中小銀行如何突圍“AI競賽”

2025年，銀行繼續加碼數字化建設，14家在年報中披露數據的銀行，2025年金融科技合計投入1845.3億元，同比增長60.6%。從數據中，我們發現幾個特點。一是大行金融科技投入占比高，國有六大行2025年金融科技投入合計超1300億元，同比增長3.7%，占據投入量絕對大頭；二是AI成為投入核心賽道，如交通銀行科技投入重點傾斜于AI算力建設、模型研發與場景落地，AI已成為各家銀行戰略布局的核心關鍵詞，工行、建行等大行智算規模同比增長超50%，招商銀行AI應用全年替代超1556萬人工小時，平安銀行大模型應用場景翻倍增長至近400個。

一、“AI競賽”潮起

銀行業AI投入已從單點試點轉向體系化布局，資金、人才、算力等核心要素加速向AI領域集聚，一場以技術為核心的“AI競賽”全面鋪開。與大行相比，中小銀行往往面臨資金、人才、數據、技術等領域不足，難以復制大型銀行的規模化AI發展路徑。

資金方面，IT預算資源有限，在算力采購、模型調用等領域需要更為精打細算；人才方面，科技人員多集中于系統運維、軟件開發等基礎崗位，數據分析、AI算法人才稀缺；數據方面，系統數據碎片化、數據體量及維度欠缺、數據質量問題等制約AI大模型訓練及場景落地；技術方面，中小銀行業務場景有區域化、個性化特征，大行的AI解決方案難以直接適配，而定制化開發又成本高、周期長。

面對挑戰，有中小銀行跳出“規模競賽”思維，通過差異化投入、輕量化布局、精細化決策，成功突破各項難點，在AI競賽中實現“彎道超車”。如民營銀行微眾銀行、網商銀行、蘇商銀行，在AI研發及場景落地方面亮點頻現，并連續多年入選穆迪“全球20家新銳銀行”、亞洲銀行家TABInsights“全球前100家數字銀行”，位列全球前十。不考慮股東強大的數字技術支持，本文僅以蘇商銀行為例，介紹中小銀行在AI推進中的高效實踐。

二、中小銀行如何“彎道超車”

蘇商銀行定位為“科技驅動的O2O銀行”，每年將營業收入的6%投入數字技術研發，其中10%專項用于人工智能領域，2022-2025年間在數據與AI相關領域累計投入超億元。資源相對大行有限，蘇商銀行采取了“集中投入、精準傾斜”的策略，不過度追求算力規模、不在全鏈條廣泛投入，而是以“開源模型+二次開發”的模式，引入DeepSeek等高性能開源大模型，結合業務場景進行輕量化優化，同時優先布局智能信貸、智能風控、智能客服等高價值場景，確保每一筆資金都轉化為業務價值，避免低效投入。

蘇商銀行科技研發人員占比51%，遠超中小銀行平均水平，形成了“高標準吸引+產學研聯動+內部培養”的三維發力體系。為吸引AI算法、數據治理、模型研發等專業人才，蘇商銀行參照互聯網公司、高新技術企業的選人用人理念，在崗位體系、晉升機制、薪酬福利、項目制工作機制、企業文化等方面適配人才需求，有頭部科技公司背景的人才占比達6%。蘇商銀行還與南京大學等高校、智庫戰略合作，聯合攻關AI高價值項目，并建立了常態化培訓機制，鼓勵業務人員與技術人員跨界交流，培養既懂業務又懂技術的復合型人才，通過“數字金融大講堂”等加強全行員工AI應用技能培訓，有效提升AI工具的應用滲透率。

圍繞數據質量、數據整合難點，蘇商銀行搭建了涵蓋數據采集、數據治理、數據整合、數據資產、數據應用的全鏈條數據能力。在數據治理環節，建立了統一數據標準庫，開展系統數據的質量摸底、評估和改造，推進系統元數據的統一管理，建立常規性的數據質量監控機制，推進異構、非標數據的標準化處理。在數據整合環節，以湖、倉一體化提供結構化、非結構化數據的存儲和整合分析能力，并在此基礎上搭建數據集市、指標平臺，滿足數據的查詢、分析和報告需求。基于全鏈條數據能力，數據資源就化為高質量數據資產。

針對技術研發如何平衡個性化需求與定制化成本的問題，蘇商銀行搭建了AI大模型應用平臺和AI算力平臺雙基座，采用分布式輕量化算力架構，既滿足模型訓練與推理需求，又降低算力采購與運維成本；在模型研發上，在開源大模型基礎上進行二次開發，聚焦金融垂直場景優化模型參數，提升模型在信貸審批、風險識別、客戶服務等場景的適配性；在場景落地上，摒棄“大而全”的布局思路，聚焦智能信貸、智能風控、智能客服、智能研發、智能助手等核心賽道，打造輕量化、模塊化的AI應用，快速適配區域客戶需求，實現AI的低成本、高效率落地。

三、中小銀行的AI實踐

憑借差異化、輕量化、精細化的發展策略，蘇商銀行在AI領域取得亮眼成績，截至2026年初，該行AI大模型技術已在信貸審批、風險管控、客戶服務、精準營銷、運營優化等超110個業務場景落地，獲批設立“南京市金融大模型工程技術研究中心”，并先后榮獲“吳文俊人工智能科學技術獎”“2025年度AI金融創新應用領軍機構”等行業大獎。

智能信貸是蘇商銀行AI應用的重要領域，打造了從申請、審批、放款到貸后管理的全鏈路AI信貸體系。客戶自助或客戶經理線上提交信貸申請材料，蘇商銀行通過“多模態技術+混合專家框架”體系，對嵌套表格、影像等復雜場景非標材料做精準解析，較傳統OCR技術解析率有大幅提升，信貸材料綜合識別準確率提升至97%以上、信貸審核全流程效率提升了20%；在信貸風控、反欺詐監測等貸前、貸中、貸后全生命周期風控場景，蘇商銀行構建了“數據+算法+算力+場景”智能決策體系，應用模型蒸餾技術，在保持大模型精度的同時，推理效率指數級提升，單次決策響應時間壓縮至毫秒級。開發AI盡調助手做遠程自證盡調，單戶材料審核從一天壓縮至5分鐘，節約時間近100倍。以AI工具強化第一、二道防線，構建納稅、流水、財報“黃金三角”全鏈路風控，500-2000萬級貸款全流程自動化率提升至85%以上，審批時效壓縮50%，欺詐風險標簽準確率提升35%；貸后管理環節，以AI支撐批量自動監測、實時風險預警，人均管戶從幾十人提升至千人，AI輔助審批的大額貸款不良率控制在1.5%以內，低于傳統人工審批水平。

智能客服方面，蘇商銀行AI客服助手以五大創新應用覆蓋通話前、通話中、通話后的端到端業務流程閉環。通話前，客服知識庫助手利用AI大模型的自然語言理解、抽取和生成能力，實現知識庫的自動化、智能化管理，大幅降低人力成本、提高時間效率；話術提煉助手從現有客服等場景的非結構化數據中提煉優秀話術，豐富語料庫。通話中，話術推薦助手實時理解對話情境和向量化知識庫，利用檢索增強生成技術（RAG），實時推薦合適話術，還可根據客戶歷史交互和偏好，推薦個性化話術，大幅提升客服效率和服務質量；工單助手自動提取客戶訴求和關鍵信息，自動生成規范化工單，避免因信息不完整導致客戶反復說明，也減少客服工作量。通話后，質檢助手通過大模型提示詞技術，實現了質檢自動化，并通過模型的情感分析能力，識別客戶和客服的情緒，在大幅提高質檢效率和準確性的同時還能提供基于情緒的更全面質量評價。基于智能客服，蘇商銀行客服自助解決率提升了50%，金融消費者滿意度提升至98%，智能質檢助手則實現了客服質檢場景的100%全覆蓋。

智能反詐與消保方面，蘇商銀行以“AI驅動+人工輔助”模式，在客戶授權下分析交易數據、行為數據，提煉主要風險點及典型表現，挖掘禁用詞、關鍵詞，形成消保審查預警敏感詞庫，提供客戶反詐提醒、智能咨詢等服務，一旦發現客戶存在異常交易及可疑行為傾向，可及時提醒客戶注意甄別風險，鎖定異常投訴的行為軌跡和資金流向，形成完整電子證據鏈，切實防范客戶被非法代理維權利用、欺詐。蘇商銀行已將AI消保審查嵌入產品創新全流程，實現消保審查覆蓋率100%，從源頭上攔截可能被黑灰產利用的產品漏洞。

蘇商銀行AI技術已廣泛落地，除智能信貸、智能客服、智能反詐與消保外，落地的AI信用債報告助手能自動生成盡調、授信與審批文本，基于多模態非結構化特征提取技術，綜合識別準確率超過97%，授信報告采納率達到95%；產業鏈地圖AI助手可動態識別產業鏈關鍵節點，配合差異化營銷與風控模型，使授信額度精準度提升35%，累計識別可疑交易超過6萬筆；智能開發助手將代碼優化采納率提高了28%，核心系統迭代周期縮短30%，等等。

四、中小銀行的AI應用價值與影響

AI等數字技術賦能推動銀行員工產能提升。截至2025年末，蘇商銀行以700名員工累計服務2068萬個人貸款用信客戶、333萬個人存款客戶、182萬小微企業用信客戶，累計發放企業貸款超3700億元、消費貸款超6100億元。這也支撐蘇商銀行資產規模與營收利潤穩健增長，2025年末資產總額達1655.2億元，全年營收58.1億元，凈利潤11.6億元。

AI的規模化應用直接助力銀行降本增效。前文蘇商銀行在智能客服、智能研發等領域的案例已經充分展示其AI技術在流程效率提升、人力成本節約方面的出色表現，2025年蘇商銀行實現13.93%的高ROE水平，更加直觀體現該行高效運營的整體成績。

AI的全流程滲透支撐銀行風控能力顯著增強。數字風控對小額信貸的有效性已獲驗證，蘇商銀行進一步以AI攻堅大額信貸風控問題。2025年末，該行不良貸款率1.37%，遠低于民營銀行1.68%的平均水平，也低于同樣服務小微長尾客群的城商行1.82%、農商行2.72%。

AI工具加持有效提升客戶體驗與權益保護。AI在反欺詐領域的靈敏識別表現、在消保方面的前瞻性審查作用、在客戶服務領域的精準高效及個性化服務，共同提升銀行的金融消費者保護能力，助力客戶體驗提升。

在銀行業激烈競爭背景下，AI技術已成為蘇商銀行差異化競爭的核心利器。以AI技術為支撐，服務小微金融、消費金融、產業鏈金融等細分賽道，打造小額高頻、隨借隨還、線上便捷、服務優質的特色金融產品，成為行業“補位者”，形成獨特的市場競爭力。而蘇商銀行在AI領域的探索與實踐也可成為中小銀行突破資金、人才、數據、技術等難點，推進AI轉型的可參考、可復制經驗。