金融业数字化转型提速的背景下，招商银行在近日的2025年度业绩发布会上披露，其大模型应用已实现规模化落地，技术迭代效率明显提升。这意味着银行业在金融科技应用上又向前迈出了一步。作为较早提出“科技立行”战略的商业银行之一，招商银行自2023年起将打造行业首家智能银行明确为战略目标。在董事长缪建民推动下，该行制定了“十五五”数字金融发展规划，将AI应用提升到更核心的位置。通过对全行1588个工作项进行梳理与分类评估，形成高、中、低三个价值梯度的实施路径。 技术层面的关键进展，是迭代效率的大幅提升。招商银行通过优化工程体系，将大模型应用的迭代周期从2024年的32天缩短至2025年的8天。该突破使其技术落地速度处于行业前列。周天虹解释称，与传统软件开发不同，大模型应用具有概率特性，通常需要约6次迭代才能达到投产标准，周期缩短为快速上线提供了支撑。 应用落地的规模同样突出。截至2025年底，招商银行累计上线856个大模型应用场景，日均输入输出Token规模达260亿，较2024年增长10.1倍。有关应用在提质增效上带来直接收益，全年累计节省人工时长1556万小时，约相当于8000名全职员工的工作量。 在推进应用的同时，招商银行也强调风险控制。针对大模型可能出现的“幻觉”等风险，该行采取多项措施保障安全性与可靠性。周天虹表示，2026年将继续加大投入，重点推动高价值场景全面落地，同时加快低价值场景推进，推动重要业务流程实现端到端优化。 业内人士认为，招商银行的做法为银行业数字化转型提供了参考：以价值分层推动落地节奏，并通过技术创新与管理优化联合推进。随着金融科技与银行业务更融合，智能银行建设有望进入更深入的应用阶段。
招商银行在大模型应用上的进展，表明了金融机构在新一轮技术变革中的积极投入与审慎推进。从迭代周期的显著缩短到应用场景的快速扩展，从节省人力到推动流程优化，大模型正成为金融业提升效率与质量的重要工具。但在金融领域，技术赋能与风险防控始终需要同步推进。招商银行对“幻觉”等风险的重视与防范，为行业提供了可借鉴的思路。未来，金融机构在释放大模型能力的同时，还需完善安全防护与治理体系，让技术创新更稳妥地服务金融稳定与客户利益。