今年以来，我国人工智能(AI)产业化应用迈入规模化落地新阶段。3月，国家数据局正式确定“Token”官方中文名称为“词元”，为国内AI产业规范化、标准化发展确定了统一术语。

当前，词元经济已完成了从概念普及到场景落地的跨越式发展。8月14日，广州市海珠区政府举办词元经济“Token贷”专项发布会，全国首个聚焦AI词元应用场景的专项金融产品正式亮相。此后，中信银行广州分行落地全国首笔面向B端企业的词元场景专项贷款，资金专项用于企业AI全链路经营场景，涵盖内容创作、品牌主题策划、短视频制作等核心数字化业务。

从官方定名、地方政策赋能到商业银行落地专项产品，词元成为驱动金融业数智化转型、赋能实体经济发展的新引擎。值得注意的是，在这片快速扩张的产业蓝海，机遇与挑战并存。有业内专家表示，面对词元调用量爆发式增长、AI场景全面渗透银行业务的行业现状，商业银行在抢抓转型机遇、布局新赛道的同时，需要理性审视其背后的应用效能、成本损耗等潜在问题。

银行AI词元多场景应用落地

随着大模型技术的持续迭代和企业智能化转型提速，我国词元产业迎来指数级增长，市场规模和调用频次屡创新高。数据显示，截至6月，国内全网日均词元调用量已突破500万亿次，词元经济进入规模化、爆发式的黄金增长期。金融机构争相入局，是产业需求、数智化转型、风控革新、政策加持等多重因素叠加的结果。

各上市银行半年报集中披露AI词元应用数据，直观印证了银行业词元消耗的高速增长态势，各银行机构智能化布局成果与落地规模逐渐显现。

平安银行半年报披露，2026年上半年，该行大模型业务日均词元消耗量突破53亿次，较去年同期大幅增长130%，增速实现翻倍式提升。依托海量词元算力支撑，平安银行累计落地大模型创新应用场景超450个，全面覆盖零售金融、公司金融、风险管控、内部运营等核心板块，数字化底座建设成效显著。

招商银行的AI智能化转型成效突出。该行半年报显示，上半年大模型业务日均词元吞吐量同比增长超78%，智能化迭代速度持续领跑行业。在模型迭代层面，该行垂直领域专属AI模型数量较2025年末增长40%，定制化、精细化AI服务能力持续升级。AI技术的落地，为招行释放了人力效能，全年累计创造等效人工工时1388万小时，极大降低了人工重复性劳动成本，大幅提升了整体运营效率。招商银行首席信息官周天虹表示，目前招行日均词元消耗量已攀升至330亿次，庞大的算力消耗背后是全行AI业务的全场景、常态化、规模化落地。

兴业银行的词元生态布局也极具代表性，目前该行已完成21个主流通用大模型的接入部署，适配不同业务场景的智能化需求，平台日均词元调用量超210万笔，算力调用频次保持稳定高位。依托大模型与算力支撑，兴业银行累计部署智能风控、智能营销、智能运营策略2.18万个，智能化触客覆盖人次达5.97亿次，精准触达海量用户；智能化金融服务进一步带动资产规模增长，累计撬动综合金融资产增量1784.59亿元，实现了技术投入与业务增收的正向循环。

各家银行披露的数据直观展现了银行业AI转型成效，但也引发了行业思考：银行的海量词元消耗，究竟落地在哪些业务场景？海量算力投入为银行业务创造了哪些实际价值？

银行业百亿级日均词元消耗量的背后，是大模型技术已全面融入商业银行全流程、常态化的日常经营体系，AI智能化已经从“加分项”转变为银行业务运营的“必需品”。

经过数年技术迭代与场景打磨，当前大模型与算力已全面渗透至银行精细化经营的各个环节，贯穿客户挖掘、需求分析、产品匹配、财富管理、精准营销、客户维护等客户全生命周期场景。

在零售与对公客户服务场景中，招商银行打造了全域智能服务载体“AI小招”，构建了全新的银行智能化服务体系，全面推进个人、企业、政务多场景的智能服务升级，重塑批发银行对客智能服务模式。同时，招行深度对接政务数字化体系，搭建标准化政务AI智能客服与AI数字人双服务体系，覆盖公积金、教育、医疗等场景，实现了金融服务与民生政务的深度融合。

招商银行半年报显示，“AI小招”智能服务体系已基本实现对公企业客户全覆盖，机构场景AI智能客服与AI数字人服务终端累计服务人次376649万。海量服务频次的背后，是持续、高频、稳定的词元算力消耗，也彰显了智能化服务的规模化落地成果。

在金融风险管控板块，大模型技术的落地价值更为突出，革新了传统信贷风控模式。招商银行业务数据显示，依托大模型智能分析能力，小企业信贷尽职调查报告可实现AI辅助自动生成，智能化覆盖比例高达90%，极大缩短了信贷尽调周期，降低了小微金融服务的人力成本，提升了尽调报告的标准化、精准化水平。

在银行内部精细化运营层面，词元算力与大模型技术同样发挥着不可或缺的作用。知识检索、报告生成、运营审核以及“数字员工”等，已成为银行大模型应用的重要组成部分。在AI的助力下，银行处理业务所需的时间大幅缩短，差错率得到有效控制。

算力成本高企 存在高消耗、低效能问题

在词元经济爆发式增长、银行词元消耗持续攀升的背景下，一个问题随之而来：持续递增的海量词元算力投入，是否会大幅增加银行经营成本，挤压利润空间，给银行长期经营带来压力？

在业内人士看来，从技术成本来看，银行所有AI智能化场景的运行均依托词元调用来实现，客户每一次智能咨询提问、系统每一次用户意图精准识别、终端每一次智能回复生成、业务每一次智能审核研判，都会产生对应的词元消耗，算力消耗与业务运营频次深度绑定。比如，一家中型商业银行若日均智能会话处理量达到10万次级别，每月仅词元直接采购成本就可能达到数十万元。更关键的是，银行如果想要通过AI技术拓宽业务、扩大客户服务覆盖面、增加智能化服务场景，必然会同步带来词元消耗激增，业务扩张与成本增长同步发生。

此外，当前部分中小型银行在AI智能体、词元场景的落地应用中仍处于摸索阶段，普遍存在高消耗、低效能问题。比如，某银行高管在内部会议上认为，该行多款AI智能体落地效果未达预期，存在算力消耗巨大、实际产出价值偏低等问题。

“这在一定程度上反映了当下银行业AI应用的普遍问题。”业内人士表示，比如，一款面向财富管理的AI智能体，日均词元消耗量突破上亿次，但核心服务能力存在明显短板，无法实现千人千面的个性化财富服务，面向不同资产规模、风险偏好、理财需求的客户时，智能回复内容高度同质化，服务精准度、差异化严重不足，无法真正提升客户服务体验与产品转化效率。又如，某银行一款应用于小微企业信贷风控方面的AI智能体，日均词元消耗更是超过3亿次，在海量算力投入加持下，该行信贷风控体系却未实现智能化升级，核心风控逻辑仍过度依赖传统抵押物评估模式，未能为业务拓展创造全新价值。

据了解，这类高消耗、低回报的AI应用问题，在中小银行群体中较为常见，因此，对于盈利能力不足、AI智能体运用不够熟练的中小银行来说，盲目跟风布局AI场景，可能导致短期经营利润被高额算力成本、试错成本大幅吞噬，给银行稳健经营带来潜在风险。

需构建算力投入与产出正向循环

业内专家表示，在正视短期成本与效率痛点的同时，需客观看待词元经济、大模型技术为银行业带来的长期核心价值，AI智能化转型绝非短期噱头，而是银行业数智化升级的必然趋势。

在效率价值层面，大模型与算力彻底颠覆了银行传统劳动模式，大幅缩短了业务全流程处理时长，标准化的AI运算能够最大程度规避人工失误，持续降低业务差错率与合规风险。人力成本的持续释放让银行员工从繁杂的基础性工作中解脱出来，全面提升了银行整体运营效率与人才价值。

在经营价值层面，智能化AI体系大幅拓宽了银行客户触达渠道，突破了人工服务时间、空间、精力的限制，实现了7×24小时全域客户服务，极大提升了客户触达广度与服务响应速度。依托大模型的用户画像分析能力，银行能够精准挖掘客户潜在金融需求，实现信贷、理财、结算、保险等金融产品的智能精准匹配。

当前，国内银行业正处于数智化转型升级的攻坚期，精细化和智能化成为行业发展的趋势。银行未来发展的核心课题，是如何在技术创新突破与财务纪律合规之间找到平衡，建立更加精细化的词元成本管控和效能评估模式。只有算力投入和价值产出实现正向循环，AI技术才能转化为银行可持续的竞争力，银行业才能在数字经济时代实现高质量的数智化转型。