理解未来五年银行AI转型，首先需要看清金融强国建设的政策方向。

《金融强国建设“十五五”规划》坚持“防风险、强监管、促高质量发展”的工作主线，明确了六大重点任务：健全金融宏观调控体系、全面加强金融监管、有效防范化解金融风险、积极有效服务实体经济、推动金融高质量发展、扩大金融高水平开放。

国家“十五五”规划纲要进一步强调，大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融和数字金融，提升金融服务实体经济的质效，建设安全高效的金融基础设施，稳步发展数字人民币。

需要强调的是，金融强国建设并不等同于银行AI建设，但人工智能正在成为实现上述目标的重要技术手段。

2026年10月20日，中国人民银行副行长、国家外汇管理局局长朱鹤新在金融街论坛金融科技大会上提出，“十五五”时期要以金融数字化、智能化转型为主线，积极稳妥深化“人工智能+”，安全有序推进“数据要素×”，重点推动智能驱动、数据筑基、风险可控与标准引领。

如果把这些政策信号放在一起，可以得出一个重要判断：未来银行AI转型不能仅仅围绕自身降本增效，而必须同时回答服务实体经济、提高金融资源配置效率、增强风险治理能力和提升金融服务普惠性等问题。

这意味着，银行AI投入的战略重心将发生变化。过去是先有技术，再寻找应用场景；未来应首先明确金融发展的业务需求，再配置AI技术、数据和算力资源。

1. 工商银行刘珺：AI越智能，越需要明确责任边界

2026年10月19日，工商银行行长刘珺在外滩年会上提出，AI参与金融活动之后，首先需要解决主体身份与责任归属问题。

他强调，银行不能简单照搬互联网企业的AI应用模式。对于高度依赖数据的业务，可以提高AI自动化程度；直接面向客户的业务，需要保留人工监督；涉及价格形成和重大金融风险的业务，必须由人类参与关键决策。

这一观点与金融强国“十五五”防风险、强监管的要求高度契合。

未来银行的AI治理，不仅要关注模型是否安全，更要关注智能体能执行什么任务、拥有多大权限、谁承担最终责任。可信AI治理将成为规模化应用的基本前提。

2. 农业银行谷澍：AI正在重塑银行经营模式

农业银行董事长谷澍在2026年金融街论坛上指出，数字技术正在推动金融经营从标准化供给走向智能协同和场景定制，风险管理从被动响应走向实时感知和主动干预，金融生态则越来越重视数据与算法的作用。

这不仅是技术效率的变化，更意味着金融服务组织方式的改变。

例如，银行服务科技创新企业，未来可以利用多个专业智能体协同完成技术价值评估、产业分析、融资方案设计和动态风险监测，为企业提供更加精准的综合金融服务。

农业银行的观点提示，落实科技金融、普惠金融等政策目标，需要银行从单点AI应用走向跨业务流程的智能协同。

3. 建设银行张金良：从场景创新走向企业级AI体系

建设银行董事长张金良在2026年金融街论坛上表示，AI正在重塑客户经营、运营管理和风险防控模式。建设银行已经构建企业级智能底座，覆盖超过900个应用场景。

当AI应用达到数百甚至上千个时，银行面临的主要挑战将不再是寻找更多应用场景，而是如何统一管理模型、数据、知识、算力和风险。

未来银行需要建立企业级AI生产体系，让统一的技术底座支撑不同业务创新，避免重复建设，并实现规模化运营。

4. 中国银行张辉：AI转型必须回答四个问题

中国银行行长张辉在2026年陆家嘴论坛上提出，银行AI落地需要回答四个问题：做什么、用什么做、怎么做，以及如何把握应用边界。

他强调坚持业务驱动，抓住算力、算法、数据三大要素，推动业务与技术深度融合，并完善安全治理体系。

中国银行已构建“326”全球化AI赋能体系，推动AI应用覆盖境内外业务机构。

这一实践对金融强国建设中的高水平开放具有重要启示。未来银行既要提高国内金融服务能力，也需要利用AI加强跨境支付、国际结算、贸易融资和全球风险管理能力。

5. 招商银行王小青：AI投入必须转化为实际生产力

招商银行持续推进“AI First”战略。2026年上半年，招行日均Token吞吐量较上年全年增长78%，落地1386个AI应用场景，AI提效形成1388万小时的等效人工工时贡献。

这些数字说明，AI正在对银行运营产生实质性影响。

但更值得关注的是，节省的工时是否真正转化为成本改善、客户价值和经营收益？

等效工时并不直接等于实际成本节约，Token消耗增加也不必然意味着业务价值增长。

未来银行AI投入必须建立更加科学的价值评估体系，从模型使用量转向有效任务完成率、业务效率、客户价值和投资回报。

6. 浦发银行张为忠：AI正在改变金融服务的底层逻辑

浦发银行董事长张为忠在2026年陆家嘴论坛上指出，AI对金融行业的影响不是渐进式的局部改进，而是对经营底层逻辑的全面改造。

其中一个重要方向，是专业金融服务的大规模普惠化。

过去，高质量金融咨询和个性化服务高度依赖专业人员，服务成本较高。AI则有机会让更多中小企业、普通消费者和长尾客户获得专业化、个性化的金融服务。

这与金融强国建设强调的普惠性高度一致。AI的真正价值，不只是让银行服务现有客户的成本更低，还在于让过去难以获得优质金融服务的客户获得更好的服务。

结合金融强国“十五五”部署和六家银行高管观点，我认为未来三到五年，中国银行业AI转型应重点推进五个方向。

第一，以金融“五篇大文章”为牵引，重构高价值AI应用场景。

科技金融需要提升对科技型企业知识产权、研发投入、技术竞争力和创新潜力的识别能力；绿色金融需要建立更加完善的碳排放数据分析、环境风险评价和绿色项目识别能力；普惠金融需要通过多维数据与智能风控提高小微企业融资可得性；养老金融需要发展更加便捷、可信、适老化的智能服务；数字金融则需要推动AI融入金融服务与经营管理全过程。

未来银行AI场景的选择，不应仅仅看技术实现难度，更应该看是否有助于落实金融“五篇大文章”、改善金融服务质效。

第二，从智能助手走向智能体驱动的核心业务流程。

当前很多银行已经部署大量智能客服、智能办公和知识问答应用，但多数仍停留在局部任务层面。

未来更重要的是让智能体进入信贷、客户经营、财富管理、运营和风险管理等核心业务流程，并在明确授权和风险边界的基础上实现协同。

例如，面向科技企业的授信业务，可以将产业研究、企业信息核验、财务分析、风险识别、授信报告生成等任务串联起来，显著降低重复性工作，同时保留必要的人工审核和最终审批。

第三，从数据治理走向企业级知识工程。

银行拥有海量数据，但大量重要知识分散在制度文件、产品手册、风险政策、历史案例和员工经验之中。

未来银行需要把这些知识转化为智能体可以准确理解、可靠调用、持续更新的知识资产。

金融知识图谱、知识编织、检索增强生成、数据语义管理与知识治理，将成为银行AI生产体系的重要基础。谁能有效利用金融业务知识，谁就更有机会形成差异化的AI竞争优势。

第四，从传统风控走向主动智能风控和可信AI治理。

金融强国建设始终强调金融安全。2026年6月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，明确“谁使用谁负责”，并对高风险应用管理、人工复核和全生命周期治理提出要求。

未来银行既要利用AI提升企业风险识别、异常交易监测、反洗钱分析和贷后管理能力，也要防范大模型幻觉、数据泄露、智能体越权和自主决策失控等新风险。

银行AI治理应从单纯的模型安全延伸到数据、模型、智能体、业务流程和组织责任的全生命周期管理。

第五，从AI项目建设走向AI生产运营与价值管理。

随着模型和智能体规模扩大，银行将持续面对推理成本、资源调度、模型更新、服务质量和应用效果评价等问题。

未来需要建立一套从资源投入到业务成果的运营指标体系：用Token衡量算力和模型资源消耗，用DAA（日活智能体）及有效任务完成率衡量智能体运营水平，用AI ROI衡量最终业务价值。

同时，银行需要围绕人机协同重新设计岗位、流程和管理机制。

真正成熟的银行AI体系，不仅要建得起来，还要用得起来、管得起来，并持续创造经营价值。

随着银行自研能力增强，简单模型部署和通用AI应用开发的竞争可能进一步加剧。但从金融强国建设的整体目标来看，银行数智化需求并不会局限于AI模型，而将延伸到更广泛的金融业务创新和技术体系升级。

我认为，有五类机会尤其值得关注。

第一，金融“五篇大文章”催生垂直AI解决方案。

科技金融需要科技企业智能评价、知识产权分析和产业风险识别；绿色金融需要碳数据管理、绿色项目识别和ESG风险分析；普惠金融需要小微企业智能授信与动态风险监测；养老金融需要智能养老服务、适老化交互和长期金融需求分析。

对于金融软件和行业解决方案厂商，未来不能只向银行销售通用AI助手，而要围绕金融业务需求提供专业解决方案，并通过业务指标证明价值。

第二，企业级AI平台、金融数据与知识工程持续升级。

银行AI规模化应用，将持续带动高质量数据治理、金融知识图谱、知识编织、多模型管理和智能体开发平台建设。

云计算、数据库、数据治理和金融软件厂商需要从技术产品提供者，向企业级智能能力提供者转型。

第三，智算、Token运营和AI基础设施服务成为长期机会。

随着推理需求扩大，银行将更加关注算力利用率、模型运行效率、服务可靠性和整体成本。

对于云和智算厂商，商业模式需要从销售GPU资源、模型调用服务，进一步转向推理优化、模型调度、混合云管理、AI运营和成本优化。

特别是在Token单价持续下降的背景下，真正有价值的不是销售更多Token，而是帮助银行用更低成本完成更多有效金融任务。

第四，可信AI、安全治理和金融科技监管服务需求上升。

金融AI应用越深入核心业务，对模型评估、智能体身份管理、权限控制、行为追踪、安全审计和风险预警的要求就越高。

这一领域对安全厂商、金融科技厂商和专业咨询服务商具有重要意义，尤其需要将技术能力与银行风险管理、监管要求及业务责任体系结合起来。

第五，金融开放与全球化经营创造新需求。

金融强国“十五五”明确提出扩大高水平开放，推进人民币国际化，完善跨境支付体系和金融基础设施互联互通。

这将带动跨境金融服务、全球支付清算、贸易融资、跨境数据治理、多语言金融智能体、全球云基础设施以及跨境合规管理等领域的数智化需求。

对于具备国际化交付能力的厂商，帮助中资银行和出海企业提升跨境金融服务能力，有望成为新的增长方向。

另外，还需要关注大型银行与中小银行需求的差异。大型银行更加重视自主可控、企业级平台与核心业务创新，中小银行则可能更需要标准化、模块化、成本可控、合规可信的AI产品与托管服务。厂商应据此形成差异化市场策略。

金融强国“十五五”规划确立了未来五年的金融发展方向，六家大型银行高管的观点则从经营实践层面揭示了AI转型的路径。

两者共同指向一个更加深刻的变化：

未来银行AI转型不是简单地将传统银行业务数字化、自动化，而是通过智能技术重新组织金融服务、提高资源配置效率、增强风险治理能力，让金融更加高效、精准、普惠地服务实体经济。

这场转型将是一个长期过程。模型能力、算力规模和智能体数量固然重要，但它们只是基础，真正决定银行长期竞争力的，是能否将AI能力转化为客户价值、业务价值与社会价值。

对数智化厂商而言，未来的机会也将从单纯交付技术产品，转向深度参与金融业务创新、知识工程、智能运营和可信治理。

从模型竞赛走向价值竞赛，从Token消耗走向业务成果，从数字化银行走向AI驱动型银行，将成为中国银行业“十五五”数智化转型的重要方向。

最终，衡量银行AI转型成效的，不是部署了多少模型、建设了多少智能体、消耗了多少Token，而是创造了多少真实的金融价值。