2025年，银行继续加码数字化建设，14家在年报中披露数据的银行，2025年金融科技合计投入1845.3亿元，同比增长60.6%。从数据中，我们发现几个特点。一是大行金融科技投入占比高，国有六大行2025年金融科技投入合计超1300亿元，同比增长3.7%，占据投入量绝对大头；二是AI成为投入核心赛道，如交通银行科技投入重点倾斜于AI算力建设、模型研发与场景落地，AI已成为各家银行战略布局的核心关键词，工行、建行等大行智算规模同比增长超50%，招商银行AI应用全年替代超1556万人工小时，平安银行大模型应用场景翻倍增长至近400个。

一、“AI竞赛”潮起

银行业AI投入已从单点试点转向体系化布局，资金、人才、算力等核心要素加速向AI领域集聚，一场以技术为核心的“AI竞赛”全面铺开。与大行相比，中小银行往往面临资金、人才、数据、技术等领域不足，难以复制大型银行的规模化AI发展路径。

资金方面，IT预算资源有限，在算力采购、模型调用等领域需要更为精打细算；人才方面，科技人员多集中于系统运维、软件开发等基础岗位，数据分析、AI算法人才稀缺；数据方面，系统数据碎片化、数据体量及维度欠缺、数据质量问题等制约AI大模型训练及场景落地；技术方面，中小银行业务场景有区域化、个性化特征，大行的AI解决方案难以直接适配，而定制化开发又成本高、周期长。

面对挑战，有中小银行跳出“规模竞赛”思维，通过差异化投入、轻量化布局、精细化决策，成功突破各项难点，在AI竞赛中实现“弯道超车”。如民营银行微众银行、网商银行、苏商银行，在AI研发及场景落地方面亮点频现，并连续多年入选穆迪“全球20家新锐银行”、亚洲银行家TABInsights“全球前100家数字银行”，位列全球前十。不考虑股东强大的数字技术支持，本文仅以苏商银行为例，介绍中小银行在AI推进中的高效实践。

二、中小银行如何“弯道超车”

苏商银行定位为“科技驱动的O2O银行”，每年将营业收入的6%投入数字技术研发，其中10%专项用于人工智能领域，2022-2025年间在数据与AI相关领域累计投入超亿元。资源相对大行有限，苏商银行采取了“集中投入、精准倾斜”的策略，不过度追求算力规模、不在全链条广泛投入，而是以“开源模型+二次开发”的模式，引入DeepSeek等高性能开源大模型，结合业务场景进行轻量化优化，同时优先布局智能信贷、智能风控、智能客服等高价值场景，确保每一笔资金都转化为业务价值，避免低效投入。

苏商银行科技研发人员占比51%，远超中小银行平均水平，形成了“高标准吸引+产学研联动+内部培养”的三维发力体系。为吸引AI算法、数据治理、模型研发等专业人才，苏商银行参照互联网公司、高新技术企业的选人用人理念，在岗位体系、晋升机制、薪酬福利、项目制工作机制、企业文化等方面适配人才需求，有头部科技公司背景的人才占比达6%。苏商银行还与南京大学等高校、智库战略合作，联合攻关AI高价值项目，并建立了常态化培训机制，鼓励业务人员与技术人员跨界交流，培养既懂业务又懂技术的复合型人才，通过“数字金融大讲堂”等加强全行员工AI应用技能培训，有效提升AI工具的应用渗透率。

围绕数据质量、数据整合难点，苏商银行搭建了涵盖数据采集、数据治理、数据整合、数据资产、数据应用的全链条数据能力。在数据治理环节，建立了统一数据标准库，开展系统数据的质量摸底、评估和改造，推进系统元数据的统一管理，建立常规性的数据质量监控机制，推进异构、非标数据的标准化处理。在数据整合环节，以湖、仓一体化提供结构化、非结构化数据的存储和整合分析能力，并在此基础上搭建数据集市、指标平台，满足数据的查询、分析和报告需求。基于全链条数据能力，数据资源就化为高质量数据资产。

针对技术研发如何平衡个性化需求与定制化成本的问题，苏商银行搭建了AI大模型应用平台和AI算力平台双基座，采用分布式轻量化算力架构，既满足模型训练与推理需求，又降低算力采购与运维成本；在模型研发上，在开源大模型基础上进行二次开发，聚焦金融垂直场景优化模型参数，提升模型在信贷审批、风险识别、客户服务等场景的适配性；在场景落地上，摒弃“大而全”的布局思路，聚焦智能信贷、智能风控、智能客服、智能研发、智能助手等核心赛道，打造轻量化、模块化的AI应用，快速适配区域客户需求，实现AI的低成本、高效率落地。

三、中小银行的AI实践

凭借差异化、轻量化、精细化的发展策略，苏商银行在AI领域取得亮眼成绩，截至2026年初，该行AI大模型技术已在信贷审批、风险管控、客户服务、精准营销、运营优化等超110个业务场景落地，获批设立“南京市金融大模型工程技术研究中心”，并先后荣获“吴文俊人工智能科学技术奖”“2025年度AI金融创新应用领军机构”等行业大奖。

智能信贷是苏商银行AI应用的重要领域，打造了从申请、审批、放款到贷后管理的全链路AI信贷体系。客户自助或客户经理线上提交信贷申请材料，苏商银行通过“多模态技术+混合专家框架”体系，对嵌套表格、影像等复杂场景非标材料做精准解析，较传统OCR技术解析率有大幅提升，信贷材料综合识别准确率提升至97%以上、信贷审核全流程效率提升了20%；在信贷风控、反欺诈监测等贷前、贷中、贷后全生命周期风控场景，苏商银行构建了“数据+算法+算力+场景”智能决策体系，应用模型蒸馏技术，在保持大模型精度的同时，推理效率指数级提升，单次决策响应时间压缩至毫秒级。开发AI尽调助手做远程自证尽调，单户材料审核从一天压缩至5分钟，节约时间近100倍。以AI工具强化第一、二道防线，构建纳税、流水、财报“黄金三角”全链路风控，500-2000万级贷款全流程自动化率提升至85%以上，审批时效压缩50%，欺诈风险标签准确率提升35%；贷后管理环节，以AI支撑批量自动监测、实时风险预警，人均管户从几十人提升至千人，AI辅助审批的大额贷款不良率控制在1.5%以内，低于传统人工审批水平。

智能客服方面，苏商银行AI客服助手以五大创新应用覆盖通话前、通话中、通话后的端到端业务流程闭环。通话前，客服知识库助手利用AI大模型的自然语言理解、抽取和生成能力，实现知识库的自动化、智能化管理，大幅降低人力成本、提高时间效率；话术提炼助手从现有客服等场景的非结构化数据中提炼优秀话术，丰富语料库。通话中，话术推荐助手实时理解对话情境和向量化知识库，利用检索增强生成技术（RAG），实时推荐合适话术，还可根据客户历史交互和偏好，推荐个性化话术，大幅提升客服效率和服务质量；工单助手自动提取客户诉求和关键信息，自动生成规范化工单，避免因信息不完整导致客户反复说明，也减少客服工作量。通话后，质检助手通过大模型提示词技术，实现了质检自动化，并通过模型的情感分析能力，识别客户和客服的情绪，在大幅提高质检效率和准确性的同时还能提供基于情绪的更全面质量评价。基于智能客服，苏商银行客服自助解决率提升了50%，金融消费者满意度提升至98%，智能质检助手则实现了客服质检场景的100%全覆盖。

智能反诈与消保方面，苏商银行以“AI驱动+人工辅助”模式，在客户授权下分析交易数据、行为数据，提炼主要风险点及典型表现，挖掘禁用词、关键词，形成消保审查预警敏感词库，提供客户反诈提醒、智能咨询等服务，一旦发现客户存在异常交易及可疑行为倾向，可及时提醒客户注意甄别风险，锁定异常投诉的行为轨迹和资金流向，形成完整电子证据链，切实防范客户被非法代理维权利用、欺诈。苏商银行已将AI消保审查嵌入产品创新全流程，实现消保审查覆盖率100%，从源头上拦截可能被黑灰产利用的产品漏洞。

苏商银行AI技术已广泛落地，除智能信贷、智能客服、智能反诈与消保外，落地的AI信用债报告助手能自动生成尽调、授信与审批文本，基于多模态非结构化特征提取技术，综合识别准确率超过97%，授信报告采纳率达到95%；产业链地图AI助手可动态识别产业链关键节点，配合差异化营销与风控模型，使授信额度精准度提升35%，累计识别可疑交易超过6万笔；智能开发助手将代码优化采纳率提高了28%，核心系统迭代周期缩短30%，等等。

四、中小银行的AI应用价值与影响

AI等数字技术赋能推动银行员工产能提升。截至2025年末，苏商银行以700名员工累计服务2068万个人贷款用信客户、333万个人存款客户、182万小微企业用信客户，累计发放企业贷款超3700亿元、消费贷款超6100亿元。这也支撑苏商银行资产规模与营收利润稳健增长，2025年末资产总额达1655.2亿元，全年营收58.1亿元，净利润11.6亿元。

AI的规模化应用直接助力银行降本增效。前文苏商银行在智能客服、智能研发等领域的案例已经充分展示其AI技术在流程效率提升、人力成本节约方面的出色表现，2025年苏商银行实现13.93%的高ROE水平，更加直观体现该行高效运营的整体成绩。

AI的全流程渗透支撑银行风控能力显著增强。数字风控对小额信贷的有效性已获验证，苏商银行进一步以AI攻坚大额信贷风控问题。2025年末，该行不良贷款率1.37%，远低于民营银行1.68%的平均水平，也低于同样服务小微长尾客群的城商行1.82%、农商行2.72%。

AI工具加持有效提升客户体验与权益保护。AI在反欺诈领域的灵敏识别表现、在消保方面的前瞻性审查作用、在客户服务领域的精准高效及个性化服务，共同提升银行的金融消费者保护能力，助力客户体验提升。

在银行业激烈竞争背景下，AI技术已成为苏商银行差异化竞争的核心利器。以AI技术为支撑，服务小微金融、消费金融、产业链金融等细分赛道，打造小额高频、随借随还、线上便捷、服务优质的特色金融产品，成为行业“补位者”，形成独特的市场竞争力。而苏商银行在AI领域的探索与实践也可成为中小银行突破资金、人才、数据、技术等难点，推进AI转型的可参考、可复制经验。