银行日均超百亿的Token（词元）都用在哪里了？

9月，在北京首钢园举行的服贸会金融展厅，银行大秀AI“肌肉”，把科技值拉满。从银行站台小型导览机器人，到为客户服务的智能设备和数字人，再到银行中后台的算力大模型，银行的AI“基因”正在疯狂迭代。

在热闹的展台背后，一场关于AI投入产出的“验牌”正在银行财报里悄然展开。越来越多银行的数智化升级不再止步于漂亮的投入数据，而是更加关注其产出的价值：在Token消耗之后，能够产生多少小时等效人工工时，能够承担多少人1年的工作量。

“尽管现在AI还不是万能的，但没有AI是万万不能的。”一位银行业内人士告诉贝壳财经记者，过去银行比的是谁投得多、谁模型大、谁场景多；未来，银行的AI能力要比的是谁能真正把AI换成效率、风险控制、客户经营和利润增长。

AI不再只是概念，金融也能科技感十足

走进2026年服贸会金融服务专题展区，随处可见人工智能技术落地金融场景的全新成果。记者观察多家银行展台发现，AI不再停留在概念层面，而是融入业务办理、风险防控、客户服务、企业赋能等真实环节，让传统金融服务变得更智能、更便捷。

在邮储银行展台，机器人舞蹈表演一亮相便迅速吸引了众多观众驻足，灵活的动作与满满的科技感成为现场焦点。除了机器人，展台还汇聚了多项前沿科技应用。

今年银行的科技感不只停留于表面，也正融入银行的业务中。在多家银行的展台，“大模型”正融入银行的各项业务中。

交通银行展出的“视频型智易通”向观众展示了该行网点数智化运营的新模式。借助厅堂自助设备、云上交行音视频技术及后台专业团队资源，交行推出了“客户自助+远程辅助”的人机交互体验。金融科技让客户办理业务更方便。

今年银行的科技感还体现在了大模型越来越多地落地于银行业务。在今年的展会上，工商银行展示“工银智策”AI大模型，实现信贷审批、风险预警等核心业务场景的秒级响应。农业银行则展出了大模型联名信用卡，以及“农银AI智服”体系。

银行日均Token用量激增，都砸向了哪里？

展台上的热闹只是银行AI应用落地的“管中一窥”。这半年，越来越多的银行在加码AI使用力度。

根据各家银行数据，今年上半年招商银行日均Token用量330亿，邮储银行则日均输入输出Token超百亿。平安银行也指出，上半年大模型日均Token消耗量超过53亿，同比增长约130%。此外，江苏银行上半年日均Token使用量同样进入快车道，较2025年末增长了18倍。

Token消耗量衡量的是“用了多少”，而非“赚了多少”，员工真的在用、系统真的在调，才会产生消耗。从财报数据看，AI在银行已经走出了“试点演示”阶段，进入了高频生产使用。

这些Token用在了哪里？有银行内部人士告诉贝壳财经记者，对外部客户，AI主要运用在了客户服务、财富管理等方面，而银行中后台，AI开始承担越来越多的合规审查、风险控制、运营管理等工作。

从此次服贸会各家银行所展示的成果来看也的确如此。以助力科技金融为例，银行数智化程度加强正在切实地让科技企业的金融获得感明显增强。

工商银行工作人员告诉贝壳财经记者，从算力底座、算力集群到AI大模型、前沿应用等领域，工行正在实施“投早、投小、投硬科技”的全周期服务理念。

而华夏银行则展示了该行北京分行为某国产独立大模型企业提供全链条金融服务。2025年末，企业进入IPO关键期，分行启动绿色审批通道，两周内完成专项授信，保障企业登陆港交所，成为“全球大模型第一股”。

北京银行展台同样科技感满满。北京银行将展台打造成一个“环抱开放”的“金融会客厅”，以首都文脉为底色、硬核科技为载体、金融服务为内核，打造文化与金融双向融合、传统与创新交相辉映的沉浸式展示空间。

“如果用银行传统的风控来看，大部分科技企业都不符合授信标准。”有业内人士表示，借助大数据、人工智能构建科创企业专属信用评价模型，将知识产权、研发投入、人才团队等“技术流”转化为“资金流”，让银行敢贷、愿贷。

事实上，助力科技金融发展，只是AI正在渗透银行业务的一个缩影。在银行财报中，AI在越来越多的场景中落地。

从“讲场景”到“算工时”，AI的效能仍未完全释放

Token消耗量的爆发式增长意味着账单在变厚，钱花出去了，效果怎么算？头部银行开始尝试把AI价值折算为“人年”“工时”和业务指标。

人年是一个复合计量单位，表示人数与工作年数的乘积总和，常用于衡量工作量投入，即1个人工作1年的工作量总量。

招商银行上半年日均Token吞吐量较上年增长78%，在此背后，AI为该行贡献了1388万小时的等效人工工时。浦发银行的数据显示，截至今年上半年，该行累计推进超440个AI应用建设，数字劳动力已承担超过2500人年的工作量；同时，智能体工程化落地部署达到220个。

2025年，工商银行AI数字员工累计承担工作量达5.5万人年。按照工行2025年末员工40.98万人测算，5.5万人年相当于全行约13.42%的劳动力被AI数字员工替代或分摊。

“现在银行AI的效能还没有完全体现出来。”一位银行业内人士告诉贝壳财经记者，当前，AI在金融业务中的应用仍在持续探索当中。当前AI技术更迭速度很快，银行若想保持领先，就不得不持续加大投入力度。

据贝壳财经记者不完全统计，去年年报中，有15家银行披露了金融科技投入金额，合计约1899.59亿元。其中，AI、大模型、智能体已经是最清晰的主线。

银行AI的投入与产出也并非全部能够被精准计算。正如招商银行行长王小青在业绩说明会上所说，智能化带来的机遇“可能不一定直接体现在财务报表上的收益，甚至阶段性地体现为支出和成本”。

“AI智能体主要可以做到降本增效。”北京中关村科金技术有限公司高级副总裁范斌表示，其中，降本最难在利润中体现出来。而在利用AI提升效率方面，金融机构也要关注技术所带来的风险问题。

从数字人客服到智能体矩阵，从Token相关应用到量子大模型，银行在AI领域的布局广度毋庸置疑。但真正的“验牌”不在展馆里，而在接下来的财报里。当Token消耗的增速逐渐放缓，AI能不能从“烧钱换效率”走向“效率换收益”，才是决定这场竞赛最终格局的关键。

新京报贝壳财经记者 姜樊 阎侠

编辑 杨娟娟

校对 刘军