九卦 | 大行All in“數(shù)智化”，中小銀行還有機會嗎？

作 者 | 王潤石（上海金融與發(fā)展實驗室特聘研究員、九卦金融圈專欄作家）

來 源 | 九卦金融圈

2026年，銀行業(yè)最明顯的變化是什么？不是凈息差收窄，不是存款利率下調(diào)，而是一個字的更迭——“數(shù)智化”。

六大國有銀行在2025年業(yè)績發(fā)布和年度會議上，集體將“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”升級為“數(shù)智化轉(zhuǎn)型”。工行說要“AI賦能全業(yè)務”，建行提出“數(shù)智化重構(gòu)業(yè)務流程”，交行宣布推進“人工智能+”行動。2025年僅一家大行在公開場合提“數(shù)智化”，而2026年，六家大行無一缺席。

一字之差，意味著什么？中小銀行又該如何應對這場已經(jīng)在拉開差距的競賽？

“數(shù)智化”時代：不再是一句口號

“數(shù)字化”和“數(shù)智化”的本質(zhì)區(qū)別在于：數(shù)字化是把線下業(yè)務搬到線上，數(shù)智化是用AI、大數(shù)據(jù)、智能風控重構(gòu)整個銀行的業(yè)務邏輯。

舉個直觀的例子。數(shù)字化時代的手機銀行，能讓你不用跑網(wǎng)點，在家就能轉(zhuǎn)賬查余額。但數(shù)智化時代，手機銀行能根據(jù)你的消費習慣自動推薦理財產(chǎn)品，在你申請貸款時，幾分鐘內(nèi)完成風控審批并給出利率，甚至能預判你可能遇到的資金困難，主動推送解決方案。

這不是功能升級，是底層邏輯的改變。

據(jù)公開信息，六大行2025年合計科技投入超過1300億元，平均占營收比重3.5%。這是什么概念？一家中等規(guī)模城商行一年的科技投入大約在3-5億元，頭部農(nóng)商行可能只有1-2億元。投入差距是數(shù)百倍。

但在和多家中小銀行從業(yè)者交流后發(fā)現(xiàn)，錢不是最關(guān)鍵的問題。

某城商行科技部負責人也曾表示：“我們行在AI與業(yè)務結(jié)合方面還需要更深層挖掘，目前主要關(guān)注做應用層級的優(yōu)化，不做底層基礎(chǔ)大模型研發(fā)。”這代表了相當一部分中小銀行的真實心態(tài)——不是不想投，是不知道怎么投、投多少、投了能不能看到效果。

中小銀行的清醒認知：不算力，算應用

2026年上半年，一個明顯的趨勢是：中小銀行的AI采購，正在從“囤算力”轉(zhuǎn)向“買應用”。

以蘇州銀行為例。據(jù)公開報道，這家A股上市城商行自2026年3月以來，連續(xù)發(fā)布6個智能體項目招標，涵蓋貸后管理智能體、放款審核智能體等核心業(yè)務場景。僅在4月份，就一口氣發(fā)布了3個智能體項目。其中，“放款審核智能體”要求系統(tǒng)能利用多模態(tài)大模型自動識別信貸材料并進行合規(guī)校驗——這已經(jīng)是信貸審批的核心環(huán)節(jié)。

成都銀行也不甘落后。據(jù)其公告，已啟動新核心業(yè)務系統(tǒng)項目群建設(shè)，陸續(xù)發(fā)布相關(guān)招標項目。

其中一個重要信號是：中小銀行開始更關(guān)注“智能體”（Agent），而非單純的算力采購。

《關(guān)于人工智能+行動的意見》明確要求在金融等領(lǐng)域推動新一代智能終端、智能體廣泛應用。在此背景下，銀行對Agent的評價標準，已從單純的擬人化交互，演變?yōu)闃I(yè)務自動化的獨立完成率與合規(guī)操作的精準度。

某農(nóng)商行的案例很有代表性。該行部署AI智能風控系統(tǒng)后，小微貸款審批周期從72小時縮短至2小時，不良貸款率從3.5%降至2.1%，單筆貸款運營成本降低60%。

更重要的是，這套系統(tǒng)不是銀行自己研發(fā)的，而是與科技公司合作，采用“大模型+小模型”的協(xié)同架構(gòu)，實現(xiàn)了輕量化落地。

蘭州銀行的啟示：數(shù)據(jù)治理比AI模型更重

6月初，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布《第三批數(shù)據(jù)流通安全治理典型案例》名單，蘭州銀行申報的《基于個人信貸業(yè)務通用場景的跨機構(gòu)多源數(shù)據(jù)流通安全應用案例》成功入選。

這是25個入選案例中僅有的2個金融機構(gòu)案例之一。也是唯一以單一主體上榜的金融機構(gòu)。

蘭州銀行的方案解決了什么問題？個人信貸場景中數(shù)據(jù)分類分級保護執(zhí)行策略不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)跨機構(gòu)流通協(xié)作機制不完善、AI風控“黑箱”等難題。

具體做法是：在獲得客戶充分授權(quán)的前提下，融合多源合規(guī)數(shù)據(jù)，構(gòu)建“模型驅(qū)動、機制保障、服務協(xié)同”三位一體的治理體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見、模型風險可管控。目前，該成果已深度融入蘭州銀行信貸業(yè)務流程，廣泛應用于個人消費貸款、涉農(nóng)貸款等普惠信貸場景。

這個案例給中小銀行的啟示是：與其花大價錢買AI系統(tǒng)，不如先把數(shù)據(jù)治理做好。數(shù)據(jù)是AI的燃料。燃料質(zhì)量不行，再強的發(fā)動機也跑不動。

中小銀行的務實路徑：三條建議

基于對行業(yè)動態(tài)的持續(xù)跟蹤和對多家銀行的觀察分析，中小銀行在“數(shù)智化”浪潮中的務實路徑，可以概括為三條：

第一條：聚焦高價值場景，不追求大而全

中小銀行不需要也不可能復制六大行的“全鏈路AI改造”。聚焦1-2個高價值場景，集中資源做出效果，比全面鋪開更明智。

什么是高價值場景？風險控制、信貸審批、客戶服務是公認的三座金礦。

以某農(nóng)商行為例，該行將AI優(yōu)先應用于小微貸款風控，理由很務實：小微貸款筆均金額小但數(shù)量多，人工審核成本高、效率低、風險識別滯后，AI介入的ROI最高。上線8個月后，小微貸款新增1.5萬戶，不良率下降1.4個百分點，效果一目了然。

第二條：借力外部生態(tài)，不搞重復建設(shè)

中國銀行業(yè)協(xié)會原首席信息官高峰的觀點很中肯：“AI轉(zhuǎn)型的成本和技術(shù)門檻都很高，中小銀行獨立承擔AI全部建設(shè)成本過高，更適合與金融科技生態(tài)協(xié)同實現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型。”

具體怎么協(xié)同？目前主流模式是“銀行主導+科技公司技術(shù)支撐+Agent為技術(shù)路徑”的合作共建。

蘇州銀行選擇的就是這條路——銀行提出業(yè)務需求，科技公司提供智能體解決方案，部署在銀行端運行，數(shù)據(jù)不出域，滿足合規(guī)要求。

中小銀行的資源稟賦優(yōu)勢在于：地域優(yōu)勢（積累了大量的區(qū)域產(chǎn)業(yè)、小微客戶數(shù)據(jù)）、場景優(yōu)勢（深耕縣域金融產(chǎn)業(yè)鏈細分場景）、敏捷優(yōu)勢（組織扁平、決策鏈短，能夠快速試點和迭代）。 把這些優(yōu)勢和科技公司的技術(shù)能力結(jié)合，才是正解。

第三條：從“功能是否完備”轉(zhuǎn)向“是否理解業(yè)務邏輯”

這是最難但也最重要的一條。

AI在銀行業(yè)的應用，已經(jīng)從“能用”進入“好用”的階段。 評價標準不再是“有沒有AI功能”，而是“AI能不能理解業(yè)務、參與決策、提升效率”。

以反電信詐騙為例。傳統(tǒng)的規(guī)則引擎只能識別已知詐騙模式，遇到新型詐騙就失效。而基于AI Agent的智能風控系統(tǒng)，能通過深度洞察能力識別異常關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)“事前預警”。

某地方性銀行部署智能體后，反詐攔截準確率提升了約40%，同時誤傷率大幅下降——因為AI能理解正常交易的上下文語境，不會“一刀切”。

對于中小銀行而言，這意味著AI建設(shè)要從“買工具”轉(zhuǎn)向“買能力”——不是買一個系統(tǒng)，而是建立一個持續(xù)學習、持續(xù)優(yōu)化的機制。

半年沖刺的啟示：存量激活是最好的AI練兵場

回到當下。6月是銀行半年沖刺的關(guān)鍵節(jié)點，多家銀行都在推進存量客戶激活、睡眠客戶喚醒、到期客戶留存等工作。

這些工作，恰恰是AI最應該介入的場景。

傳統(tǒng)的客戶激活方式是什么？客戶經(jīng)理打電話、發(fā)短信、約面談。效率低、觸達率低、轉(zhuǎn)化率更低。

AI能做什么？

精準圈人：通過大數(shù)據(jù)分析，識別出最有可能被激活的客戶群體，而不是“眉毛胡子一把抓”地給所有人發(fā)短信。

智能觸達：根據(jù)客戶的偏好和歷史行為，選擇最優(yōu)觸達方式（電話、短信、微信、App推送）和最優(yōu)觸達時間。

實時反饋：客戶響應后，AI系統(tǒng)能實時分析反饋，動態(tài)調(diào)整后續(xù)策略。

這不就是“存量客戶深挖”的最佳工具嗎？

已有城商行在半年沖刺中嘗試引入AI輔助工具，對沉睡客戶進行分層分類運營。初步數(shù)據(jù)顯示，AI輔助觸達的客戶響應率比傳統(tǒng)方式提升3倍以上。

在資源有限的情況下，用AI解決“存量激活”這個高頻剛需場景，是中小銀行切入“數(shù)智化”最務實的路徑之一。

結(jié)語：數(shù)智化不是選擇題，而是生存題

2000年的電子銀行，21世紀10年代的移動金融，21世紀20年代的開放銀行——每一波浪潮都有銀行積極擁抱，也有銀行觀望猶豫。結(jié)果呢？積極擁抱的不一定成功，但觀望猶豫的，幾乎都掉隊了。

“數(shù)智化”這波浪潮，對中小銀行而言，既是挑戰(zhàn)也是機遇。

挑戰(zhàn)在于大行的資源優(yōu)勢和規(guī)模效應，會進一步擠壓中小銀行的生存空間。

機遇在于中小銀行的地域優(yōu)勢、客群黏性、決策敏捷性，在“數(shù)智化”時代反而可能成為差異化競爭的資本。

關(guān)鍵在于，不要把“數(shù)智化”當成一個技術(shù)項目，而是當成一次經(jīng)營模式的升級。

從“數(shù)字化”到“數(shù)智化”，核心不是AI有多強大，而是銀行的經(jīng)營理念是否真正轉(zhuǎn)向“以客戶為中心、以數(shù)據(jù)為驅(qū)動、以效率為目標”。

六大行在前面探路，中小銀行跟在后面模仿，永遠只能吃灰。

找到自己的場景，守住自己的客群，用好自己的優(yōu)勢——這才是中小銀行的“數(shù)智化”生存之道。