银行AI竞赛已进入价值兑现“深水区”。业内高度关注的问题是，科技投入起步上百万元、动辄上千万元，最终能为业务带来多少增量？
而在此过程中，中小银行与大型银行之间亦存在“科技投入的贫富差距”：国有大行在AI基础设施、智能体建设方面年投入上亿元级别，而中小银行在AI智能体建设上投入显得“精打细算”，一家中部省份区域银行的智能体开发平台项目的中标价不足百万元。
此外，随着银行各个业务板块的智能体建设普及，系统对Token（词元）及算力消耗也面临精细化的谋算布局。
某银行科技部人士表示：“目前，智能体建设会更加关注在成本预算有限的情况下，把智能体系统优先赋能到哪些业务板块，以及如何在调用消耗最少的Token的情况下让AI达成相同的目标。”
智能体应用数量涌现
银行AI智能体应用于业务场景中的数量涌现。
部分上市银行年报数据显示，截至2025年年底，国有大行方面，工商银行（601398.SH）推动人工智能在30余个业务领域、500多个场景成功落地；建设银行（601939.SH）人工智能大模型技术赋能398个场景应用；交通银行（601328.SH）2025年部署AI智能体助手超2500个；中国银行（601988.SH）构建智能化助手400余个；邮储银行（601658.SH）大模型建设覆盖前、中、后台各领域超260个应用场景；股份制银行方面，招商银行（600036.SH）累计落地AI场景应用超800个；中信银行AI大模型落地超120个应用场景；兴业银行（601166.SH）构建AI开放能力160余项，上线AI应用场景260余个。城商行方面，北京银行（601169.SH）累计上线超过300个嵌入业务流程的智能体。
2026年，中小银行的AI智能体建设也紧随其后。例如，常熟银行（601128.SH）2026年一季报披露，目前已上线智能体46个，广泛应用于客服、风控、运营和办公等领域，推动业务效率整体提升20%。
此外，更多中小银行2026年上半年的AI智能体招标信息涌现。如2026年6月5日，青海农信系统监管数据智能体识别系统项目；苏州银行（002966.SZ）、徽商银行（03698.HK）以及渝农商行（601077.SH）等都纷纷发布智能体采购。
记者注意到，相比大型银行的智能体建设投入，中小银行的智能体投入多数在百万元级别。如苏州银行公布的智能体开发平台采购价格93万元，文档识别智能体采购价格110万元，放款审核智能体80万元，智能审批、尽调智能体采购价格为120万元，贷后管理智能体采购价格为80万元；徽商银行的AI智能问数平台采购价格为95万元，个人客户经理AI营销展业助手采购价格为185万元；渝农商行财富业务增长智能体采购价格为280万元。此外，河南农商行信贷AI智能双录系统采购价格为549万元。
业内人士认为，中小银行AI智能体建设成本权重上升，行业转向“要价值、要产出”的趋势明显，针对具体的银行业务场景设计最优的算力与模型搭配，让每一笔Token的消耗都能产生最佳的业务回报。
神州信息AI创新中心总经理晋梅博士向记者坦言：“2025年年初，银行在AI基础设施的建设和采购上投入较大；2025年下半年，更多银行转向具体业务场景下的智能体建设，这类项目数量翻倍增长；到了2026年，大家更关注投入产出比——基础设施建好、场景搭起来之后，智能体每一次计算、推理、给出结果都在消耗Token，所以除了固定投入外，Token这块的消耗变量也得算进去，投入到底有没有带来产出，银行看得越来越紧。”
某区域银行科技部人士告诉记者：“银行AI智能体的采购价格跨度较大，从几万元到上千万元不等，具体价格受银行规模、项目类型、功能复杂度、定制化要求及采购方式等因素影响。”
记者了解到，银行轻量级标准化应用如智能外呼、智能校对、基础智能体的价格相对较低，通常在几万元至几十万元之间，适合银行对标准化、轻量化场景的快速落地。而复杂的高定制化应用如智能体开发平台、大模型智能中台、高规格定制化智能体的价格相对较高，通常在百万元至千万元之间，涉及底层平台搭建、复杂业务逻辑融合及深度定制开发。
侧重财富管理及对公信贷
中小银行不会盲目卷入“千卡集群”和超大模型的军备竞赛，而是要做场景的深耕者、数据的经营者和智能服务的创新者。但如何量化智能体的投入产出比？
晋梅坦言，目前总体而言可从两个维度考量，一类是产能的释放，同等人力配置下，智能体数字员工能承接更多重复性工作，让员工腾出时间投入更高价值的业务，这部分释放出来的产能，可视为AI的直接贡献；另一类则体现在同等投入下，效率与业务产出的提升，这部分直接与经营结果挂钩。未来，Token调用将成为一项显著的成本支出，大家肯定会越来越看重这块。在经营压力下，银行更希望在KPI不变的前提下，以更有限的资源实现落地目标。这一诉求不仅是银行业的普遍关切，在其他行业也同样突出。
值得关注的是，银行业务部门越来越看重AI对存贷款业务的实际拉动作用，在财富管理上，体现为客户经理能覆盖更多客户、在更合适的时点给出适配建议，进而带动产品销售与管理资产规模（AUM）的增长；在对公信贷上，则体现为尽调与初审提速后，信贷经理管户半径扩大、放款周期缩短，同等人力下承接更多有效授信。也正因这部分增量看得见、可考核，业务部门会在项目启动前的范围沟通中明确要求设定验收标准；一些机构也开始探索把部分付费与效果挂钩的方式，让投入与产出更直接地对应。
在资源投入有限的前提下，目前中小银行的AI应用重点关注到哪些业务板块？晋梅告诉记者：“大财富管理、对公信贷是目前智能体应用关注度较高的两个板块。”
晋梅进一步指出，中小银行零售业务中的财富管理业务正面临“客户挑战”。客户可通过AI智能体等渠道获取产品分析，信息来源广泛，对比便利，选择空间极大。这一变化要求银行财富管理客户经理必须具备与之匹配的专业能力提升。在与客户交流之前，客户经理需提前掌握该客户的历史资产配置情况、风险偏好，以及其重点关注的板块等信息。AI智能体可结合这些信息，在数千只产品中给出配置建议，并为每个板块提前筛选出若干备选产品，协助客户经理做好事前准备。
此外，对公信贷也是当前银行重点投入智能体应用的领域之一。晋梅认为，在零售信贷方面，依托海量数据和结构化风控模型，银行已实现较高程度的信贷自动化，如信用卡秒批、消费信贷快速授信等应用。然而，企业信贷侧的数据形态更为复杂。企业授信相关的材料可能包含长达十几页的报告，或数十页的上下游链条分析，内容多为语言描述，传统结构化数据抽取与分析手段难以直接适用。借助AI智能体，银行可实现对文档语义的理解、上下文关联分析乃至多模态信息解读，使得原本需要信贷经理或审批经理花费大量时间阅读的“大部头”材料得以快速处理，显著提升对公信贷人员的管户效率。对公信贷业务中包含大量个性化、非标准化内容。在这一场景中，AI智能体可辅助客户经理撰写尽职调查报告，并为审批经理提供审批建议草案。更关键的一层是经验的沉淀。中小银行手里其实已经积累了大量过往授信案例，那些已经放过款也有了后续表现的资料，本身就藏着资深审批员的判断逻辑、推理路径，以及对特定行业的研判经验；把这些散落在历史案例里的判断蒸馏出来，沉淀成可复用、可调用的判断依据，一位新审批员也能调用到全行最资深的经验，并靠审批人的反馈不断校正、越用越准。所以AI在这里不只是帮着读材料、写初稿，它仍不能替代最终决策，但能按行内既定框架提供逻辑完整的初稿，更能把这套判断经验沉淀成会生长的资产，为人工判断奠定更厚的底子。
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