销优先级量化评估、同类型客户合作案例智能推荐"三类AI模型。

浦发银行的AI战略"人工智能+金融"行动计划，提出以高价值业务场景为牵引，"2+N"的实施路径中，N 就代表了重点场景，包括智能营销、智能投研、智能风控、智能授信、"浦小科"等。已落地近300个智能体工程化应用、400多个AI场景。

中信银行零售业务推出"五灵"AI 项目群，围绕全链路营销、智能客服、智能风控、决策分析、统一知识库建设等关键领域，今年上半年有14个核心场景的AI应用进入上线运行阶段。

第二个趋势，是银行开始通过特色平台和产品，把AI能力进一步产品化。

其中，浦发银行围绕对公和个人两大客群，打造"三超"数智载体，依托两大超级平台"浦惠来了"、个人手机银行，增强服务效能和客户体验提升。

打造特色化的平台与产品意义在于，一方面能够聚合AI资源，提升AI应用的效率，另一方面，也能够打造出AI的品牌认知度。AI不再只是银行内部的一种科技能力，而是开始转化为客户可以感知的产品能力。

仍以执中ZERONE的欧拉Euler为例，其把投行、对公、风控、机构业务等场景各做成一个开箱即用的技能模块。以投行并购为例，调用"并购潜在标的筛选"Skill，可以按行业赛道、所属地区或直接用一句话描述筛选需求，从退出压力、资产质量、战略适配度三个维度搭建筛选漏斗，输出Top标的列表、重点标的卡片以及下一步尽调清单。相比笼统的"AI助手"，这种按场景封装的能力单元更容易被一线人员真正用起来。

第三大趋势，AI场景建设正在从数量竞争进入价值竞争。

在解构当科技投入、资源、人才有限的条件下，如何让AI落地场景发挥最大的效益？华夏银行的布局比较有代表性。该行总体的策略，是将场景分为"速赢区、攻坚区、深水区"，进行分类赋能，这种思路可能比盲目追求场景数量更有价值。

速赢区，这类场景技术成熟度高、落地周期短，能快速释放人力效率，例如日常办公助手等场景。先打速赢战，让组织快速看到AI的价值，建立信心和势能；

攻坚区，需要运用高阶RAG技术、领域大模型及智能体的规划调度，例如侧重优化客户交互和服务质量的场景。需要更多的技术投入和业务协同，但一旦攻克，就能形成差异化的竞争力；

深水区，技术难度高、业务复杂度大、决策极度审慎的场景，如面向复杂业务决策和风险合规场景，需要大小模型协同、多智能体协同，同时结合内外部资源和监管要求，推进生态协同。这是最难啃的骨头，但也是价值最高的护城河。

这种分类背后实际上体现了一种新的AI资源配置逻辑，不是所有场景都值得投入同样多的资源。对于银行而言，一个场景是否有价值，最终不取决于用了多大的模型、多先进的算法，而取决于它是否解决了一个真实的经营问题，以及解决之后能否产生可量化的收益。

银行真正需要的，不是1000个AI Demo，而是那些能够实实在在改变收入、成本、风险和客户体验的高价值场景。

五价值拷问：AI到底创造了多少价值？

"如果你无法衡量它，你就无法管理它。"

当银行开始投入数十亿元建设AI基础设施，当智能体和应用场景进入数百乃至上千规模，一个根本问题迟早会摆在管理层面前：AI究竟创造了多少价值？

这可能也是银行AI从技术走向经营最关键的一步。2026年上半年，股份行开始从技术能力比拼转向重视价值创造，评价AI的标准变成如何产生可量化、可追溯、可比较的业务价值，并在三个维度上建立了相应的体系。

首先，是人效替代效应，即AI对银行员工的工作的效率与质量提升了多少。

今年上半年末，招行AI大模型落地并且发挥作用的工作项已经超过1000项，从效能上看，上半年AI帮助人工提效带来1388万小时等效人工工时贡献；浦发银行统计数据显示，其数字劳动力承担超2500人年工作量。

不过，真正重要的问题是，这些被释放出来的时间，最终去了哪里？只有当被释放的时间进一步变成更多客户服务、更高经营产出、更强风险识别能力，AI的人效价值才真正闭环。

其次，是客户价值体现，即AI带来了多少增长与体验提升。

兴业银行客户经营累计部署营销策略2万余个，触客近6亿人次，带动综合金融资产提升同比超3倍。该行打响"体验之战"，推出净推荐值NPS（Net Promoter Score）部署场景总数从上年末的65个增长至91个。

上半年，招行金葵花客户经理电访人均有效触客次数提升14.65%，客均成交金额提升35.82%；中信银行手机银行智能"小信"通过全场景融合服务，基于客户旅程持续迭代服务策略，智能问题解决率达99.02%。

这意味着，AI开始从效率工具进入经营工具。最有价值的AI，不只是让员工做得更快，而是让同样一个员工创造更高的价值。

最后，则是风控带来的价值创造。

风险管理方面，招行利用"AI辅助尽调"与"AI预审"，小企业尽调报告AI辅助生成可覆盖90%的尽调内容。在贷后AI智能监测的结果采纳率达到了68%，也推动了客户经理提前处置潜在风险，预警提醒时间比传统模式平均提前了45天。

在尽调这一环，垂类工具正在把"小时级"压缩到"分钟级"。以欧拉Euler的"企业360分析 & PreDD"Skill为例，只输入一个企业名称，即可分钟级生成覆盖公司与股权、行业与市场、技术与专利、融资能力、可比估值、司法风险七个维度的尽调材料，每一项结论都可追溯到原始数据来源。

银行很多重要的价值，不会直接表现为新增收入，提前发现一次重大风险，避免一次合规事件，其价值可能远远超过新增一笔业务。因此，银行AI的价值衡量不能只算收入账，还必须算风险账。

更值得注意的是，一些银行已经开始尝试建立完整的AI价值度量体系，这可能是2026年银行AI最值得关注的变化之一。

华夏银行为每个专业设定严格量化的业务指标，其要求是，模型应成为在特定业务岗位上具备"老师傅"水准的专家，通过建立以业务产出为核心的评价标准，将模型效果直接与业务指标深度挂钩，确保人工智能真正转化为业务价值。

招行则提出智能化价值度量体系以指导资源流向，从银行和客户两个视角，以人效提升、采购替代、风险控制、业务增长等7个维度进行度量，建立了以成本收益比为牵引的财务视角度量体系，指导资源流向高价值场景。

客观看，银行对AI的效能量化，现阶段依然没有形成系统化的成果，如何将分散的AI价值量化标尺形成统一的价值衡量体系，仍然有很长的路要走。

未来，衡量一家银行AI能力强不强，更多要看释放了多少生产力，为客户创造多少新增价值，以及帮银行少承担了多少风险。只有这三个问题越来越清晰，AI才真正从成本中心进入价值创造中心。

结语

在尼尔·斯蒂芬森1992年的小说《雪崩》中，就曾描绘了一个虚拟与现实深度交织的数字世界。三十多年后再看这部小说，其重要启示是，技术越深入现实世界，信任与安全就越显珍贵。

这恰恰是银行在AI时代最需要坚守的底线，不能只追求速度，还必须在效率、风险与信任之间寻找新的平衡。

总结2026年股份行AI布局，竞争已经从模型、智能体应用数量的比拼，走向了数据、知识、人才、组织架构等全方位的比拼。

模型会越来越普及，算力成本会继续下降，但真正难以复制的，是一家银行长期积累下来的数据、知识、人才、组织能力，以及把AI嵌入经营体系的能力。能力的不同，最终会形成完全不同的结果。

把专业能力交给已经沉淀好数据与方法论的外部Skill，或许是更快缩小这道差距的一条路径。执中ZERONE推出的金融垂类AI应用欧拉Euler，正是把金融数据底座、专业分析框架与AI技术封装成可被直接调用的能力单元，覆盖从企业洞察、行业研究、资本分析、区域发现到并购标的筛选的完整链条。

股份行AI的分化，可能才刚刚开始。

过去，银行的竞争优势建立在网点、资本、客户、数据和人才之上。今天，又多了一个新的变量，把智能转化为组织生产力的能力。当所有银行终将拥有AI，真正决定座次的，就是谁最先把AI变成一家银行新的价值创造的生产力。

这不是一场技术竞赛的终点，而可能是一轮银行业重新分层的起点。