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“token”批量现身银行中报:有银行日均消耗量提升18倍,柜面单笔处理速度较人工快25倍!

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财联社9月1日讯(编辑 杨斌)随着大模型在金融领域的应用深入,作为衡量AI应用规模的核心计量指标——“token消耗量”,如同息差、中收、不良率,正成为银行财报的高频词。

多家上市银行2026年半年报首次披露token(“词元”)消耗规模,财联社关注到,部分银行日均token使用量较2025年末增长18倍,部分日均已达330亿。词元消耗量的爆发式增长,直观反映银行业大模型已经走出试点阶段,全面渗透到客户服务、风控合规、业务审核等各种应用场景,并带来了效率的可观提升。

token消耗量首次写进银行财报

token是大模型读写信息的基本计量单位。2026年3月,国家数据局将token正式定名为“词元”,并将其确立为数据要素价值释放的新路径。词元成为连接数据、算力与模型服务的标准化计量单位,使得AI服务的投入产出比(ROI)可量化、可审计 。

每一次AI调用都按Token计费——员工用得越勤、场景铺得越广,账单越厚。过去,这个数字只躺在科技部门的监控系统里,而今年上市银行的半年报显示,它第一次被批量写进财报正文。

如平安银行在半年报“夯实数字金融基础底座”部分披露:2026年上半年大模型日均词元(token)消耗量超过53亿,同比增长约130%,累计落地大模型应用场景超450个。招商银行在半年报“AI建设与应用全面推进”一节明确:上半年日均tokens吞吐较上年增长超78%,落地领域模型256个,较上年末增长40%。

另据招商银行首席信息官周天虹在今年6月底股东会上透露的数据,招行日均token消耗量已达330亿。

国有大行也并未在这场AI竞赛中落后。在工商银行中期业绩说明会上,副行长赵桂德介绍,,“工银智涌”大模型已在多个领域落地600余个场景,Token使用量保持领先。邮储银行半年报表示,已落地超370个大模型应用场景,日均交互词元(token)超百亿,持续助力业务提质增效。

城商行中,江苏银行上半年表示,上半年部署从十亿级到万亿级的15种模型,并运用量化压缩、分时调度机制等前沿技术实现单卡运行千亿参数模型,提升整体token输出效率。上半年,全行AI应用效能加速释放,日均token使用量较2025年末增长18倍。

业内人士指出,token消耗量呈爆发式增长,显示大模型在银行的应用场景向实入深,已从“试点”进入“高频生产使用”阶段。

AI赋能初见成效

需要指出的是,token消耗量衡量的是投入强度,而非价值兑现——“烧得多不等于烧得值”。在落地多少大模型应用场景、消耗多少token之余,市场更为关心的是AI应用为银行经营提升了多少效率、创造了多少价值。

招商银行在半年报中给出了行业首份“等效工时”账单:AI提效带来1388万小时等效人工工时贡献。同时,招行在零售金融、批发金融、风控、运营、办公等多个领域亿落地智能化场景1386个,较上年末增长62%。

工商银行半年报中给出了“AI赋能,重塑业务见实效”的专栏,围绕投资交易增效、客户服务革新、营销拓客改进、风险防控强化、工作效率提升等方面,深挖AI金融应用的高价值场景。

例如,在私人银行领域,工行建设AI原生的综合金融服务智能体,客户综合化、个性化服务方案生成时效由5天降低至3小时,有效拉动私人银行客户 AUM 增长。在内控合规领域,工行打造“AI智审”智能体,上半年辅助合规审查人员风险揭示能力提升130%。在运行管理领域,深化大模型多模态能力融合应用,贯通集约运营“录入、授权、审核、抽检”全链路,构建凭证全字段要素识别能力,单笔处理速度较人工快25倍。

其他银行中,邮储银行自助设备应用数字人辅助人工进行业务审核,人工作业效率提升40%。平安银行借助AI技术优化跨境业务流程,6月末跨境业务放款效率较上年末提升约30%。交行通银行介绍,其构建航贸审查智能体,实现单证清分、要素审查、报告生成等任务自动化,日均审查超50万笔,处理效率提升超70%。

招商银行行长王小青在8月31日的业绩说明会上表示,智能化时代为商业银行带来了巨大机遇。“这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。但我们认为,更科学、更有效地把握智能化的技术,对于商业银行的经营具有非常重要的意义。”

(财联社 杨斌)

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