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興業(yè)銀行在財報中用了一個極具沖擊力的表述：“將數(shù)智化轉(zhuǎn)型作為生死存亡之戰(zhàn)”。

這或許在一定程度上反映出，在當前息差收窄、傳統(tǒng)增長模式見頂?shù)谋尘跋?，科技?qū)動的數(shù)智化正被賦予拯救利潤、重塑模式的戰(zhàn)略使命。

本文首發(fā)于21金融圈未經(jīng)授權(quán) 不得轉(zhuǎn)載

作者 | 楊夢雪

編輯 |楊希 肖嘉

排版 | 張舒惠

從15家上市國有行及股份行2025年年報來看，一個最直觀的變化是金融科技的戰(zhàn)略“語態(tài)”發(fā)生了根本性躍遷。過去，科技常被描述為“支撐業(yè)務(wù)發(fā)展”“提升運營效率”的賦能者；而今，它已站上C位，被定位為驅(qū)動銀行未來競爭格局的核心引擎。

興業(yè)銀行在財報中用了一個極具沖擊力的表述：“將數(shù)智化轉(zhuǎn)型作為生死存亡之戰(zhàn)”。這或許在一定程度上反映出，在當前息差收窄、傳統(tǒng)增長模式見頂?shù)谋尘跋?，科技?qū)動的數(shù)智化正被賦予拯救利潤、重塑模式的戰(zhàn)略使命。

除興業(yè)銀行之外，多家銀行也將科技相關(guān)表述持續(xù)升維。如招商銀行行長王良在致辭中提到，踐行“AI First”理念，招商銀行在戰(zhàn)略重點明確深入實施“AI+”行動，打造智能銀行。平安銀行行長冀光恒?表示，把握科技革命時代機遇，深化科技戰(zhàn)略，強化數(shù)字底座，深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型和科技賦能，將科技打造成為驅(qū)動銀行發(fā)展的核心競爭力。中信銀行在財報中提及，將全力打造“領(lǐng)先的數(shù)字化銀行”。

這一戰(zhàn)略升維，背后是真金白銀的投入、組織架構(gòu)的重塑、人才梯隊的重構(gòu)以及技術(shù)底座的全面換代。科技賦能，正從后臺工具逐漸走向戰(zhàn)略核心。

13家銀行信息科技投入超1800億

值得關(guān)注的趨勢是，全行業(yè)“過緊日子”的背景下，主要銀行的信息科技投入依然保持增長。

Wind數(shù)據(jù)顯示，13家披露信息科技投入這一口徑的銀行投入總量從2020年的1370億元一路攀升至2025年的1839億元。近三年雖然增速放緩，但仍呈現(xiàn)出一條穩(wěn)定向上的增長曲線。

從投入金額來看，工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行四家國有大行穩(wěn)穩(wěn)占據(jù)第一梯隊，年投入均超250億元，招商銀行、交通銀行、郵儲銀行年投入在100億元以上。投入超百億的銀行中，僅招商銀行一家股份行。

此外，中信銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、光大銀行、民生銀行信息科技投入則在50億元以上，平安銀行IT資本性支出及費用48.06億元同樣接近50億元量級（因披露口徑不同，未在圖表中列示）。

2025年科技投入最值得關(guān)注的趨勢，并非總量的增長本身，而是增長邏輯的根本轉(zhuǎn)變。

從數(shù)據(jù)來看，除了增速放緩，2025年還有多家銀行投入較此前有所下降。招商銀行經(jīng)歷了2022年141.68億元的投入巔峰后，至2025年降至129.01億元；郵儲銀行、民生銀行近5年首次出現(xiàn)下滑，信息科技投入分別為117.91億元、56.27億元；中信銀行、興業(yè)銀行均在2023年信息科技投入達到近5年高點，至2025年分別為96.41億元、76.14億元。

一位大行科技部人士對記者分析，當前銀行的科技投入已經(jīng)從早期的跑馬圈地轉(zhuǎn)向了如何精打細算和提質(zhì)增效。

“2024年就已經(jīng)有銀行出現(xiàn)了投入下降的趨勢，現(xiàn)在主要是考慮成本控制，AI應(yīng)用這種也會衡量投入效率。另外還有一個原因是大行大規(guī)模的基建投入是在2020年至2023年前后，那個時期都在做核心系統(tǒng)分布式改造和云原生遷移，開銷比較大，在財報上的體現(xiàn)就是投入大幅上升?！彼硎?。

當AI能力落地，銀行對人工智能的“創(chuàng)效”也得以量化。

如工商銀行在財報中提及，推動大模型在30余個業(yè)務(wù)領(lǐng)域落地500余個場景，AI數(shù)字員工承擔工作量5.5萬人年；中信銀行AI大模型落地超120個應(yīng)用場景，人工智能賦能量化策略研發(fā)，投資交易報價自動化率超80%；興業(yè)銀行構(gòu)建AI開放能力160余項，上線AI應(yīng)用場景260余個，AI數(shù)字客服報告期內(nèi)服務(wù)客戶超5500萬人次，AI營銷策略累計觸客超2139萬人次，AI編程助手覆蓋90%研發(fā)人員。

科技人才布局轉(zhuǎn)向質(zhì)量競爭

2025年財報中，15家銀行已有過半披露科技人才相關(guān)數(shù)據(jù)。深挖其背后，銀行對科技人才需求也已悄然變革，對科技人員的要求已經(jīng)從“提需求-做開發(fā)”走向更深層次的業(yè)技融合甚至共創(chuàng)。

從8家銀行披露的科技人員數(shù)量及占比來看，建設(shè)銀行數(shù)字金融類人員領(lǐng)跑行業(yè)，超過3萬人。此外中國銀行科技與數(shù)字化運行管理員工達到近2萬人，招商銀行研發(fā)人員超過1.1萬人，均屬于行業(yè)頭部水平（各家銀行披露口徑略有不同）。從科技人員占比來看，興業(yè)銀行占比達到13.88%，此外交通銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行等科技/研發(fā)相關(guān)人員占比均在8%至10%之間，也屬較高水平。

結(jié)合財報內(nèi)容來看，當前銀行科技人才布局也已轉(zhuǎn)向質(zhì)量競爭，除了絕對值的數(shù)量和占比，能力也成為關(guān)注焦點。

一方面，復合型人才成為稀缺資源，業(yè)技融合成為人才培養(yǎng)的核心目標。此前純技術(shù)背景的工程師已無法滿足需求，銀行需要“懂業(yè)務(wù)的科技人”和“懂科技的業(yè)務(wù)人”。

如招商銀行在財報中提出，對內(nèi)面向各崗位員工開展AI能力認證，全員培訓AI思維和技能；民生銀行提到，探索數(shù)字產(chǎn)品交付新模式，推動業(yè)務(wù)與科技從融合走向共創(chuàng)，同時通過數(shù)據(jù)分析師認證等系列舉措提升全員數(shù)據(jù)素養(yǎng)；工商銀行推動總行與分支機構(gòu)科技人才雙向交流，促進科技與業(yè)務(wù)深度融合。

另一方面，更為系統(tǒng)化的內(nèi)部培養(yǎng)體系漸次成型，人才培養(yǎng)逐漸轉(zhuǎn)向“內(nèi)部造血”。

如興業(yè)銀行設(shè)立金融科技研究院，推進科技人才萬人計劃，建立鴻鵠、鯤鵬、鴻雁人才庫等，將人才視為第一資源；郵儲銀行全面落地“銳?光?星”人才培養(yǎng)機制，持續(xù)推進三級人才梯隊建設(shè)，打造“數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)”雙核數(shù)據(jù)復合型人才梯隊等。

技術(shù)底座走向自主可控和智能原生

同時值得關(guān)注的還有技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要躍遷。從財報來看，2025年銀行核心系統(tǒng)分布式改造逐漸走向收官，大模型等催生的智能算力建設(shè)成為新基建重點，這也意味著，銀行技術(shù)底座從可用走向自主可控和智能原生。

多家銀行在財報中提及核心系統(tǒng)分布式改造的收官。

如農(nóng)業(yè)銀行董事長谷澍在致辭中提到，2025年農(nóng)行完成銀行業(yè)規(guī)模最大、涉及客戶最多的大型主機切換及下線工作；分布式架構(gòu)下，核心系統(tǒng)工作日日均交易量17.36億筆，日交易量峰值21.83億筆，核心系統(tǒng)服務(wù)可用率100%，保持平穩(wěn)運行態(tài)勢。

此外，建設(shè)銀行打造IT自主可控基礎(chǔ)設(shè)施，在國有大型商業(yè)銀行中率先完成核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)全面架構(gòu)轉(zhuǎn)型；平安銀行行長在致辭中提及全力打造新一代分布式核心系統(tǒng)，這一系統(tǒng)將實現(xiàn)全棧國產(chǎn)化，支撐銀行未來“十億級賬戶、十億級日均交易量”業(yè)務(wù)發(fā)展需求。

大模型的爆發(fā)同樣倒逼銀行重構(gòu)算力體系，智能算力成為新基建重點。

工商銀行在財報中提及，建成千億參數(shù)金融大模型“工銀智涌”；建設(shè)銀行“建行云”完善“多區(qū)多地多棧多芯”布局，截至2025年末，“建行云”總算力規(guī)模568.36 PFlops（FP32），較上年增長12.10% ，其中圖形處理器 (GPU)等新型算力占比超25.63%；中信銀行建成行業(yè)領(lǐng)先的云原生技術(shù)中臺，應(yīng)用系統(tǒng)容器化率達95%，累計推廣超500個系統(tǒng)，在技術(shù)和應(yīng)用方面實現(xiàn)了多項國內(nèi)首創(chuàng)；郵儲銀行以“云原生+AI原生”為技術(shù)主線，構(gòu)建金融級運行底座，啟動金融行業(yè)首個基于超節(jié)點架構(gòu)的全棧國產(chǎn)智算集群建設(shè)，完成智算架構(gòu)體系從單機模式向集群模式的升級。