摘要

以生成式人工智能和大语言模型为代表的AI大模型技术，正驱动商业银行从“流程线上化”向“业务智能化”的深刻转型。本文基于动态能力与价值共创理论视角，结合2023-2025年行业实践，系统剖析了AI大模型赋能银行转型的内在机制与差异化路径。研究发现，大模型通过“技术赋能-业务转型-生态重构”三层机制，不仅重构了银行的动态能力基座，更推动了价值创造逻辑从内部“降本增效”向开放“价值共创”的范式跃迁。研究表明，转型路径呈现显著的“能力分层”特征：大型银行凭借资源禀赋构建“自主可控的智能生态”，而中小银行则依托“场景聚焦与生态借力”实现敏捷突破。面对技术成本、组织适配与算法风险等共性挑战，两类银行需采取截然不同的破解策略。本研究为理解大模型时代银行业的战略分化与能力重构提供了整合性分析框架，并对推动包容性、高质量的行业数智化转型具有实践启示。

关键词：AI大模型；商业银行；数字化转型；智能化升级；价值创造；动态能力

一、引言

当前，数字经济已成为全球经济增长的核心引擎，金融业的数字化、智能化转型也随之上升至国家战略层面。我国《金融科技发展规划（2022-2025年）》与《关于推进银行业保险业数字化转型工作的指导意见》等政策文件，明确将数字化、智能化作为银行业高质量发展的核心方向。毕马威 2025 年调研显示，超过七成的银行已将数字化转型列为全行首要战略，其优先级显著超越传统业务的局部优化。

与此同时，以生成式人工智能和大语言模型为代表的AI大模型技术迅猛发展，凭借其强大的多模态理解、自然语言交互与内容生成能力，为银行业突破传统转型瓶颈提供了新的技术可能。然而，商业银行的转型实践仍面临深层次矛盾：在增长模式上，依赖规模扩张的路径与效率提升需求之间存在张力；在服务供给上，标准化产品难以匹配日益个性化、场景化的客户需求；在发展格局上，资源与技术能力的差异使得大量中小银行面临“转型鸿沟”。

在此背景下，核心问题亟待回答：AI大模型如何成为破解上述矛盾的关键赋能者？其驱动银行转型的内在机制与理论逻辑是什么？不同类型的银行又应如何选择适配自身资源与能力的差异化路径？对这些问题的系统探索，不仅具有重要的理论价值，也对推动我国银行业实现高质量、包容性发展具有紧迫的现实意义。

二、融合现状审视：战略共识下的实践分化

AI大模型与银行业的融合已从战略共识走向规模化、深水区实践，但融合的深度、广度与模式因银行规模与资源禀赋呈现显著分化，形成了多元化的实践图谱。

（一）差异化实践路径：资源禀赋与战略选择的双重驱动

行业层面已形成“AI驱动转型”的广泛战略共识。然而，在实践层面，银行基于自身资源与能力，选择了截然不同的融合路径，这深刻反映了其资源依赖结构与动态能力构建方向的差异。

大型银行的“自主可控与生态引领”模式：以工商银行、招商银行、建设银行为代表的大型银行，凭借雄厚的资本、数据与人才储备，致力于构建自主可控的AI能力基座，并寻求对外赋能、塑造行业生态。例如，工商银行自主研发“工银智涌”千亿参数大模型，旨在打造覆盖全行超200个业务场景的统一智能底座；招商银行则发布并开源百亿参数模型“一招”，战略意图在于通过技术辐射构建行业影响力。此类路径的核心是进行大规模战略性投入，以确立长期的技术主导权。

相比之下，多数中中小银行的“场景聚焦与敏捷融合”模式：多数区域性银行、民营银行受资源约束，普遍采取聚焦关键场景、借助外部成熟解决方案的实用主义路径。它们利用DeepSeek等开源模型或与第三方科技公司深度合作，在智能客服、本地化精准营销、特定产业风控等高价值场景寻求快速突破。例如，江西银行通过与科技公司合作深化智能应用；富民银行则聚焦构建“本地产业+金融智能”生态。这种路径体现了在关键资源依赖下，通过快速集成与场景创新来构建差异化动态能力的策略。

（二）融合进程中的共性挑战

当前融合仍面临一系列深层挑战：技术层面，“AI幻觉”与算法黑箱带来可靠性风险，数据孤岛与高昂算力成本构成现实约束；组织层面，科层制架构与复合型人才短缺难以支撑敏捷协同与业技融合；评估层面，缺乏科学的成效衡量体系与理论中间机制解析，制约了转型的精准管理。

三、AI大模型驱动商业银行转型的内在机制：基于动态能力与价值共创的视角

大模型对银行的赋能，绝非简单的技术叠加，而是通过重塑其资源编排与价值创造逻辑，系统性地构建和提升银行的动态能力，并重构与客户、合作伙伴的价值共创网络。

（一）技术赋能机制：重构动态能力基座，实现能力普惠化

大模型首先作为一种革命性的“数字组件”，通过两种核心方式重构银行的技术能力基座。其一，它通过多模态理解与生成能力，极大拓展了银行的“感知-认知”边界。传统银行依赖高度结构化的数据，而大模型能将海量的文本、图像、语音等非结构化信息转化为可分析的决策资源。例如，工商银行的“工银智涌”大模型通过接入超200个数据源，构建亿维特征体系，实现了对客户和风险的立体化洞察。其二，大模型，特别是开源生态的繁荣，产生了显著的“能力平权”效应。它大幅降低了先进AI技术的应用门槛，使资源有限的中小银行能够快速获得此前只有大型银行才能负担的智能能力。中信银行部署DeepSeek R1开源模型实现算力成本显著降低的案例，正是资源依赖理论中，组织通过获取关键外部资源来弥补自身不足、构建新能力的生动体现。这共同推动了银行竞争从依赖传统规模优势，转向以敏捷技术应用和迭代为核心的能力竞争。

（二）业务转型机制：驱动价值共创，实现服务范式跃迁

在业务层面，大模型驱动银行从内部效率优化的价值攫取，转向与客户共同创造价值的范式跃迁。这一机制体现在三个层面：首先，在标准化流程中实现极致的效率跃迁，如建设银行的授信审批大模型将财务分析时间从数小时压缩至分钟级，通过自动生成评级审查要点文档释放人力资源。其次，也是更关键的一点，大模型通过深度用户理解，推动服务从标准化供给向个性化、场景化价值共创转型。招商银行的‘AI小助’依托‘一招’开源大模型能动态生成个性化财富方案，工商银行的‘智贷通’通过卫星遥感数据为三农客户提供周期适配的信贷产品，这本质上是银行利用大模型作为交互界面，深度融入客户情境，共同定义和满足其独特需求的过程。最后，大模型通过情感计算等技术注入“有温度”的情感价值，推动客户关系从冰冷的交易关系向基于信任的长期伙伴关系演进，深化了价值共创的情感基础。

（三）生态重构机制：重塑竞争范式，构建价值网络

大模型最终驱动银行突破单一组织边界，从线性价值链的参与者转变为开放价值网络的主导者或关键节点。这重构了银行的生态系统动态能力。其一，金融服务从独立产品演化为可嵌入任何数字场景的 “智能体” ，实现“场景即金融”。浦发银行的“科技金融雷达”主动扫描、服务科创企业，即是金融服务深度嵌入产业生态的典范。其二，大模型重构了金融信用的基石。在供应链金融中，通过分析链上真实数据为中小企业建立“数据信用”（如浙商银行的实践），减少了对核心企业主体信用的依赖，这不仅是一种风控技术升级，更是对传统金融信任模式的革新，促进了金融资源的普惠化配置。其三，这促使行业竞争范式从单体竞争走向“生态共同体”竞争。大型银行开源模型、同业组建联盟、银政企研合作等模式涌现，表明未来的竞争优势将更多取决于整合与协同生态资源的能力。

四、转型面临的核心挑战与差异化破解路径

前述机制的有效运转与差异化实践的成功，均面临一系列严峻挑战。这些挑战的紧迫性及破解路径的选择，同样因银行类型而异。

（一）共性挑战与差异化优先级

尽管转型方向趋同，但银行在实践中普遍面临三类严峻挑战，且其严峻程度因机构规模与资源禀赋呈现出明显差异。首先，银行普遍承受着技术成本与数据治理的双重压力。大模型的训练、部署与持续迭代需要高昂投入，且高度依赖高质量、大规模的数据基础。数据孤岛与标准不一的问题制约着模型效能，而对于资源有限的中银行而言，投入产出失衡的风险尤为突出，更容易陷入低水平重复建设的困境。其次，组织架构与人才体系面临深刻的适应性危机。传统的科层制与部门墙严重阻碍了跨部门数据共享与业务技术深度融合所必需的敏捷协作。与此同时，精通金融业务与AI技术的复合型人才极度稀缺。大型银行虽能凭借薪酬优势吸引顶尖人才，但其挑战在于如何改造庞大的传统组织肌体以适应新的工作范式；中小银行则面临人才吸引与保留的绝对困难。最后，算法风险与数据安全正带来持续的监管高压。“AI幻觉”与算法黑箱可能引发信贷歧视或重大决策失误，数据泄露在金融领域后果严重。随着《银行算法管理办法》等监管法规的落地，合规成本显著上升。大型银行因其系统重要性受到更严格的监管审视，而中小银行则在构建满足监管要求的合规技术能力方面存在显著短板。

（二）基于能力分层的差异化破解路径

面对共同挑战，大型银行与中小银行需基于自身资源禀赋与动态能力，采取截然不同的破解路径，构建符合自身定位的敏捷与稳健体系。

对于大型银行，其核心在于构建“自主创新+开放引领”的稳健体系。 在技术路径上，大型银行应坚持核心模型的自主可控研发，同时积极参与并贡献开源生态，形成“自有基座+开源生态”的双轨驱动模式。招商银行开源其“一招”大模型，便是这一战略的典型体现。此外，大型银行需主动牵头建立行业级的数据安全共享与算力协同机制，以降低全行业的转型成本与社会总能耗。在组织与治理层面，大型银行须推行“敏捷部落”等新型组织模式，并设立专职的AI团队以打破部门墙，招商银行在此方面已有先行实践。同时，应建立企业级的AI伦理与治理委员会，并融合应用可解释AI与知识图谱等技术来破解算法黑箱问题，工商银行在此领域的探索提供了有益借鉴。还需建立完善的模型风险监控与应急回滚机制，浦发银行的实践为行业树立了风控标杆。

与之相对，中小银行则应聚焦“场景纵深+生态借力”的敏捷路线。 技术路径上，中小银行必须彻底摒弃“大而全”的自研幻想，坚定采用“第三方成熟解决方案+开源模型精调”的融合模式。其战略重心在于深度聚焦本地特色产业或核心客群，集中资源在智能客服、特定产业链金融等1-2个高价值场景打造极致体验，从而构建难以复制的差异化能力。在组织与治理层面，中小银行需保持结构的轻便与灵活，可设立直接向行长汇报的“数字创新办公室”以加速决策。人才策略上，应采取“外部引进关键领军人才+内部业务骨干转型培养”相结合的方式。在风险治理方面，可依托可靠的第三方服务商获取合规工具包，并积极参与由大型银行或行业协会主导的技术与标准联盟，通过借力与协同实现安全合规发展。

五、结论

本研究系统论证了AI大模型通过“技术赋能-业务转型-生态重构”三层机制，正在深度驱动商业银行的数智化转型。其核心价值在于，大模型作为一种通用目的技术，不仅优化了银行运营的“效率曲线”，更关键的是重构了其“能力构建曲线”与“价值创造曲线”，推动了从“规模竞争”到“能力竞争”、从“价值传递”到“价值共创”的范式跃迁。研究发现，转型路径呈现清晰的“能力分层”特征：资源丰富的大型银行致力于构建自主可控的智能生态体系，而资源受限的中小银行则聚焦于打造场景深耕的差异化敏捷能力。成功转型的关键，在于银行能否基于自身资源禀赋，精准识别挑战优先级，并采取适配的组织、技术与治理策略，系统性地将大模型的潜力转化为可持续的动态能力。

（文章系作者投稿，文中内容不代表电子银行网观点和立场）

责任编辑：方杰