| 银行 | 全行AI战略定位 | 组织升级类别 | 组织升级方案详细介绍 | AI/智能化行动方案与计划 | 典型落地场景与核心亮点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 工商银行 |
"数智工行（AI-ICBC）" 将实施四年的"数字工行（D-ICBC）"战略全面升级为"数智工行（AI-ICBC）"。副行长赵桂德称"数智化不是选择题，而是必答题"，是抢占先机、掌握主动的战略选择。 |
兼职柔性 | 公开信息中未见以"AI"独立命名的实体一级部，主要通过现有金融科技条线 + 跨业务线协同推进；2025年启动"领航AI+"行动，坚持顶层设计与基层创新相结合，作为全行级跨条线工作机制。 | 启动 "领航AI+"行动；建成全栈自主可控的"工银智涌"千亿金融大模型技术体系；以国产算力为主构建大模型弹性算力池；集成多款业界主流模型构成企业级底座模型矩阵；率先完成 DeepSeek 私有化部署接入。 |
在30余个业务领域落地500余个 AI 应用场景；AI 数字员工年承担工作量相当于5.5万人年；典型场景：AI 财富助理、投研智能助手、对公信贷、运营管理。
亮点全栈自主可控算力 + 全链路安全防控体系 |
| 农业银行 |
"人工智能+"创新实施纲要 系统性描绘"人工智能与银行业务深度融合的智慧银行建设方法、策略和路径"，将数字金融蓝图细化为施工图。 |
兼职柔性 | 党委层面统筹部署，由总行牵头推进；公开信息中未明确披露独立 AI 实体部门或专班。媒体披露相关文件称已建立专职队伍负责大模型技术创新应用。 |
正式发布 《中国农业银行"人工智能+"创新实施纲要》；设定三个明确时间节点： · 2025年底：全行"AI+"规模化应用 · 2027年中：进阶推进 · 2029年底：纵深落地 制定"商业银行全面、深度应用人工智能"的能力体系。 |
推进云原生数据湖建设、分行数据上云工程；深化 GPS 定位、图像信息自动识别比对、生成式 AI 等先进技术应用，加强真人真事真景多维验证。
亮点分三阶段时间节点的明确路线图 |
| 中国银行 |
《"人工智能+"建设规划》 围绕"搭平台、汇数据、促应用、防风险、建机制"五大工作思路，做到三个"覆盖"：覆盖各个层级、覆盖所有机构、覆盖前中后台。 |
兼职柔性 | 围绕算力、算法和数据建立"专职队伍"加快大模型创新应用（年报披露），但未公开命名独立 AI 部门；以全行级建设规划统筹推进。 | 建设 BOCAI 大模型平台，部署10余款主流大模型形成模型矩阵；以 API、智能体、应用范式等方式赋能全行；构建鸿鹄、瀚海、星汉等五大技术平台。 |
累计部署智能化助手超400个；智能营销助手覆盖各级客户经理；智能问答助手覆盖所有网点；远程客服助手覆盖90%场景；票证识别支持270+种、日均调用150万次；RPA 覆盖超3300/3600+场景，月均执行近30万次。
亮点全球化 AI 赋能体系（依托海外信息中心） |
| 建设银行 |
"AI+风控"全流程管理模式 推进数智化、专业化、生态化转型升级；建成面向全集团的企业级金融大模型应用体系。 |
兼职柔性 | 首席信息官金磐石主导推进；公开披露暂未见独立 AI 一级部门，主要通过 IT 与业务条线协同；规划在雄安新建金融科创中心（总投资超11亿）作为新型组织载体。 | 适配16个版本通用大模型，形成16个版本金融大模型；建成面向全集团用户的企业级金融大模型应用体系；研发技能达7000余个；"建行云"算力规模增长9.58%。 |
AI 已规模化赋能集团内 398个场景（年中曾披露274个）；典型场景：授信审批、智能客服、"帮得"个人客户经理助理；2025年审批业务受理量两位数增长，平均处理时间下降超30%；金融影像文字识别覆盖75%票据。
亮点"AI+风控"全流程；多版本金融大模型矩阵 |
| 交通银行 |
"AI+金融"生态模式变革 将数智化作为战略转型重要抓手；推进人工智能应用规模化、体系化。 |
实体组织 兼职柔性 |
2025年1月董事会审议批准 设立"数字化经营中心"（年初新设，年底并入"个人金融业务部/消费者权益保护部/数字化经营中心"，定位与零售联系紧密）；同时通过《"人工智能+"行动方案》形成跨条线工作机制。 | 发布 《交通银行"人工智能+"行动方案（2025-2026年）》，规划 AI 与金融服务融合发展路径；搭建千卡异构算力集群；构建千亿级金融大模型。 |
"四位一体"远程视频服务模式（远程视频座席+数字员工+客户经理+客户服务经理）；风控领域全域应用 AI，打造"全集团机构、全品种、全风险类别"数字化全面风险管理体系；智能客服语音识别率99%；全年替代超千人力工时，精准识别风险资产超百亿元。
亮点风控从"人防/技防"向"智控"转变 |
| 邮储银行 |
"算力、算法、数据、场景"四位一体 已启动"十五五"IT规划编制，谋划布局科技发展蓝图。 |
兼职柔性 | 公开信息中暂未披露专门 AI 实体部门设立信息；由副行长牛新庄主导推进 IT 规划及科技能力升级。 | 推出 手机银行10.0版本 与 "邮智"大模型，构建"算力、算法、数据、场景"四位一体大模型服务体系；本地部署集成 DeepSeek-V3 和轻量 DeepSeek-R1 推理模型；完成三大核心系统升级换代。 |
累计部署 RPA 超2000个、上线4000余个自动化流程；"小邮助手"接入 DeepSeek 后逻辑推理能力增强；询价效率提升95%；2025年上半年反欺诈累计保护潜在受害账户逾10万户，防止资金损失超8亿元；可疑分析报告自动化生成，人工甄别效率提升30%。
亮点个人手机银行月活客户数逼近1亿 |
| 银行 | 全行AI战略定位 | 组织升级类别 | 组织升级方案详细介绍 | AI/智能化行动方案与计划 | 典型落地场景与核心亮点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 招商银行 |
"AI First / AI优先"战略 赋予 AI 能力建设优先地位，率先打造 AI 型组织；战略表述由"数字招行"升级为"数智招行"。董事长缪建民称"未来银行可能分为智能银行和非智能银行"。 |
实体组织 全职专班 |
2017年成立人工智能实验室；2022年末成立"AI+金融"工作组，2023年初加大投入；2024年新设零售客群部并新设"数字金融发展办公室"（原"金融科技办公室"更名/重组而来）；2024年新设零售客群部（管理 AUM 20万以下客户），强化数智零售组织保障。AI 由科技条线牵头推动（信息技术部主动挖场景、推业务落地，非传统业务部门提需求模式）。 | 实施 《数字化转型三年规划纲要（2023-2025年）》；持续夯实"云+AI+中台"科技底座；构建业界领先智算基础设施；打造企业级 AI 中台；发布中国银行业首个开源百亿参数金融大模型"一招"。 |
AI 应用1年内替代超1556万人工小时；大模型日均 Token 调用量260亿、较2024年增长10.1倍；落地184/120+个场景（零售、对公、风控、运营、办公）；AI Agent 已实现对亿级长尾客户智能化陪伴；对公小企业尽调报告82%工作量已由大模型替代人工；"招小财"AI助手响应准确率95%。
亮点科技条线主动挖场景的"前台引领"模式；研究设立 AIC 公司 |
| 兴业银行 |
"AI 人人可用、人人都用 AI" 董事长吕家进将"数智化作为战略转型的根本引擎"、"生死存亡之战"；推动"数字兴业"向"智慧兴业"迈进。 |
实体组织 全职专班 兼职柔性 |
成立"人工智能+"行动领导小组与工作组，董事长吕家进亲任组长；2025年年报披露拟成立"人工智能+"统筹规划办公室；再次调整科技条线组织架构。 | 发布 《兴业银行"人工智能+"行动方案（2025-2027年）》；构建"6+X"AI 能力体系（6大平台 + X 场景应用）；打造12类 AI 应用范式；形成"1+7"智能应用体系蓝图（1个底座 + 客户管理、营销、服务、风控合规、投资交易、决策审批、集中作业）。 |
已上线200多个智能体；AI 技术赋能 260多个场景应用（客服、营销、风控、投研等）；研发智能助手在全行研发条线广泛应用；2025年上半年拦截涉诈资金5.04亿元。
亮点"一把手工程"+ 三年滚动行动方案；AI 应用成效纳入考核 |
| 中信银行 |
《人工智能应用发展规划》 建成"自主平台+场景深耕+生态共建"三位一体 AI 赋能体系；以业务全面智能化为目标，重点打造投资研究、交易、风险防控等垂直行业模型。 |
实体组织 兼职柔性 |
联合中信证券、中信建投等机构 组建"金融科技创新中心"，打造集团内开放的创新平台，推进 AI 规模化应用；中信集团层面构建"科技-产业-金融"良性循环创新生态、设立科技专家委员会和科学技术协会。 | 升级融合决策式 AI "中信大脑" + 生成式 AI "仓颉大模型"；构建"一套基础设施、两大中枢平台、三组关键能力、N个应用范式"框架；实现 DeepSeek、Qwen 等主流大模型在国产算力环境下的全场景部署。 |
智能化服务场景超 1600个（落地全行最多之一）；仓颉大模型覆盖财富管理、客服中心、市场营销、投顾、风险合规等业务；金融市场领域集中量化交易平台整体自动化率超80%；AI 智能分配使客户经理人均服务客户数提升3倍；仓颉大模型平台获SAIL奖TOP30。
亮点决策式+生成式 AI 双模式融合；集团生态联合创新 |
| 平安银行 |
"AI+银行" / 集团"AI in All" 集团首席科学家肖京定义 AI 已"不是成本中心，而是价值创造中心"；银行作为科技驱动型组织。 |
实体组织 | 2024年架构改革将原大行政板块下的金融科技部，单独划出作为独立的"信息科技板块"，预算与人员均独立；行长冀光恒明确表示该领域维持较高的长期投入。 | 2017年启动数字化转型；运用物联网、区块链、人工智能、大数据、边缘计算等综合技术手段；依托集团"953"科技底座（建立全体系 AI 能力）。 |
大模型应用场景1年内翻倍增长至近 400个；零售 AI 营销平台全年节省费用6000万元；对公信贷 AI 自动生成企业风险报告和尽调报告，客户经理效率提升2.5倍，报告辅助自动填充率高达70%。
亮点科技板块预算/人员独立设置；集团-银行双轮驱动 |
| 浦发银行 |
"数智化战略"——锚定 AI 工程化 董事长张为忠："人工智能不仅是提升效率的工具，更是重构金融服务模式、驱动经营范式跃迁的核心引擎。" |
全职专班 | 公开报道明确提及成立 总行 AI 专班，推动"科技+业务"深度融合（来源：证券时报2026年4月报道）。 | 2025年12月12日发布 《浦发银行人工智能实施行动计划（2026）》，作为"十五五"开局重要里程碑；构建"5+1"体系：应用工程、模型工程、数据与知识工程、资源工程、安全工程 + 一套实施工艺；推动"数字基建、数字产品、数字运营、数字风控、数字生态"五数建设；构建"全栈国产化算力平台+开源大模型"应用模式（业界首家）。 |
"抹香鲸"数智管理平台服务近9000家科技企业，"浦新贷"产品从申请到放款仅需48小时，科技金融贷款占比达44%；数智运服务与作业平台（11月末上线）打造全行 首个系统级 AI 应用。
亮点全栈国产化算力 + AI 工程化"五大工程+一套工艺"体系 |
| 光大银行 |
"决策式+生成式"综合智能解决方案 制定《模型建设发展规划》，布局综合应用的智能解决方案。 |
实体组织 全职专班 |
2025年在原"数字化转型委员会"基础上 成立"数字金融发展委员会"；从机制、流程、平台三方面优化，设立 · 委员会层（决策层） · 工作组层（按三大客户领域设置） · 专班层（普惠金融专班、供应链金融专班、零售信贷专班，每个专班有业务人员+科技人员，含数据/模型人员，相当于一个数字化运营团队）。 |
AI 算力支撑保障120多个算法模型和840个场景应用；推进大模型在金融业务核心环节深度融合（语义理解、代码助手等）；智能运营中心大模型 GPU 算力资源采购规模1808万元。 |
多业务条线（普惠、供应链、零售信贷）均有数字化运营专班；副行长杨兵兵主导推动机制、流程、平台三方面优化。
亮点"委员会-工作组-专班"三级数字化治理架构最为清晰 |
| 民生银行 |
数字金融委员会驱动转型 董事长高迎欣："2025年要加速 AI 技术应用和大模型建设，打造企业级知识管理体系"。 |
实体组织 | 以原"数字化金融工作领导小组"（2022年成立、由全体行领导组成）为基础，调整设立"数字金融委员会"，推进数字化转型战略走深走实。 | 行长王晓永提出2025年要丰富大模型应用场景；运用大模型技术在知识生产和应用领域的能力，打造企业级知识管理体系，赋能各项经营管理活动。 |
公开披露的具体场景数量较少（年报2024未详细介绍大模型进展，强调2025发力）；主要发力方向：知识管理、智能客服、研发提效。
亮点从领导小组升格为常设委员会 |
| 华夏银行 |
人工智能 + 量子科技双轨 持续推进大模型量子科技等新技术在智能客服、辅助研发等领域场景应用。 |
实体组织 | 2025年9月底对总行组织架构调整，将 "数字金融管理部"更名为"信息科技管理部"、"数据信息部"更名为"数据管理部"；信息科技管理部由科技子公司"龙盈智达"原董事长韩波调任总经理。 | 构建基于多种算力融合的量子金融云平台；规划深化集中运营和 AI 等新技术运用，释放人力资源。 |
智能客服、辅助研发等领域；具体场景数量未详细披露。
亮点组织调整反向（弱化"数字金融"标签、强化"信息科技"底层支撑定位） |
| 浙商银行 |
"大模型+小模型"双引擎风控 聚焦细分业务风控小模型 + 大模型通用产品。 |
兼职柔性 | 2025年2月底揭牌"浙商银行西安科研中心"（含数据灾备中心、互联网金融产品软件研发中心、培训中心、客服中心、配套公寓、特色金融街区及浙商基金创投小镇）；未公开明确独立 AI 实体部。 | 发力大模型通用产品建设；推动"大模型+小模型"双引擎风控体系。 |
新增120余个业务风险模型，覆盖零售、供应链、小微企业等全业务条线；反欺诈系统通过实时流计算与 AI 模型联动，欺诈交易识别时间从分钟级压缩至 秒级。
亮点风控领域大小模型协同范式 |
| 广发银行 | 公开战略表述较少；以场景驱动大模型基础能力建设。 | 暂无信息 | 公开信息未见独立 AI 实体部门或专班披露。 | 完成大模型基础能力建设规划及架构设计；落地场景超过媒体披露阈值（具体数量未详细披露）。 | 公开披露场景细节较少 |
| 渤海银行 |
系统谋划大模型建设 推动基于大模型技术的数字生产力发展和智能化升级。 |
暂无信息 | 公开信息未见独立 AI 实体部门或专班披露；强调系统谋划方式推进。 | 2025年加快推进四大企业级工程建设，深化大模型布局。 | 上线零售智能风控报告；同步推进问答助手等应用场景。 |
| 恒丰银行 | 公开战略表述较少；与中国电信签署战略合作协议共筑数字金融新生态。 | 暂无信息 | 公开信息未明确披露 | 公开信息未明确披露独立 AI 行动方案 | 公开披露场景细节较少 |
| 银行 | 全行AI战略定位 | 组织升级类别 | 组织升级方案详细介绍 | AI/智能化行动方案与计划 | 典型落地场景与核心亮点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北京银行 |
"all in AI" / "AI+金融"全场景 董事长霍学文："面对大模型激发的新质生产力，将重塑组织形态，通过'人+AI'知识共创模式实现对员工的全面赋能。" |
兼职柔性 | 战略层提出"重塑组织形态"、强调"人+AI"知识共创；公开信息中未披露独立 AI 实体部门设立信息。 | 升级建设 "京智大脑" 企业级人工智能平台；研发百亿级参数 "京智"大模型；推广京翼大模型服务（MaaS）平台、京骑 AI 智能体（AI Agent）应用平台、AIB 人工智能创新平台；形成"大模型+通用机器学习模型"驱动的技术体系；实现 DeepSeek 全栈国产化金融应用。 |
推出零售领域首个 AI Agent 应用——智能策略复盘助手；聚焦智能营销、智能风控、智能运营、智能客服等领域规模化应用。
亮点"京智大脑"+"京智"大模型+"京翼/京骑/AIB"四大平台矩阵 |
| 江苏银行 | "智慧小苏"驱动业务智能化；率先落地业内首个 DeepSeek 部署。 | 兼职柔性 | 公开信息未明确披露独立 AI 实体部门或专班。 | 自主研发 "智慧小苏" 大语言模型服务平台；率先本地化部署微调 DeepSeek-VL2 多模态模型和轻量 DeepSeek-R1 推理模型。 |
截至2025年6月末已落地智能化场景接近 60个；应用于数据血缘分析、地址智能对比、合同智能质检（智能合同质检准确率95%）、托管资产估值对账自动化等。
亮点业内首家正式启用 DeepSeek 大语言模型的银行 |
| 上海银行 | 将大模型生态建设纳入"深化数字化转型"重点项目。 | 暂无信息 | 公开信息未明确披露独立 AI 实体部门或专班 | 加速 AI 基础设施建设；深化技术研发；强调大模型生态建设作为深化数字化转型的关键项目。 | 具体应用场景披露较少 |
| 宁波银行 | 探索以人工智能为代表的新技术应用；强化大模型工程能力经验和人才支撑。 | 实体组织 | 2025半年报披露组织架构 增加"大模型项目部"（总行设立，公司董秘俞罡披露），专注研究、探索和借鉴新技术，推动人工智能大模型在银行业务中的应用。 | 拓展大模型技术平台体系；持续积累大模型工程能力经验，强化大模型人才支撑。 |
在财富管理、零售公司、客服中心等领域进行场景试点验证。
亮点城商行中较早设立独立的"大模型项目部" |
| 南京银行 | 营销大脑与产业大脑双脑融合（基于大模型）。 | 暂无信息 | 公开信息未明确披露独立 AI 实体部门或专班 | 基于大模型探索多场景应用；营销大脑与产业大脑融合。 | 多业务场景探索；具体数量未详细披露。 |
| 杭州银行 | 公开战略表述较少。 | 暂无信息 | 公开信息未明确披露 | 公开信息未明确披露独立 AI 行动方案 | 公开披露场景细节较少 |
| 徽商银行 | 加大人工智能、大模型等新技术应用。 | 暂无信息 | 公开信息未明确披露独立 AI 实体部门或专班 | 开展 AI 大模型综合服务平台建设。 | 2024年金融风控大模型在银行零售信贷场景应用方案获相关奖项。 |
| 上海农商银行 |
数字化转型暨金融科技发展战略迭代 实现"场景生态化、产品自助化、渠道综合化、经营数字化、风控智能化、运营自动化"六大目标。 |
全职专班 | 2025年上半年 专门成立"AI 研究工作小组"，形成完整的大模型技术研究框架；科技金融形成 "1+1+12+N"组织架构；要求科技人员与业务人员共同开发项目，科技部门副总经理在业务部门兼任、参与决策。 | 推动 《2023-2025年数字化转型暨金融科技发展战略》 落地；启动 《2026-2028年数字化转型暨金融科技发展战略》 编制；启动《2026-2028年业务数字化转型规划》编制，覆盖公司金融、零售金融、同业金融、风险管理、业务运营、数据治理与应用、基础架构和技术七大板块。 |
"算力贷""智驾贷"亮相2025 WAIC（聚焦 AI+制造）；电子证章赋能"零跑动"营商服务；大语言模型在合规内控领域的应用案例入选优秀项目；数据管理能力达 DCMM4 级；交付周期由170天缩短至 90天。
亮点农商行中较早成立 AI 研究工作小组；业技深度融合机制 |
| 重庆农商银行 |
"121"项目规划 以金融级 AI 中台为核心。 |
兼职柔性 | 公开信息中暂未披露独立 AI 实体部门设立信息。 | 推进"121"项目规划：建设1个金融级 AI 中台 + 引入2个垂直领域大模型（代码助手、知识库）+ 组合封装1套 AI 能力打造融合金融科技的数字员工系统；依托百度智能云企业级金融 AI 中台。 |
代码规范最佳实践场景；AI 中台-代码助手项目；从分散式 AI 到统一智能平台的升级。
亮点明确的"1中台+2大模型+N应用"建设范式 |
| 中原银行 | 模型管理平台为核心。 | 暂无信息 | 公开信息未明确披露独立 AI 实体部门或专班 | 推进模型管理平台建设。 | 公开披露场景细节较少 |