2026中国金融产业发展研究报告:银行日均调用大模型 140 万亿次,两年前还是千亿级

有一个数字我第一次看到时停了一下。我国银行业日均模型调用量，从 2024 年初的千亿级，增长到 2026 年 3 月突破 140 万亿，两年时间增长约一千倍。《中国金融产业发展研究报告（2026）》里把这个数字和一个判断放在一起，人工智能不再只是嵌在某个岗位、某个系统里的辅助能力，而是正在成为重构金融业生产方式的核心变量。这个说法如果放在两年前，会显得夸张；放在今天，有数据支撑。

两年涨一千倍，涨的是调用不是场景

把 140 万亿这个量级拆开看，会更清楚它意味着什么。截至 2026 年 5 月底，招商银行的日均调用量达到 330 亿次，它的大模型成本收入比稳定在 20% 左右。一家机构的日均调用就能占到 330 亿，那么全行业 140 万亿的量级，说明模型已经进入了高频、常态化的业务运行，而不是停留在演示阶段。

渗透率的数据也在同步走高。截至 2025 年末，国内头部银行、保险机构和券商的 AI 业务渗透率已超过 70%，区域性金融机构的渗透率突破 45%，较 2023 年提升超过 20 个百分点。这里面有个值得注意的落差，头部和区域机构之间差了 25 个百分点，而这个差距在 2023 年还不明显。技术扩散在金融业内部并不是均匀的，头部机构踩上了加速度，中小机构的追赶窗口正在收窄。

市场规模的变化给出了另一个侧面。中国 AI 加金融核心市场从 2024 年的 686 亿元增长到 2025 年的 942 亿元，同比增长 37.2%，2026 年预计突破 1280 亿元。作为对照，全球市场的规模是从 3948.8 亿美元增长到 4607.6 亿美元，增速约 16.7%，不到中国的一半。中国这条曲线的特征是基数小、增速高，2026 年突破 1280 亿元意味着行业正式进入千亿级赛道。2025 年，银行业、证券业、保险业三大板块的科技投入合计接近 2846 亿元。

这里我想说一个不同意见。调用量涨一千倍、渗透率破 70%，这些数字说明的是投入强度，不是价值产出。真正的分野在另一句判断里，行业重心正在从“要不要做 AI”深化为“如何用 AI 创造价值”。招行那个 20% 的成本收入比之所以被反复提及，是因为它代表了技术投入形成了清晰的商业闭环，而大多数机构还停在投入阶段。看这个行业，盯闭环比盯渗透率有用。

工行的 500 个场景，和招行的 856 个

落地路径其实分成了几种清晰的类型，机构规模不同，选的路子也不同。国有大行走的是全域系统性改造。工商银行的“工银智涌”金融大模型已在 30 余个业务领域落地 500 余个 AI 应用场景，AI 数字员工等效产能达到 5.5 万人年，相当于靠 AI 多出了一个中型银行的劳动力。建设银行的 AI 助手覆盖率达到 99.42%，日均访问量突破 10 万人次。邮储银行布局超 260 个大模型场景。

股份制银行走的是价值导向路线。招商银行依托自研大模型累计落地 856 个大模型应用场景，替代人工时长超 1556 万小时，小企业尽职调查报告有 82% 的工作量由大模型完成。它引入了一个叫 AI 贡献比的指标，从 2025 年底的 1 比 13.5 提升到 2026 年 5 月的接近 1 比 9。这个指标的设计思路比数值本身更值得学，它把 AI 的产出和成本放在同一个比值里，让投入产出变成一个可以被管理层直接考核的数字。

城商行走的是特色化路线。有的落地了 5 大全行级核心智能体，有的构建了 1 个智能底座、8 大数字行员、60 个场景的体系。中型机构的做法通常是把资源集中在一两个能立刻见效的场景，而不是铺开摊子。外资银行走的则是另一条路，把母行成熟的 AI 产品快速落地中国市场，在财富管理和跨境金融领域形成差异化优势，有的外资行自研的监管合规智能体平台已经打通了法规解析、指标生成和自动校验的全流程。

我认为这四种路径的选择，本质上是在回答同一个问题，你的数据和场景优势在哪。大行的优势是数据体量和场景覆盖，所以走全域改造；股份行的优势是机制灵活和商业敏感度，所以先算投入产出；城商行的优势是决策链条短和区域深耕，所以做特色突破；外资行的优势是母行的成熟能力，所以做能力搬运。路径没有高下，选错了才致命。

8 号文划了一条线，智能体第一次成了监管对象

2026 年 6 月 18 日，国家金融监督管理总局印发《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，也就是业内说的 8 号文，共 32 条意见，覆盖治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理等全生命周期。这是我国银行业保险业第一份系统性的 AI 安全应用指导文件，也是监管文件中第一次正式提出“金融智能体”这个概念。

文件确立的四大原则是，谁使用谁负责、自主可控、务实高效、安全发展。这四条里，“谁使用谁负责”是分量最重的一条，它把责任主体明确到了使用方，意味着金融机构不能把合规责任推给技术供应商。智能体从技术概念上升为监管对象，开发、部署、运行和退出从此有章可循，这个变化对供应商的影响比看上去大，过去可以模糊处理的责任边界，现在必须写进合同。

监管的态度很清楚，既要鼓励创新，更要守住底线。配套动作是同步的，此前央行已明确提出积极稳妥推进金融领域 AI 应用，国家网信办等部门联合印发的智能体规范应用与创新发展实施意见也提出研发金融风控智能体，提升信贷审批、交易监控、账户安全等环节的风险识别能力。政策信号的密集程度说明，金融业是这个领域被最先点亮监管灯的地方，因为它离钱最近、离风险也最近。

保险跑得最快，因为它离算式最近

三大板块里，保险的 AI 落地效果最容易被量化，原因是它的核心业务本身就是判断和计算。平安产险 2025 年通过 AI 反欺诈理赔拦截减损超 105 亿元。平安集团新一代智能客服月均会话量超 1000 万次，在线服务占比 72%，人工替代率超 80%。新华保险的大模型智能体业务问题解决率超 97%，覆盖全国 3500 余名柜面人员及超 10 万名代理人。

更细的案例能看清技术怎么嵌进流程。有家公司的车险核赔智能体，用垂类模型加大模型的双层架构，融合了计算机视觉、光学字符识别和大模型语义分析，覆盖影像分类、信息提取和智能审核三项能力，核心图像分类准确率 99%，关键单证识别准确率 94%，万元以下小额案件的自动核赔通过率达到 77%。它没有去追求全流程无人化，而是采取小额自动化、大额智能化的差异化策略，把最容易标准化的部分交给机器，把需要判断的部分留给人。

这个策略值得单独拎出来说。很多 AI 项目失败不是因为技术不行，而是因为贪心，想把整个流程一次性替换掉。而保险这个案例的做法是先切一刀，把金额作为分界线，小额走全自动，大额走人机协同。切完之后，自动化部分的准确率可以做到 99%，人工只需要处理复杂度高的那部分，整体效率和风险都在可控范围内。

证券业的投入规模最小，约 276 亿元，但同比增速达到 12.96%，复合增长率 19.69%，在各子行业里领跑。这个组合有点意思，基数最小、增速最快，说明券商正处在从零起步的加速阶段。它们的应用集中在投研生产和财富管理两端，包括 AI 生成研报初稿、自动提取公告关键信息、实时监控异常交易。有券商把多系统查询从数小时压缩到秒级，也有券商把风控从被动响应转向主动预警。

可信 AI 是下一道分水岭

报告提出的一个概念，我认为会是下一阶段的核心竞争力，叫可信 AI。它的逻辑是，只有当 AI 能够被信任，金融机构才敢让它进入关键流程；只有当 AI 能够被审计，监管和客户才可能接受。未来的成熟度不只看“能不能用”，更看“敢不敢用、能不能长期用、能不能在核心业务中用”。

可信 AI 的内涵被拆成六个维度。模型可解释，指的是能说清一个结论是怎么得出来的；数据可追溯，指的是进入模型的数据有来源、有授权；行为可审计，指的是每一次调用和决策都留痕；权限可管控，指的是智能体只能在被授权的范围内动作；风险可度量，指的是新型风险能被识别和量化；责任可认定，指的是出问题时能定位到责任主体。这六条看起来是合规要求，实际上是能力门槛，能做到的机构和做不到的机构，在承接核心业务上会被彻底分开。

落地的机制被归纳成三层防御体系。事前预防，建立严格的模型准入机制，对所有拟上线的 AI 应用开展安全性、公平性和合规性评估，伦理审查纳入标准流程；事中监控，建立运行时实时监测体系，对模型输出、调用行为和资源消耗持续跟踪，高风险场景设置人工复核；事后追溯，完整保留原始数据、推理路径、阈值触发记录和人工干预日志，确保每一步决策可追溯、可审计。

这份材料给金融机构的建议里，有一条我认为切中要害，从模型优先转向流程优先。很多 AI 项目效果不及预期，不是模型不够强，而是没进入业务流程。这句话可以反过来说，项目评估的第一个问题不该是“用什么模型”，而该是“哪个流程的哪个环节目前最慢、最贵、最容易出错”。想清楚这个问题，再去找技术方案，命中率会高很多。

如果你在金融机构负责这一块，有两个指标可以放在季度复盘里。一个是 AI 贡献比这类把产出和成本绑在一起的复合指标，它比场景数量更能反映真实进展；另一个是高风险场景的人工复核触发率，这个数字如果长期为零，要么是业务太简单，要么是复核机制根本没跑起来。数字不会骗人，怎么设计数字才会。