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2026年4月披露的13家国内代表性上市银行2025年度财报显示，银行业金融科技总投入已突破1800亿元，人工智能大模型成为行业数字化转型标配，当前国内金融AI正式从前期战略布局阶段进入规模化落地的实战爆发期，不同类型银行基于自身资源选择差异化转型路径，大模型正重构银行全业务流程。
随着2025年上市银行年报披露完成，国内银行业在金融科技领域的长期布局终于交出了可量化的成绩单。在统计的13家覆盖国有大行、股份制银行的代表性样本中，全行业金融科技年度总投入首次跨过1800亿元门槛，行业整体转型节奏也发生了质的变化。
此前多年银行业对AI的投入多停留在战略规划、技术试点层面，不少大模型应用只是作为品牌宣传的案例，并未真正渗透到核心业务中，而今年的财报数据透露出完全不同的信号：转型已经进入实战爆发期。不同类型银行走出了清晰的差异化转型路径：国有大行凭借充足的资金和技术储备，侧重于打造自主可控的AI基建底座，从算力框架到底层大模型都坚持自研，保障核心金融数据的安全性；股份制银行则偏向轻量化布局，聚焦具体业务场景的创新，优先落地能快速降本增效的AI应用。
大模型已经成为银行业AI转型的标配，不再是实验室里的“盆景”技术，当前落地已经覆盖了从内部运营到外部服务的全链路，深刻改变了银行的运营逻辑。
在核心的智能风控领域，传统风控模型主要依赖企业财务报表等结构化数据，对轻资产中小企业的风险评估往往存在较大偏差，而金融大模型可以快速处理发票、合同、供应链物流信息甚至公开舆情等非结构化数据，搭建更完整的企业信用画像，不仅将风险预警的提前周期大幅拉长，整体识别准确率也得到显著提升。
在运营端，大模型带来了明确的效率革命。当前AI大模型助手已经深度嵌入银行的投研分析、财报整理、内部办公等多个流程，原本需要投研人员花费3-5天完成的行业研报初稿，现在大模型可以在数小时内完成数据整理和框架搭建，仅需要人工核对核心结论即可，据多家银行内部测算，相关岗位的重复性人力投入可以减少三成以上，释放出的人力可以转向更高价值的客户运营和产品创新环节。
目前金融AI的规模化落地只是刚刚起步，行业仍然面临不少待解的硬骨头。一方面，中小银行受限于资金和技术能力，很难独立完成大模型的研发落地，如何打通大行的技术底座输出通道，降低行业整体转型门槛，是接下来需要解决的核心问题。另一方面，金融行业对合规和数据安全的要求远高于其他行业，大模型的幻觉问题、训练推理环节的数据泄露风险，仍然需要更完善的技术方案和行业规范来约束。
整体来看，千亿投入已经铺好了金融AI发展的基础路基，接下来行业将进入打磨精度、深化落地的新阶段，金融与AI的融合还会释放更大的价值。
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