在以大语言模型为代表的新一轮 AI 浪潮席卷全球之际，银行业正加速投身科技军备赛，招商银行作为其中的典型代表，以 “数智化” 战略升级为核心，在 AI 技术应用与场景落地中展现出强劲的转型动能。

战略升级：从 “数字招行” 到 “数智招行”

随着人工智能成为行业分化的关键变量，招商银行的科技战略重心悄然升级。历年财报显示，其战略表述从 “数字招行” 迭代为 “数智招行”，一字之差，凸显对以大语言模型为核心的新一代 AI 技术的全面拥抱。

这一升级并非偶然。作为 “科技领先型银行”，招商银行在数字时代已积累深厚根基：九十年代推出 “一卡通”，引领银行卡时代；互联网时代首发 “一网通” 网上银行，推动网银变革；移动互联时代实施 “移动优先” 策略，两大 App 用户体验领跑行业；云时代又率先实现全面上云，技术实力稳居全球银行业第一梯队。

持续的资源投入为战略升级奠定基础。2024 年，招商银行信息科技投入达 133.5 亿元，占营业收入的 4.37%；研发人员规模达 10900 人，占员工总数的 9.30%，科技投入与研发强度均保持业内领先。

大模型实践：120 + 场景的智能化突破

在大模型技术驱动下，招商银行的 AI 应用进程显著加速，已落地超 120 个大模型应用场景，覆盖零售及对公客户服务、风控、运营、办公等多个领域，全年通过智能化应用替代工时达 2600 万小时。

其中，“AI 小招” 作为银行业首个应用大模型的智能财富助理，实现从 “预设服务” 向 “能听会说” 的升级，复杂问题解决能力大幅提升；在办公领域，借助大模型技术，财务报销审核效率提升 63%，全年处理无纸化报销单 113.81 万笔。此外，该行还发布国内银行业首个开源百亿金融大模型 “一招”，赋能行业大模型创新生态建设。

核心优势：算力、算法、数据三位一体

招商银行在大模型时代的竞争力，源于 “算力、算法、数据” 三要素的协同发力：

• 算力：通过 3 年时间实现全面上云，完成算力 “云端革命”，大幅提升大模型研发应用效率，优化成本，形成同业领先优势；
• 算法：基于通用开源大模型开展应用层自主研发，平衡场景适配、性能提升与成本控制；
• 数据：拥有超 2 亿零售客户、300 万 + 企业客户，招商银行 App 及掌上生活 App 月活跃用户达 1.23 亿户，积累海量高质量私域数据，为模型训练提供坚实支撑。

人与 AI 协同：“人 + 数智化” 的服务新范式

招商银行深知 AI 的局限性 —— 复杂问题沟通、情感价值传递、信任关系维护等领域仍需人工介入。为此，该行提出 “人 + 数智化” 新模式，构建人机协作体系：客户可随时从 “AI 小招” 切换至人工服务，既享受 AI 的速度与广度，又获得人的温度与深度，让优质服务的 “金字招牌” 与 AI 技术形成互补壁垒。

总结

在全球银行业 AI 竞逐中，招商银行以战略升级为引领、技术实践为支撑、协同模式为保障，已率先迈出关键步伐。未来，随着 “数智化” 转型的持续深化，其在 AI 浪潮中的竞争力有望进一步凸显，持续领跑行业创新赛道。

【案例解析】

业务模式创新点分析

1. 客户细分（Customer Segments）

创新点：基于 AI 技术实现更精准的客户分层与动态细分。

案例中，招商银行以超 2 亿零售客户、300 万 + 企业客户为基础，依托两大 App 的 1.23 亿月活用户（MAU）数据，通过大模型分析客户行为与需求，实现从 “广谱服务” 到 “精准触达” 的细分升级。例如，“AI 小招” 智能财富助理可针对不同客户（如高净值人群、年轻白领、企业主）提供差异化服务，解决高频复杂问题，满足个性化需求。

2. 价值主张（Value Propositions）

创新点：“人 + 数智化” 融合的服务价值，兼顾效率与温度。

突破传统 “纯人工” 或 “纯 AI” 的服务局限，提出 “既有 AI 的速度、广度，又有人的温度、深度” 的价值主张。例如，智能财富助理 “AI 小招” 通过大模型升级实现 “能听会说”，提升服务效率；同时支持客户随时切换至人工服务，解决复杂沟通、情感需求等 AI 短板，形成 “效率 + 人性化” 的双重价值。

3. 渠道通路（Channels）

创新点：AI 驱动的全渠道融合与无缝切换。

以招商银行 App、掌上生活 App 为核心载体，将 AI 服务（如 “AI 小招”）嵌入线上渠道，同时打通 AI 与人工服务的切换通道，实现 “线上 AI 即时响应 + 线下人工深度服务” 的全渠道融合。例如，客户可通过 App 的 AI 功能快速完成简单业务，遇复杂问题时一键转接人工，渠道体验更连贯。

4. 客户关系（Customer Relationships）

创新点：动态化、个性化的人机协同关系维护。

通过 AI 技术实现客户关系的 “实时感知 + 精准互动”：AI 实时追踪客户行为数据（如 App 使用习惯、业务需求），主动推送服务；人工则聚焦高价值互动（如复杂财富规划、信任建立），形成 “AI 保基础粘性 + 人工提深度信任” 的动态关系模式。例如，大模型驱动的精准营销减少无效打扰，提升客户接受度；人工团队则专注于私行客户的定制化服务，强化长期信任。

5. 收入来源（Revenue Streams）

创新点：AI 场景拓展与生态赋能带来的多元收入增长。

• 核心业务增效：通过 AI 提升服务效率（如财务报销审核效率提升 63%），降低运营成本，间接增加利润；
• 新场景收入：大模型在 120 + 场景（如风控、对公服务）的应用，推动业务规模扩张（如精准营销带动产品销售增长）；
• 生态收入：通过开源百亿金融大模型 “一招” 赋能行业，形成生态合作收入（如技术授权、联合研发）。

6. 核心资源（Key Resources）

创新点：“算力 + 算法 + 数据” 三位一体的数智化资源整合。

突破传统银行以 “资金、网点” 为核心的资源模式，构建以 AI 为核心的资源矩阵：

• 算力：全面上云实现 “云端革命”，提升大模型研发效率与成本优化能力；
• 算法：基于通用开源大模型进行自主研发，平衡场景适配与成本控制；
• 数据：2 亿 + 零售客户、300 万 + 企业客户的海量私域数据，为模型训练提供核心燃料；
• 人才：10900 人的研发团队（占比 9.3%），支撑技术落地。

7. 关键业务（Key Activities）

创新点：聚焦大模型研发与 “人 + 数智化” 模式落地。

从传统 “业务办理” 转向 “数智化场景创造”：

• 大模型研发与应用：落地 120 + 场景（如智能客服、风控、办公），替代 2600 万小时工时；
• “人 + 数智化” 模式设计：构建人机协作流程（如 AI 与人工服务切换机制），确保技术与服务融合；
• 生态建设：发布开源金融大模型 “一招”，推动行业协同创新。

8. 重要伙伴（Key Partners）

创新点：开源社区与跨行业技术伙伴的生态协同。

突破传统金融机构的封闭合作模式，联合开源社区（推动 “一招” 大模型开源）、科技企业、行业机构，共建金融 AI 生态。通过伙伴资源补充算力、算法短板，加速场景落地。

9. 成本结构（Cost Structure）

创新点：技术投入与效率提升的动态平衡。

• 短期成本：增加科技投入（2024 年 133.5 亿元，占营收 4.37%），聚焦算力、算法与人才；
• 长期优化：通过 AI 替代工时（2600 万小时）降低人力成本，全面上云优化算力成本，形成 “技术投入 – 效率提升 – 成本优化” 的正向循环。

数智人才的培养要求

基于上述业务模式创新，招商银行可对数智人才的培养聚焦 “技术 + 业务 + 融合” 三大核心能力，具体要求如下：

1. 硬核技术能力：大模型与 AI 技术落地能力

• 掌握大模型研发与优化技能：包括自然语言处理（NLP）、模型微调、开源框架应用（适配 “一招” 大模型生态），能针对金融场景（如客服、风控）优化模型性能；
• 算力与数据处理能力：熟悉云计算架构（支撑全面上云的算力管理），具备海量金融数据清洗、脱敏、特征工程能力，确保数据合规与模型训练效果。

2. 金融业务深度理解能力：技术与场景的融合能力

• 精通金融业务逻辑：理解零售客户服务（如财富管理）、对公业务（如企业融资）、运营管理（如财务报销）等场景的核心需求，能将 AI 技术转化为可落地的业务解决方案（如 “AI 小招” 的财富助理功能设计）；
• 风险合规意识：熟悉金融监管要求，确保 AI 应用（如数据使用、智能决策）符合合规标准，避免技术创新带来的监管风险。

3. 人机协同设计能力：“人 + 数智化” 模式的落地能力

• 流程设计能力：能设计 AI 与人工服务的协同流程（如客户需求分级响应机制、服务切换节点），平衡效率与体验；
• 客户体验感知力：理解 AI 的局限性（如情感交互短板），在技术落地中保留人工服务的 “温度”，避免过度依赖技术导致客户流失。

4. 生态协作与持续学习能力：适应行业快速迭代

• 跨领域协作能力：能与开源社区、科技伙伴高效沟通，推动大模型生态共建（如 “一招” 大模型的行业赋能）；
• 技术敏锐度：持续跟踪 AI 技术演进（如大模型迭代、算力突破），快速将新技术融入业务场景，保持竞争优势。

5. 创新思维与问题解决能力：突破传统业务边界

• 能基于客户数据与 AI 技术发现新业务机会（如从用户行为数据中挖掘潜在财富需求）；
• 面对技术落地中的痛点（如模型偏见、数据孤岛），能提出创新性解决方案（如结合业务场景优化算法、推动数据打通）。

综上，招商银行的数智人才需成为 “技术专家 + 金融行家 + 生态协作者” 的复合型人才，既能驾驭 AI 技术，又能扎根金融业务，最终支撑 “数智化” 业务模式的持续创新。