文 | 蒋旭峰（资深金融从业者）
2025年年报季，一家国有大行在财报里写下了一笔不算起眼的数字。它的AI数字员工累计承担的工作量，达到5.5万人年。
什么概念。按这家银行年末约41万员工测算，相当于全行超过13%的劳动力，被数字员工分摊或替代。如果把这5.5万人年按人均综合成本折算，理论上是超过200亿的人力成本释放空间，差不多等于它一年科技投入的七成。
一笔账，第一次被摆到台面上。过去银行业谈AI，谈的是布局、场景、战略。2025年开始，谈的是人年、工时、回收期。这篇文章要拆解的，就是这笔账背后，银行的成本结构正在发生什么。
01 不是孤例，1800亿砸下去，开始算账了把镜头拉开，你会发现5.5万人年不是一家银行的孤例。
据上市银行2025年年报梳理，13家代表性银行的金融科技总投入超过1800亿元，六大行合计站上1300亿元，连续三年走高。工商银行以285.88亿元居首，建设银行、农业银行、中国银行均突破250亿元。在砸钱的同时，六大行科技员工总数已攀升至约13万人，工商银行金融科技人员占比达到9.8%，招商银行研发人员超1万人、占比9.09%。
钱投下去，今年开始算产出。一家头部股份制银行披露，AI应用替代人工工作量超过1556万小时，相当于8000多名全职员工的效率贡献，约等于全行7%的劳动力被分摊；其线上风控平台一年审批对公信贷接近6000亿元，同比增长44%，贷后风险预警比传统人工平均提前42天；面向客户经理的智慧助手，推动人均有效触客次数提升14%、客均交易规模提升20%。
从「投了多少」到「省了多少、替代了多少」，银行业AI正式进入下半场。上半场比谁敢投、谁先把大模型写进战略，下半场比谁真能把模型嵌进业务、把数字员工从展示场景拉进日常。
02 AI先动的，是流程不是人头很多人以为AI进银行，是来抢饭碗的。这个判断错了一半。它先动的是流程，不是人头。
把银行的作业链条拆开，AI真正扎进去的是四个环节，每一个都是高重复、强规则、低判断的事，恰恰也是银行里最耗人的地方。
客服是最先被接管的。智能客服替代率在一些银行已超过90%，首次解决率达到85%，转人工率降一半以上。存款利率、网点导航、挂失转账这类标准化咨询，规则引擎几秒作答，复杂的语义对话才交给大模型。
风控是收益最直观的。反欺诈模型实时拦截，贷后预警从「事后看报表」变成「提前42天亮灯」。一家股份制银行靠模型半年拦下涉诈资金数亿元，保护潜在受害者交易资金超8亿元。邮储银行依托大模型生成自动化可疑分析报告，把人工甄别效率提升30%。
运营是被默默改造的。RPA加计算机视觉，把网点监控、票据审核、对账这些重复劳动接了过去。建设银行票据识别准确率突破99%，人工抽检升级成智能全检；青岛银行处理网络冻结业务超4万笔，识别准确率98.93%，人工干预量下降73%以上。
信贷与投研是壁垒最高的。智能审贷助手每天支撑数万笔信审，自动生成尽调报告；大模型把企业财报、舆情、工商信息揉成风险评估摘要，信贷员从「写材料」变成「看结论」。招商银行上海分行的智能信贷服务，覆盖资产规模3000亿元，有效提升授信管理效率与风控精度。
这四个环节的共同特征，是它们都是银行里最「耗人」的地方。AI最擅长解决的，正是这些。
03 什么是2025，成本倒逼与技术降价为什么偏偏是2025年，这笔账算得清了。两个推力，一头一尾把AI从锦上添花挤成了生死算账的工具。
一头是成本端的倒逼。净息差在2024年四季度降到1.42%，创历史新低。一个三线城市的传统支行，年运营成本约300万到500万元，一线城市核心地段更高。当利差塌下去，每一家低效网点、每一个重复岗位，都成了要被重新估价的失血点。
网点数据印证了这种压力。2025年，超过1.1万家银行线下网点获准退出，同时超过8400家获准设立，净减少逾2000家。自动取款机数量在2025年末为74.57万台，较上年减少5.7万台，过去五年累计减少26.82万台。中国银行业协会的数据显示，银行业平均离柜业务率已突破90%，35岁以下客群到店办理业务占比不足5%，近五年网点客流量累计下滑超60%。
另一头是技术端的降价。以DeepSeek为代表的开源大模型，把应用门槛砍了下来。截至2025年，已有不少于18家银行完成本地化部署，其中中小银行占了多数。以前中小行用不起大模型，现在「科技平权」的机会来了。一位城商行董事长说得直白，以前成本太高，中小行AI程度不深，现在这款模型改变了局面，未来贷款也许能做到无人审批。
成本逼、技术降，两头一挤，银行算AI账的动力，从「我想试试」变成了「我必须算清」。
04 重写的是成本结构，不是人头数这里要纠正一个流行叙事。AI取代人，这个说法既对又错。
对的层面，是大量标准化工作确实在被流程化。一家龙头银行内部已经在用「三分法」梳理岗位，高替代性工作约70%可被替代，中替代性约50%，低替代性约30%。注意，被替代的是「工作」，不是「人」。
这套逻辑不是拍脑袋。MIT 经济学家大卫·奥特尔（David Autor）早把结论写透了，技术替代的是「任务」而非「岗位」，凡是可规则化、低判断的活计最容易被机器接走，但岗位本身不会被一刀切抹掉，而是被重新组装。最经典的银行业印证就在你我身边，自动柜员机（ATM）。波士顿大学经济学家詹姆斯·贝森（James Bessen）追踪过，ATM 大规模铺开之后，美国银行柜员的数量不降反增、一度翻倍。机器接走了「数钱、存取」这个单一动作，网点运营成本下降，银行反而开出更多支行，柜员的工作也从现金处理转成了客户关系经营、理财推介。AI 进银行，走的是同一条路，只不过这次被自动化的，是客服、风控、运营里那些高重复、低判断的流程。
错的层面，是把流程化等同于裁员。真实发生的是分化。基础柜员、后台运营被优化或转岗，财富管理、私人银行、科技研发、AI大模型这些高端岗位持续扩招。2026年春季校招，多家银行总行科技类岗位占比超过一半。
银行其实是从「人力密集」转向「智力密集」。邮储银行研究员娄飞鹏的判断是，AI正重塑银行的经营模式，从人力密集转向智力密集。上海国家会计学院叶小杰则指出，AI已经铺进获客、风控、运营、合规这些环节，正好对着银行长期头疼的信息不对称、成本高、触达难。
真正稀缺的，从来不是处理标准化业务的手，而是能创造价值的顾问。哪怕是一个普通客户的理财咨询，AI也能生成一份过去只有私行客户才享有的配置报告，但大额资产配置、复杂家庭财富传承，依然需要人来拍板、来共情。德勤中国副主席吴卫军一句话点透，不能够为了投而投，银行不是创投，既要保持科技投入，也要讲场景、讲风险、讲利润回报。
05 账本之外，人才市场的天平也在挪银行算的是成本账，但人才市场的账，已经在旁边悄悄重写了。一个被反复验证的趋势是，价值重心正从「把事做出来」的手艺，转向「知道该做什么、怎么判断」的头脑。
最直观的信号来自写代码这件事。vibe coding 浪潮下，业内已经有人把话挑明，未来初级开发者的任务可能被自动化九成，角色从「写代码的人」变成「管 AI 的人」。当代码本身趋近于免费，真正稀缺的不再是会写循环函数，而是能拆解需求、定义产品、校验输出的判断力。一位头部券商的科技负责人私下说过一句大实话，以前招人看你会不会写，现在看你能不能想清楚。
这股迁移同样砸向创意岗位。麦可思《2026 中国本科生就业报告》显示，文科毕业生里，财务、金融类岗位因 AI 替代基础任务而明显收缩，而媒体出版、美术设计创意类却在逆势上升，基础执行岗退潮，内容创作成了新增长点。招聘会上，企业抢的不是「会画画的人」，而是「懂审美、能驾驭 AI 生成」的复合型人才。
但这里有个必须说破的误区。不少人据此以为，代码会被替代，创意和美感却「需要灵魂、刀枪不入」。这话只对了一半，而且是对危险的那一半。世界经济论坛《2025 未来就业报告》把平面设计师列为了未来五年需求下降最显著的岗位之一，原因正是生成式 AI 对视觉创作的替代在加速，多所高校也在陆续撤销服装设计、产品设计、动画等艺术类专业。这恰恰说明，低端创意执行正在被 AI 商品化，和代码一模一样。
所以真正站得住的结论只有一句，AI 自动化的是「低判断的例行执行」，不管它是写代码还是画海报，留下的、溢价的，永远是判断、品味，以及把机器产出攒成最终价值的能力。这一点，和银行里「被重写的是流程、不是人头」是同一套逻辑。
06 下半场，比的不再是谁敢投回到开头的5.5万人年。它不是AI抢了谁饭碗的证据，更像是一个刻度，量出了银行业经营模式正在切换。
上半场，比的谁敢投入、谁先布局、谁把大模型写进战略。下半场，比的谁能把模型嵌入真实业务，把数字员工从展示场景拉进客户经理的日常工作、风控审批的后台、财富管理的推荐引擎。
中小银行在这轮切换里有自己的机会。招联首席研究员董希淼认为，DeepSeek这类开源AI降低了技术获取和维护成本，中小银行负担得起，提供了科技平权的可能。但对中小银行而言，真正的考验不是接不接模型，而是有没有清晰的场景和足够的数据治理底子，否则模型接进来也只是摆设。
对银行人个体来说，真正该问的不是「AI会不会取代我」，而是「我手里的活，是那70%会被流程化的，还是那30%需要判断和温度的」。
答案，决定了你在哪一边。当一家银行的AI承担下5.5万人年的时候，它省下的不是人头，是一笔旧账。而新账怎么写，取决于人能不能站到机器做不了的那一端。
一笔账算完了，另一笔账，才刚刚开始。（本文为作者观点，不代表本头条号立场）
数据来源：证券时报、金融时报、新华财经、中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国银行业协会、新华社、南方日报、新华经济参考报、麦可思《2026中国本科生就业报告》、世界经济论坛《2025未来就业报告》；文中具体银行数字以各行官方年报为准。
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