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　　2025年，25家上市银行金融科技投入合计近2000亿元。每逢银行财报发布，AI相关的“成绩单”都是浓墨重彩的一笔。

　　然而，千亿级投资背后，银行一线人员的“体感”冷暖不一，ROI(投入产出比)正在成为银行首席信息官们直面的“灵魂拷问”。

　　千亿级投资背后，体感远比数字复杂

　　一家股份行客户经理李冰(化名)的办公电脑里，装了两个AI工具：一个是嵌在内部交流软件里的数字助手，可以辅助他解决信用证流程这类基础问题；另一个具有辅助行业研究和报告撰写的功能。这两个AI工具都是该行于今年二季度上线的新功能。

　　“AI工具对我有帮助，但还没好用到离不开的程度。”对于已有3年工作经验的李冰来说，AI工具跑在内网，可爬行范围经过行里筛选，虽然从流程上对他的工作有所助益，但离“依赖”还差得远。

　　像李冰这样的银行员工不在少数。从事银行后台工作的许雷(化名)告诉上海证券报记者，他从来没有在行内使用过AI工具，“出于安全合规的考量，行内电脑和数据与行外有物理隔离，我们在行内电脑上不会使用外部AI工具”。

　　但银行内部的AI工具，许雷至今还没有接触到。

　　这并没有妨碍银行对金融科技的投入。安永报告显示，2025年，25家上市银行金融科技投入合计达1999.19亿元，占营收比重从2021年的3.11%升至3.89%。

　　金融科技投入的增长曲线，勾勒出银行业AI落地的图景。最新数据显示：浦发银行累计建设超过440个AI应用，落地智能体220个；建行AI助手的内部覆盖率已达99.42%；邮储银行已落地超过370个大模型应用场景，日均大模型调用逾600万次。

　　但在银行一线，AI应用的真实体感远比数字复杂。

　　网商银行副行长、首席信息官高嵩近期坦言，该行非技术员工消耗的词元数量持续增长，“从工作流程和体验的优化，到辅助决策，我们还是鼓励大家先用起来”。

　　但银行业使用AI工具的深度参差不齐。

　　睿正咨询合伙人、金融行业负责人吴美花告诉记者：当前不少AI工具处于快速上马、磨合的过程，对银行员工帮助不大，也没有节省多少时间；使用习惯的养成也需要一定时间。

　　李冰所在的股份行就声称，已落地不少智能体应用。他把该行的AI助手比喻成“能让人快速了解一个行业的专业浏览器”，另一位城商行员工将类似的工具比喻为“手脚麻利的实习生”。

　　还有多位银行从业者对记者表示，AI智能体在文本总结、流程文件查询、营销文案生成等辅助性工作上确实有一定帮助，但信贷审核等核心业务“现阶段仍难以依靠AI准确把控”。

　　李冰也坦言，现有的AI工具能帮助他快速浏览一个行业概况，真正写授信报告时还是要手动核查，“会完全依赖它吗？答案是否定的”。

　　“可用但非必需品”的智能体，折射出落地难题

　　这种“可用但非必需品”的体感，折射出当前金融AI落地的一个结构性矛盾——机构持续加码投入，却难以“打动”一线员工。问题出在哪里？

　　“当前金融业AI相关投入中，约85%投在了算力即硬件上，其余的15%一半在模型训练和数据集建设，一半在应用层建设。”中国电子首席科学家、中电金信研究院院长况文川表示，这一投入结构表明，金融业AI能力建设仍处于“夯实底座，积累能力”阶段，从技术能力形成到规模化应用落地，仍需要一个消化、验证和积淀的过程。

　　具体到金融场景，长三角地区一家银行科技业务负责人坦言，AI落地“最后一公里”的核心价值不在于自动化报告生成，而是在于将专业判断转化为可计算、可迭代、可验证的数字资产。

　　“在某个具体业务里做AI挑战不大，但难的是做‘AI+’——将其沉淀为企业级应用，原因是这会涉及部门、业务组织之间的协同。”浦发银行总行首席人工智能科学家、总行科技发展部副总经理、人工智能中心副总经理郑波坦言：评估银行的AI相关能力，从表面来看是模型能力和应用数量的比较；从深层来看，是企业级架构、数据驱动、流程重塑、知识沉淀和组织协同能力共同构成的企业级AI能力的比拼。

　　在况文川看来，目前金融机构已开展大量数据智能、分析预测和辅助决策工作，但这些应用中大多仍是原有数据智能能力的延伸，与真正具备专业判断和自主决策能力的智能体相比，还有一定距离。

　　“当软件投入占比上升到30%至50%时，AI应用才真正进入爆发期。”况文川预计。

　　巨大的金额背后，银行的金融科技投入逻辑也在转变。银行科技条线负责人开始面临关于ROI的“灵魂拷问”。