来源 :今日行长2026-09-07
作者|时也运也
编辑|顾柠
今年的中期业绩发布会，各银行着力讲自家降本增效的故事外，还有个新鲜点：邮储银行、招商银行、平安银行、江苏银行等多家机构披露了token吞吐量/消耗量的情况。
比如，邮储银行日均大模型调用超千万次，日均交互词元超三百亿；招商银行在“AI建设与应用全面推进”一节写下日均Token吞吐量同比增幅超78%；平安银行在“夯实数字金融基础底座”部分显示大模型日均词元消耗量超53亿、同比增长约130%；江苏银行日均Token使用量较2025年末增长18倍...
在此之前，这些数据大多只躺在科技部门监控系统里的运维指标中，如今，十几家上市银行不约而同地把“词元”写进了半年报的核心章节。
本质上，Token是AI读写信息的基本计量单位。一次AI调用消耗多少词元，粗略可以理解为模型“读了多少字、写了多少字”。当银行把这样一个技术指标摆到和息差、中收、不良率同样的位置上，意味着AI已经从后台系统走向了前台叙事，正在变成可以量化、可以审计、可以写入财报的生产要素。
Token消耗量暴增的背后，是AI应用场景的急速扩张。以国有大行为例，工商银行“工银智涌”大模型技术体系已在多个业务领域落地600余个场景；建设银行生成式人工智能覆盖超过600个应用场景，全面应用于智能客服、智能管理等核心业务；中国银行构建超过2200个智能化助手，部署3800多个RPA自动化流程场景；邮储银行发布“邮智”金融行业大模型，落地超370个大模型应用场景。
股份行同样深度参与。招商银行上半年日均Token吞吐较上年增长超78%，落地领域模型256个，较年初增长40%；平安银行累计落地大模型应用场景超450个，覆盖精准营销、智能投顾、合规风控等重点领域；兴业银行已上线主流大模型21个，日均调用量超210万笔；中信银行AI落地场景超过1900个。
城商行中，江苏银行部署了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，上半年全行日均Token使用量较2025年末增长18倍；南京银行累计建成156个AI智能体。
数字之间不宜直接排序，行整体基数不同、统计口径不同，倍数自然不同。不过毋庸置疑，词元消耗量的爆发式增长，直观勾勒出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。AI部署从“外围试点”转入“全链条赋能”。Token消耗量成为衡量AI应用规模和活跃度的关键量化指标。
效率提升可感知的尺度更加具体。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；工商银行私人银行领域，AI原生的综合金融服务智能体将客户方案生成时效由5天降至3小时；平安银行借助AI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%；交通银行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%...
在投入策略上，银行开始因“行”施策。国有大行体系化推进——工商银行建设“数智工行（AI-ICBC）”，建设银行制订“人工智能+”三年发展规划；股份制银行强调可衡量性与敏捷性，招商银行董事会已审议通过2027年至2028年AI算力投入规划；城商行、农商行更偏好分场景轻量化采购。
当然，Token消耗量衡量的终究是投入强度，烧得多不等于烧得值。智能化带来的机遇，终究要落到息差、中收、不良率这些银行业核心指标上才算数。如何从“词元吞吐量”走向“价值转化”，是银行中报里Token数据狂欢之后，下一份财报需要回答的真正考题。