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工行科技投入285.88亿元 ，规模持续位居六大行首位；建行科技投入增加逾22亿元至267.22亿元
，增速9.37%，为六大行中增速最高；交行科技投入营收占比4.66% ，占比居六大行首位

　　智能客服 、交易智能体
、信贷审批智能体……

　　2025年报季
，AI成为六家国有大行年报的热门关键词，AI相关布局也是各行业绩发布会必答题 。

　　过去一年 ，工商银行、农业银行 、建设银行、中国银行
、交通银行、邮储银行等六家国有大行科技投入力度整体进一步强化
。

　　《财经》根据六大行年报统计，2025年六大行科技投入合计超1300亿元
，科技人员数量合计超13万人，两项数据均较2024年进一步增长。

　　2025年8月 ，国务院印发《关于深入实施“人工智能+ ”行动的意见》
，明确要在金融等领域，推动新一代智能终端 、智能体等广泛应用 。在此背景下 ，国有大行纷纷响应
，制定了自身的“人工智能+
”行动规划
。

　　综合六大行年报及业绩发布会情况，AI是国有大行2025年科技投入重点领域。例如 ，交行副行长钱斌在业绩发布会上表示
，该行123.42亿元的科技投入，相当大比例投入了AI领域 。

　　在国有大行的AI布局中 ，AI基础设施（算力
、算法、数据）建设
，以及AI的规模化应用占据较大篇幅。

　　在AI基建方面，有业内人士称 ，国有大行2025年出现明显的“囤算力”倾向
。在业绩发布会上，部分国有大行表示
，适度超前建设算力集群，其中建行智能算力同比增长24.52%。

　　在AI应用方面 ，国有大行AI应用从单点试点进入规模化落地阶段
，其中工行 、建行落地的AI应用场景数量同比翻番 。同时，多家国有大行着力降低AI应用门槛 ，其中邮储银行表示
，支持业务部门“零代码 ”快速搭建智能体应用
。

　　AI应用进一步朝着银行核心业务领域演进，覆盖客户服务
、投资交易、信贷审批 、风险防控
、办公研发等场景。

　　“当前 ，人工智能带来前所未有的发展机遇 。
”工行副行长赵桂德在该行业绩发布会上表示
，“对工商银行而言，数智化不是选择题 ，而是必答题
，是我们抢占先机、掌握主动的战略选择
。”

　　而普华永道近日发布的调研报告显示，82%大型金融机构进行AI投资的目的是“构建竞争优势 ”。

　　展望未来 ，多家国有大行管理层均表示，未来会将“人工智能+
”行动作为重点突破方向
，未来还将加大资源投入力度，推动全行数智化转型 。

　　科技投入加码：

　　整体规模增长3.69%

　　Wind（万得）数据显示 ，2025年
，六家国有大行科技投入规模整体达到1300.91亿元，较2024年增长3.69%
。

　　《财经》根据Wind数据测算 ，2025年六大行合计营收增速为2.34%
，低于科技投入增速。也就是说，整体而言 ，国有大行在科技领域存在适度超前投入 。

　　事实上
，建行 、工行等银行管理层在业绩发布会上提及，该行在AI基础设施等方面的适度超前布局或适度前瞻规划
。

　　注：数据由《财经》记者根据Wind和六大行年报整理 ，均采用中国会计准则口径数据

　　具体来看
，2025年有五家国有大行科技投入金额同比增长，一家同比减少。

　　其中 ，工行科技投入为285.88亿元，投入规模持续位列六大行之首；建行科技投入增加超22亿元至267.22亿元
，增速达9.37%，在六大行中增长最快；交通银行科技投入占营收比重为4.66% ，科技投入占比最高；邮储银行科技投入同比减少4.11% 。

　　科技人员数量方面
，2024年六大行科技人员总数约11.1万人，2025年突破13.5万人 ，一年内增长超2万人。

　　其中
，工行
、建行、农行 、中行等四大行科技人员规模分别超过4万人、3万人
、2.8万人和1.9万人；交行科技人员数量占员工总数的比重为9.99%，比例最高
。

　　AI基建竞速：

　　聚焦三大核心方向

　　2025年报显示 ，国有大行强化了AI基础设施建设。其中
，算力、算法 、数据是AI三大核心要素，也是六大行AI基建的三大核心方向 。

　　算力方面 ，年报显示
，多家国有大行2025年算力出现明显增长，其中建行智算能力较2024年末增长24.52% ，交行智算规模较2024年增长超过50%
。

　　据建行副行长雷鸣介绍，该行坚持适度超前
，为业务发展预留足够的空间，推进“四地五中心”的高可用
、高弹性的智算集群建设 ，其中稻香湖数据中心算力进一步释放
，在和林格尔、贵安新区两个大的新型数据中心进展顺利。

　　截至2025年末，建行智能算力达145.69PFLOPs ，较2024年末增长24.52% 。“1FLOPs是一次符点运算
，1P就是千万亿次
。 ”雷鸣进一步解释，“通俗地讲 ，145.69PFLOPs就等于14.6亿亿次/秒的运算能力。
”

　　赵桂德表示
，工行构建了以国产算力为主的大模型弹性算力池，同业规模领先 ，实现了训练模式和推理模式的分钟级切换 。同时
，赵桂德称，工行2026年还将扩大智算规模 ，适度前瞻做好算力体系优化，为数智化发展提供先进 、高效
、安全的算力支撑
。

　　此外
，交行宣布搭建了千卡异构算力集群，2025年智算规模较2024年增长超过50%；邮储银行机房布局架构从“两地三中心”演变为“两地四中心 ” ，打造可持续演进的领先智算数据中心。中行、农行也宣布优化了算力布局 。

　　一位头部AI企业人士对《财经》表示
，2025年来自国有大行的算力订单明显增加，大行“囤算力”倾向明显
。“不仅是国有大行 ，但凡有点想法的公司都在买。
”该人士称 。

　　算法方面
，涵盖多个主流大模型的AI模型矩阵已成国有大行标配。

　　其中，工行称 ，其已集成了十多款业界主流模型
，深入开展二次训练，打造更懂金融 、更懂工行的企业级底座模型矩阵；建行部署了DeepSeek
、千问、智谱等生成式大模型 ，形成了大模型和小模型协同
，生成式与决策式AI混合模型体系；农行部署了多个业界主流的大模型，建立覆盖多类型 、多尺寸
、多模态的模型矩阵；中行建设BOCAI大模型平台 ，部署10余款主流大模型，形成模型矩阵
。

　　数据方面
，多家国有大行表示，2025年强化了数据治理 ，同时积极引入外部数据
，为AI大模型训练提供充足“养料”。

　　工行表示，2025年建设企业级人工智能知识体系 ，打造了质量优、规模大 、覆盖广的万亿级Token（词元）金融数据集；建行表示
，过去一年加快了对非结构化数据以及历史存量数据的清理，建成了具备智能检索能力的企业级知识库 ，其中包括经验库；中行称
，2025年深化数据治理，完成数据“颗粒归仓 ”工程 ，累计将9.4万张数据表接入集团数据湖
，同时建成数据标注平台，打造数百个人工智能高质量训练数据集 。

　　在外部数据方面 ，中行称，已积极运用隐私计算、区块链等技术与外部机构探索数据流通
、共享的创新应用
。

　　AI规模化落地：

　　应用场景数量翻倍

　　在算力、算法 、数据建设基础上
，国有大行AI应用从单点试点进入规模化落地阶段。

　　以科技投入规模排名靠前的工行
、建行为例，截至2024年末 ，工行金融大模型赋能20多类业务、200余个场景；建行累计上线193个金融大模型应用场景 。

　　2025年报显示
，工行大模型在30余个业务领域落地500余个场景，赋能场景数量同比翻倍；建行AI大模型技术规模化赋能398个场景应用 ，赋能场景数量同比翻倍
。

　　同时
，中行宣布大模型为全行赋能，构建智能化助手400余个 ，实现“覆盖各个层级 、覆盖所有机构
、覆盖前中后台
”； 交行宣布累计部署超2500个智能体助手；邮储银行称大模型建设覆盖前、中 、后台各领域超260个应用场景。

　　“我们深知AI在银行的应用是一个系统工程
，所以我们也是系统地推进AI的应用 。”农行行长王志恒在业绩发布会上表示，“我们绘制了AI应用蓝图 ，编制了AI能力地图
，同时打造‘农银智+’平台，通过这个平台稳步推进算力
、工具、门户等能力建设 ，成功部署了多个业界主流的大模型，建立覆盖多类型 、多尺寸
、多模态的模型矩阵
，有力支撑AI规模化应用
。 ”

　　从应用场景来看，AI应用从此前主要赋能边缘业务和内部应用 ，进一步朝着银行核心业务和对外服务演进
，覆盖客户服务、投资交易 、信贷审批、风险防控
、办公研发等场景。

　　其中，工行推出了业内少数面客的AI金融应用——“工小智
” ，将大模型的对话式服务嵌入手机银行App；农行建设智能化调查审查报告模板
，报告数据自动生成比例超过70%；建行AI代码生成率贡献达到64%，功能测试案例采纳率达到48%；邮储银行的债券交易机器人“邮小宝”实现债券包销交易智能询价应答 ，交易执行效率提升95%以上 。

　　大模型应用的规模化落地背后
，是国有大行着力降低AI使用门槛
。

　　例如，交行以“模型即服务 ”方式提供开箱即用模型能力 ，累计部署超2500个智能体助手。据钱斌介绍
，交行已有超过2000名员工自主建立智能助手，超过2万名员工运用智能体实现工作效率的提升与改善 。

　　邮储银行称 ，该行实现了大模型集中部署、统一接入与可视化管理，支持业务部门“零代码
”快速搭建智能体应用
，显著降低AI使用门槛。

　　值得注意的是，AI规模化应用还承载着国有大行探索AI赋能金融新范式的雄心
。

　　以工行为例 ，该行建设了支持多层次智能体协同框架与低代码开发能力的智能体创作平台
，支持多种任务编排模式，为科技与业务人员提供可视化智能体创作工具 ，实现智能体快速构建和灵活组装。对此
，工行将其总结为“探索AI原生的金融生产力范式” 。

　　农行也在年报中称，要孵化以“智能助手 ”为代表的AI原生服务 ，构建“会话即服务
”的新型交互形态
，全面深化智能技术在搜索 、营销
、转账、查询等场景的融合应用，打造智能化 、便捷化的金融服务新范式
。

　　“如果说预测性模型或单一大语言模型等传统AI是工具 ，那么多智能体系统更像是‘数字同事’。在这一体系中
，不同的智能体承担不同角色，它们可以彼此协作
、分工完成复杂任务 ，并通过持续学习不断优化工作方式 。”全球知名咨询机构麦肯锡在其近期发布的《AI重写银行运营规则：多智能体时代已到来》一文中表示，多智能体系统将重塑银行运营的新范式
。