余滨强调，金融AI的升级，远不止局部的智能体开发，它需要科技与业务的深度融合。

作者 | 封莉

ID | BMR2004

伴随净息差收窄、营收增速放缓以及同质化竞争加剧，城商行面临前所未有的挑战。原本的区域优势减弱，大型银行持续挤压其生存空间，在此背景下，越来越多的银行将AI视为“弯道超车”的关键路径。

10月30日，在2025金融街论坛上，蚂蚁数科AI业务总裁、蚂蚁集团副总裁余滨发表演讲时透露，当前不少城商行正积极拥抱金融大模型与智能体技术，寻求业绩突围。蚂蚁数科致力于支持银行构建自主可控的金融大模型，江浙沪地区的部分城商行在员工工作效率、营销转化率、营收规模等方面取得显著增长。

余滨表示：“AI已从‘试试看’走向‘必须做’，正从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心。”目前，蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期的智能客服、知识问答等单点场景，扩展至覆盖营销、风控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统。据试点银行反馈，借助理财经理数字分身，人均服务客户数从200人提升至2000人，有效覆盖了原本难以触达的中长尾客户，带动收入增长约20%。

以上海银行为例，蚂蚁数科助力其打造的AI手机银行，以“对话即服务”为核心，用户通过自然语言交互即可办理转账、还款、理财咨询、养老金查询等十余项高频业务。用户不用在复杂菜单中翻找功能入口，操作门槛低了，老年客户满意度更高了，业务转化率提升了10%。

浙江一家头部城商行则与蚂蚁数科合作，系统性构建了“算力—平台—模型—应用”全栈AI能力，落地30多个智能体场景，覆盖客户服务与内部运营两端，为未来十年的AI转型奠定坚实基础。

余滨指出，不同金融机构的资源禀赋与发展阶段各异，应选择适合自身的AI演进路径。预算有限的区域性银行，可以选择先从场景应用入手，按效果付费，逐步加大投入；也有很多银行优先将原有的手机APP/小程序升级成AI手机银行，提升用户体验，拉升用户活跃度。并以此为基础，分阶段累加各种场景下的智能体应用；另有银行将AI作为“一把手”工程，成立专项工作组。他们结合业务需求，打造全行知识库和数据集，依托蚂蚁数科金融推理大模型构建自主的“金融大脑”，推动端到端的业务流程重塑和组织升级，这也是最理想的模式。

余滨强调，金融AI的升级，远不止局部的智能体开发，它需要科技与业务的深度融合。它经由大规模数据与知识工程训练，驱动从内外部协作、产品研发、用户体验甚至组织关系的变革，这才是真正的“AI原生”。

据了解，蚂蚁数科的金融数智化服务已覆盖100%的国有股份制银行、超60%的地方性商业银行及数百家金融机构。