（来源：兴业研究 CIB Research）

　　数智化转型，成熟度，战略

　　当前这一轮以AI为核心的浪潮，是银行业数字化转型逻辑的纵深延续。AI的独特之处在于，它首次将“认知”从人的大脑外溢到技术系统中，信贷判断、风险定价、客户洞察，这些曾高度依赖个人经验的能力，开始找到规模化复用的路径。这既是对前几次数字化浪潮中积累的数据资产与系统能力的价值释放，也向银行提出了一个更为根本的问题：银行是否有能力将AI从一个个项目，建设为一套可持续运转的经营体系？对这一问题的回答，正是本报告评估框架的逻辑起点。

　　若将AI应用效能置于数字化转型的质效评价体系中审视，综合学界研究及管理咨询机构的调研成果，不难发现企业数字化转型的关键能力支撑，归根结底在于组织能力、生产能力与经营能力。在商业银行语境中，以上AI能力的建设均意味着算力、模型、数据、知识与组织协同必须形成有机整体，任何一环的缺失都或将会制约整体能力的释放。

　　基于以上认知，本报告聚焦战略、协同、策略、技术、知识、应用六大维度，力求回答一个核心问题：境内各个银行的AI能力，究竟是否已从零散的技术试验，跃迁为系统性的组织能力、生产能力与经营能力？

　　具体而言，评估分为定性与定量两大部分。其中，定性维度承担价值判断功能，从战略、协同、策略、技术、知识、应用六个切面，审视银行在年报、公开表述等中透露的集团级意图、组织范式变革、平台化深度、知识工程沉淀以及落地实效等质态信号。定量维度考虑到直接与AI相关的投入和人员数据有限，故而仍以科技投入、科技人员、AI规模化指标等可采集的数据，对定性判断进行补充。

　　应当指出的是，考虑到各家机构的数据披露口径与质量并不相同，因此，评价体系中科技投入、科技人员与AI规模化等定量指标所占据的权重相对较小，作为能力建设评价的补充调整项目。与此同时，未披露事项不简单等同于缺失，但因可验证性不足，原则上不授予最高分档，以此在信息不对称的现实约束下保障评价结论的稳健性。

　　在定量与定性评估框架的基础上，我们构建了五级跃迁模型（L1～L5），对各维度的能力水平进行结构化标定。成熟度分级旨在揭示银行AI能力的演进逻辑，每一个层级之间存在本质性的能力跃迁。具体而言，五个层级依次为：L1试点探索、L2赋能应用、L3规模优化、L4业务重构、L5对外赋能。

　　需要指出的是，在当前商业银行的竞争环境下，真正实现 L5对外赋能这一阶段具有显著挑战，其难度明显高于互联网平台型公司。其一，金融行业的监管要求与责任约束更强，这意味着AI能力难以完全“黑箱化”对外输出，对外服务需承担更高合规与风险责任，使得决策权难以完全外移。相比之下，互联网平台在产品试错与生态扩张上具有更高灵活性。其二，银行的核心优势在于风控数据、客户数据、投研与定价能力，然而这些数据与知识往往具有高度敏感性与专属性，难以直接对外开放，亦导致银行很难像互联网平台一样形成“开放数据生态”。其三，互联网平台天然具备高频用户触达、强场景粘性、平台级流量入口等与生俱来的优势，而银行作为“金融服务嵌入方”，尽管亦拥有高频的交易数据，但与互联网平台相比，客户交互频率较低，场景控制力较弱。这使得银行在构建生态时，往往只能依赖合作。

　　......

　　✦₊ 本文剩余8745字✦₊

　　登录兴业研究APP阅读全文