9月9日，2026年服贸会期间，以“科技赋能——金融业数字化创新与应用”为主题的第八届中国金融科技交流会上，来自国际金融组织、国内银行业、证券机构的专家管理者齐聚一堂，围绕人工智能与金融的深度融合展开了一场思想碰撞。

如果把时间拉回到两三年前，行业谈论AI金融，更多还停留在概念演示、样板场景。而站在2026年“十五五”开局的当下，一切已经发生了真实的变化。

国家数据局公开数据显示，国内日均Token调用量从2024年初的1000亿飙升至2026年3月的140万亿，两年增幅超千倍。在银行业，Token调用量也已悄然成为衡量一家机构智能化活跃度的重要标尺。

但在AI生产力跃升的背后，仍伴随各类风控难题。与会嘉宾一致认为，人工智能在金融领域的规模化落地，既是一场效率革命，也是一次治理大考：从模型幻觉到算法偏见，从数据孤岛到安全越界，风险不再只是技术层面的瑕疵，而是可能引发系统性共振的隐患。如何让AI在奔跑的同时系好“安全带”，已成为银行机构必须作答的紧迫课题。

AI重塑银行业务全链条

很长一段时间，银行内部对AI的定位，只是外围辅助工具。智能客服回答标准化问题、机器人处理简单查询，核心的信贷审批、风险研判、客户经营依旧牢牢掌握在人的手里。但现在，这个边界正在被打破。

中国人民银行原副行长李东荣在会上表示，人工智能正在加速从虚拟走向实体，技术融合正在全面提速。而金融业作为兼具数据密集和场景丰富特点的行业，自然也就处于这场变革的交汇点上。

如今在国有大行内部，AI数字员工早已覆盖从贷后催收、资料审核，到客户经营、风险初判等业务全链条。李东荣表示，工商银行AI数字员工承担工作量5.5万人年，覆盖500余个高频业务领域；招商银行智能客服日均交互超100万人次。

在中国银行业协会党委书记、专职副会长邢炜看来，人工智能正在加快融入银行经营管理，成为银行业转型发展的重要力量。银行业要准确把握人工智能应用的价值取向，在守住安全底线的前提下积极探索，让人工智能真正用得其所、发挥实效。

服务客户的逻辑也在随之迭代。上海银行副行长兼首席信息官胡德斌在会上分享到，银行业数字化已走过30年，核心工作是把业务搬到线上，将网点、柜员、流程迁移至系统之中。“但客观地审视，数字化也付出了三个代价。一是菜单替代对话，客户要在几百个菜单里找入口，真实感受像雾里看花；二是渠道彼此割裂，手机银行、网银、微信、柜面各成一套逻辑，换个渠道就要重新学习，而且渠道之间信息互不相通；三是服务让位于销售，渠道越发达销售推送越密集，客户感到的不是被服务，而是被打扰。”

艾瑞咨询监测的数据印证了这一现实：手机银行App单机单日有效使用时长从2023年的4.93分钟降至2025年年中的2.70分钟，降幅约45%。单机单日使用次数从4.54次降至2.86次，同样呈明显下滑。“这说明客户不缺一个能办事的App，缺的是一个能理解他的银行。”胡德斌直言。

在胡德斌看来，大模型、智能体让机器拥有读懂自然语言、识别客户意图的能力，补上数字化时代遗留的短板。但数智化不是简单叠加新功能，而是让智能真正成为生产力。

不只是对公、零售信贷，财富管理赛道同样迎来变化。中金公司首席信息官程龙提到，AI带给财富行业最大的改变，不只是节省人力成本，而是能力边界的扩张。过去只有高净值客户才能享受到的专业资产配置服务，而现在借助AI投顾，普通客群同样可以获得千人千面的方案。

高速扩张背后，需寻找创新与安全解法

在行业高速发展的同时，李东荣指出，智能金融仍存在多项核心风险：大模型幻觉、可解释性不足问题持续存在；数据孤岛与信息安全压力共存；算力成本大幅攀升加剧运营压力；行业马太效应凸显、机构发展分化提速；AI Agent从智能建议走向自主执行，也对金融权限管控提出了全新要求。

面对这些新挑战，监管层面的边界划定也在同步提速。今年6月，金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等方面提出了32项指导性意见，为行业AI合规发展划定了清晰边界。

一边是技术带来的巨大生产力前景，一边是模型、数据、权限重重风险。面对行业的共性难题，多家银行条线负责人也在现场分享了自家的经验。

农业银行研发中心党委书记、总经理赵韵东在分享中直言：“模型并非越大越好，关键要看是否与实际业务场景精准匹配。”在他看来，金融场景不能盲目追求超大参数模型，要匹配业务实际需求，提供种类丰富、性能领先、即插即用的大模型服务能力。农行内部也已搭建起多层次、多模态的模型矩阵。

针对智能体落地，赵韵东提出，好的AI应用既要“能答会干”，也要“安全靠谱”，随着智能体能力普遍提升，金融业AI应用更需要安全、可控、合规的智能体。对于刚上线的大模型，还需要用真实数据持续反馈、调优、迭代，完成从“能用”到“好用”的跨越。

工商银行金融科技部副总经理陈铁钢也表示，“人工智能+”时代，给数字金融发展带来新的机遇以及新的挑战。一是银行将步入AI原生的技术架构转型期，需要持续探索构建AI原生的业务架构、应用架构、IT架构、安全架构等，打造匹配AI的数据架构体系，提高智能算力的资源配置，更好支撑人工智能加金融的发展；二是将迎来AI重构一切的业务创新活跃期，人工智能将推动系统性、整体性的工作提升。

同时，在风险防控方面，陈铁钢提到，行业要构建“AI对抗AI”的智能化防御新体系，用智能化手段应对AI带来的金融科技风险。对于高风险业务与关键系统操作，明确要求专业人员开展核验与责任认定，坚持创新但不冒进。同时完善创新、总分协同、人才发展三套机制，推动业务部门与科技部门从上下游关系转变为合伙人关系，释放AI创新活力。

北京商报记者 孟凡霞 周义力