隨著2025年度財報陸續披露，國內主要商業銀行在數字金融領域的戰略布局與實際成果逐漸顯現。在金融服務實體經濟質量持續提升的背景下，國有大行與股份制銀行正以不同路徑推進數字化轉型，金融科技投入保持穩定增長，人工智能大模型應用進入規模化落地階段。據統計，13家具有代表性的上市銀行全年金融科技總投入超過1800億元。
從投入規模看，已披露數據的13家上市銀行呈現"總量增長、結構分化"特征。六大國有銀行繼續占據第一梯隊，全年科技投入均超百億元。工商銀行以285.88億元位居榜首，建設銀行（267.22億元）、農業銀行（256.47億元）、中國銀行（250.01億元）緊隨其后，四家銀行投入金額均突破250億元。值得注意的是，在2024年高基數基礎上，5家國有大行2025年投入規模同比實現增長，其中4家銀行投入占營收比例進一步提升，建設銀行、交通銀行和中國銀行投入金額同比增速分別達9.37%、6.81%和5.01%。
股份制銀行則呈現不同態勢。雖然多家銀行縮減了絕對投入金額，但投入占比普遍高于國有大行平均水平。招商銀行和中信銀行以129.01億元和96.41億元位列股份行第一梯隊，但分別較上年減少3.36%和11.91%。第二梯隊中，興業銀行、浦發銀行、光大銀行、民生銀行和華夏銀行投入金額分別為76.14億元、76.12億元、64.49億元、56.27億元和39.43億元，其中華夏銀行投入同比增長15.12%，顯示中尾部股份行正通過加大投入追趕轉型進度。從投入強度看，交通銀行科技投入占營收比例達5.78%，光大銀行、中信銀行、招商銀行均超4%，明顯高于行業平均水平。科技人才密度方面，中信銀行、交通銀行、招商銀行研發人員占比分別達13.88%、9.99%和9.09%，處于行業領先。
2025年成為銀行業AI大模型應用從試點轉向規模化的關鍵節點。各銀行密集發布"人工智能+"行動計劃，AI應用場景呈現爆發式增長，數字員工與智能體成為標配。智能風控與授信審批成為大模型滲透最深的應用領域。工商銀行依托"工銀智涌"千億級大模型體系，在30余個業務領域落地500余個場景，AI數字員工完成的工作量相當于5.5萬人年的工作量。招商銀行提出"AI First"理念，日均Tokens吞吐量較上年增長10.1倍，落地183個領域專精模型和856個場景應用，其"小助"系列智能助手實現對公客戶經理、信貸人員、運營人員100%或超80%的覆蓋率。交通銀行部署超2500個AI智能體助手，覆蓋零售普惠、風險授信、營運客服等全鏈條。
在技術路線選擇上，不同銀行差異化特征明顯。中信銀行采用"大模型+小模型"協同發展模式，累計上線超660個智能數據模型與120個大模型場景，構建1700余個智能服務場景。郵儲銀行推出"AI2ALL"數字生態，規劃超260項大模型場景，將AI能力模塊化輸出。值得注意的是，算力基建與數據治理成為大模型落地的關鍵基礎設施。多家銀行提及建設千卡異構算力集群、企業級知識庫、數據湖等工程化能力，顯示AI競爭已從算法層面延伸至基礎設施層面。
銀行業數字化轉型正從數字化向數智化深度演進，從早期業務線上化轉向數字化、智能化與生態化融合的變革。部分銀行數智化經營模式已趨成熟。農業銀行"智慧銀行建設"通過"現場+遠程"調查模式減少客戶經理現場調查22.5萬人次，柜面業務處理時間縮短超20%。工商銀行"數字工行（D-ICBC）"體系實現數字化業務占比99%，手機銀行月活用戶超2.9億戶，保持同業領先。這些案例顯示，領先銀行已完成從線上替代線下到智能驅動運營模式的轉變。
數據要素的價值日益受到重視，被視為新型生產資料。多家銀行建立覆蓋數據采集、存儲、管理、應用的全生命周期管理機制，通過隱私計算、區塊鏈等技術探索合規流通路徑。中國銀行完成數據"顆粒歸倉"工程，將9.4萬張數據表接入集團數據湖，標簽總數突破1萬個。招商銀行大數據服務覆蓋全行超76%的業務人員，參與數據要素市場建設和公共數據開發。興業銀行打造全域數據資產管理能力，實現數據資產全景可視與高質量供給，為大模型訓練提供基礎支撐。這些實踐表明，數字化轉型正從渠道線上化轉向運營模式重構，數據驅動、智能決策成為核心競爭力。
