民营银行加码智能体建设，AI能否成为第二增长曲线？

2026年被视作金融智能体元年。在“人工智能+”行动进入规模化落地周期的背景下，银行业正在完成一轮AI应用范式切换：从过往单点式的智能客服、风控模型，转向具备自主规划、推理、执行能力的智能体平台化建设，AI深度嵌入信贷审批、合规审查、运维监控、客户经营等核心业务链路。

今年以来，多家机构抛出“AI First”“AI原生”战略，而资源禀赋更特殊、赛道竞争更激烈的民营银行，正成为这一轮技术竞速里的先锋梯队——微众银行将 AI 项目列为董事会重点项目，网商银行落地八大AI工作台、推出百灵2.0智能体，代表着行业科技投入的主流方向。

“通过AI的运用，建模与策略研发周期大福缩短，”消金界从风控一线了解到，多家消费金融机构的风控体系正迎来系统性优化。在此情境下，银行消金普遍有“AI焦虑”。

但高投入背后，投入产出缺乏标尺、数据与人才供给不足、商业化创收边界模糊等问题仍待破解。AI究竟能否把获客、授信风控这些高成本环节，从助贷和流量方手中收回、搭建自营能力，抑或只是一场难以落地的集体跟风？

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头部四家民营银行加码智能体投入“自研+外采”成主流

国内民营银行格局高度集中。2025年末，微众、网商、新网、苏商四家头部机构合计资产占18家已披露年报民营银行的70.13%，贡献了其中77.40%的营业收入和88.99%的净利润。它们也是智能体建设投入力度最大的玩家。

四家路径各有侧重，但方向高度统一：以AI重构信贷全流程能力，降低对外部流量、第三方渠道的依赖。

网商银行延续其“AI银行”顶层战略，是四家之中科技投入强度最高的一家。2025年9月12日的外滩大会上，该行董事长金晓龙宣布从数字银行迈向AI银行。

财报显示，2025年网商银行科技投入占营收比重达36.2%，按全年205.63亿元营收测算，投入规模约74.4亿元，科技人才占比68%，领跑同业。持续的高投入之下，该行2025年新增AI相关专利59项、授权31项，智能体落地场景覆盖信贷审批、三农服务、理财投顾、票据财税等板块，同时持续放出AI产品经理、商业AI产品等岗位，持续补齐智能体产品化、运营化能力。

微众银行锚定“AI原生银行”路线，将AI项目上升至董事会重点督办事项。2025年年报数据颇具信号：在整体费用压缩的基调下，AI算力规模较上年末提升3.5倍，日均Token消耗由2亿跃升至50亿以上，科技投入告别过去广撒网模式，定向向大模型与智能体倾斜，目前已有80余位数字员工投入业务。

相比微众、网商的大体量投入，苏商银行选择精准聚焦。该行每年将营收约6%投入科技研发，2025年对应规模约3.5亿元；自2023年起，固定拿出科技预算的10%、约3500万元专项投向AI，连续三年持续加码。截至2025年末，AI落地场景突破110个，对公信贷端，AI 尽调助手将单户材料审核由1天压缩至5分钟，500万-2000万元贷款全流程自动化率突破85%。

新网银行则推出“智擎AI+”战略，落地10类数字员工、77个智能助手，覆盖获客触达、风险评估、内部管理，算力利用率提升超30%。该行2025年末总资产1125.09亿元，全行员工803人，当年营业收入69.42亿元、净利润11.03亿元、同比增长35.98%。

百信银行也在近期抛出800万元招标，采购GPU服务器与配套交换机，补齐底层算力基础设施。

路径选择上，消金界了解到，纯自研几乎走不通，完全外采的机构占比不足一成，自研+外采混合模式，是当前行业主流选择。

易观千帆银行保险业研究总监陈毛川分析，预算并非首要门槛，高质量、合规可治理、可标注的业务数据，才是智能体落地根基。没有沉淀的业务数据，即便采购算力、组建团队，模型也很难适配信贷逻辑；其次是人才缺口，大模型工程、模型治理、金融智能体成熟开发团队稀缺，进一步抬高纯自研的试错成本。多数机构选择外购底层基座，自主打磨业务规则、风控策略层的智能体。

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智能体采购迎来爆发期，AI能否成为“第二曲线”

智能体采购爆发，最先体现在科技服务商的订单上。梳理近期公开的中标信息，用友金融拿下农商行财务智审智能体项目，科大讯飞中标AI智能外呼租赁项目，安硕信息落地银行智能报告平台。

财报层面，金蝶国际10月12日公告，截至2026年9月30日订阅服务年经常性收入（ARR）约46.04亿元，同比增长19.3%，三季度净增加速，AI原生产品签约金额达10.02亿元。

宇信科技的布局代表乙方方向。其9月21日投资者活动记录显示，AI方案围绕信贷、数据、数字银行、智能金融四条线，联合全球头部厂商发布金融知识中台，覆盖对公授信、智能客服、交易反欺诈等八大场景，输出30余套方案，已在20 多家大行落地。

但对民营银行而言，高额科技投入能否在短期内转化为可持续营收增长，至今仍是一笔算不清的账。

易观千帆指出，行业目前没有统一、可对外审计的标准化ROI口径，难点有二：一是AI投入覆盖业务面广，很难精确追踪某一笔产出对应哪一项技术投入；二是价值分散在降本、增效、增收三个维度，统计口径独立，难以合并量化。

网商银行副行长、首席信息官高嵩提供了一个观察视角：该行非技术员工Token 消耗量连续三个月月增速100%。在他看来，这预示AI回报逐步可算，“你把客户服务好了，规模扩大一点，风险降一点，客户留存时长长一点，这个账一定算得过来”。

放在净息差收窄、助贷监管收紧的背景下，民营银行加码AI，不是新增开支，而是预算结构再分配。过去行业高度依赖助贷渠道与外部流量采购，获客成本居高不下；渠道红利消退后，不少机构削减流量采购预算，转投算力、模型、自营智能体体系。

现阶段，AI定位仍是降本增效工具，规模化创收尚未跑通。客服、单据复核、基础贷后、内部知识库这类标准化场景，人力替代价值清晰。行业已经跑出标杆案例：微众AI营销体系推动2025年首贷客户获客成本下降20%、借款人数增长 23%；苏商银行AI尽调助手将单户材料审核从一天压缩至5分钟，500万至2000万元级贷款全流程自动化率提升至85%以上。

密集投入之下，行业内部也开始出现理性降温的声音。策略同质化是核心隐忧：多家机构依托相近基座、同类数据训练风控和营销模型，判断趋同，反而会放大信贷周期波动；另一重风险来自数据安全，智能体打通内部信息资产，聊天记录、会议纪要、业务数据的权限、授权、脱敏边界仍不清晰。

2026年10月19日的2026外滩年会上，工行行长刘珺提出“用收益证明”的思路：AI落地产生收益的主体，也应当独立承担对应的风险责任。

对民营银行来说，AI投入的中长期价值，是降低对外部数据、流量的依赖，把获客、授信、贷后管理收回自营，打磨更精细的定价能力。这属于长期能力投资，短期很难在利润表兑现。

当前民营银行的智能体竞赛，仍处在基建搭建、场景试点阶段。智能体的价值，是让信贷成本更低、风险更稳、经营自主，技术本身很难直接创造利润。这笔投入最终能否沉淀为稳健资产质量、可持续自营客群，而非一场跟风的技术军备竞赛，是未来一两年行业需要回答的命题。