文章总结： 毕马威报告指头部银行AI支出超IT预算15%，正迈向核心业务嵌入。报告提出四步生成式AI验证体系以应对幻觉等风险，建议强化数据安全、关注微信生态AI潜力。未来银行人才将转为AI治理者，分为独立贡献者、直接负责人与球员教练三种，银行应以可量化业务价值驱动投入并重塑组织架构。 综合评分： 82 文章分类： AI安全,数据安全,安全建设,安全运营

报告：头部银行AI支出已占IT总预算15%以上，未来的AI人才或分为3种

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智探AI应用

2026年7月14日 19:02 广东

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7月2日，毕马威发布《2026年中国银行业调查报告》（以下简称“《报告》”）。其中不仅提到了银行业务的发展，也有不少关于银行业AI应用的分析。

在第二章节，《报告》讨论了目前的热点话题，其中“科技”部分的话题几乎均与AI有关，包括“中国银行业AI战略体系变革与治理洞察”“Agent-Native时代的银行业实践案例分享”“银行业生成式人工智能模型验证”“商业银行人工智能发展趋势与应用实践”“AI时代商业银行的组织模式与人才变革”“AI时代的人才管理：软实力才是硬底座”等。

生成式AI存在多项风险，针对性提出一套模型验证体系

在“银行业生成式人工智能模型验证”话题中，《报告》指出，生成式AI正在以前所未有的速度重塑银行业的服务边界与运营模式。

生成式人工智能包含多种模型架构，目前在银行业应用最广的4类架构为：大语言模型（LLM）；小语言模型（SLM）；代理式人工智能（Agentic AI）和自主系统；扩散模型和多模态模型。

金融机构正利用这些模型实现自动化分析，提升报告质量并辅助决策制定。主要的应用领域包括自动信贷决策、知识管理和政策查询、软件代码生成和数据迁移、交易监控与合规管理、风险预警系统、数据质量和元数据管理、以及环境、社会和治理（ESG）和声誉风险评分等。

虽然生成式人工智能在银行业有广泛的应用场景，但也带来了与传统模型相比更为显著的风险，包括数据隐私与保密问题、模型偏见与伦理困境、可解释性缺失与“黑盒”治理难题、模型“幻觉”与误导性输出、第三方依赖与系统性集中度风险。

因此，毕马威提出了一套生成式人工智能模型验证体系：

模型框架分析。验证过程的第一步是全面理解模型能够实现的功能、以及输入和输出。对于生成式人工智能而言，这需要跳出算法本身，来分析整个系统架构、数据关联关系和模型运行的特定业务环境。初始阶段应明确模型的适用范围，即模型能可靠运行的具体边界。

模型输入质量。第二个阶段是对用于开发生成式人工智能解决方案的“原料”（数据）和“配方”（配置）进行严格检查。在模型内部逻辑通常是非线性且难以解释的情况下，确保高质量的输入和稳健的配置是防止幻觉输出、异常行为以及模型漂移的主要保障。

模型部署与输出质量。第三阶段是对模型部署环节的完整性和输出表现的验证。这一阶段是衔接理论设计和实际投产的关键纽带，确保模型已从设计方案落地为稳健的、可用于生产的系统，能够在银行自有的技术架构环境中可靠运行。

验证结论和模型审批。最后，验证团队根据验证发现评估风险水平，并确定补偿性控制措施（人工干预、内容过滤、使用范围约束等），并最终出具验证报告以及给出模型审批建议（完全批准/有条件批准/驳回使用）。

毕马威也对各个阶段进行了更详细的介绍。

头部银行AI支出已占IT总预算15%以上，银行需重点关注6方面

在“商业银行人工智能发展趋势与应用实践”话题中，《报告》分析了银行业AI应用六大核心趋势、银行业AI变革六维框架、银行AI落地推动模式与实践。

该话题中，针对中国商业银行AI应用提出了管理建议。

《报告》指出，中国商业银行整体处于从“规模化探索”向“核心业务嵌入”的关键过渡阶段。国有六大行2025年金融科技总投入超过1300亿元，头部机构AI相关支出已占IT总预算的15%以上。然而与国际领先机构相比，仍面临三方面核心差距：数据治理精细化程度受制于跨条线数据壁垒；全行统一AI底层平台成熟度有待提升；Agentic AI规模化部署急需加速推进。

因此，《报告》展示了商业银行AI落地的三阶段行动路线图——从夯实基础到验证价值，最后到系统扩展。

同时强调，以可量化的业务价值驱动持续投入，而非以技术先进性或试点规模为导向。每一阶段结束时，必须对AI项目的实际业务成效进行全面评估，并以评估结果决定下一阶段的资源配置。

此外，《报告》结合中国银行业的特点，提到了需要重点关注的6方面，包括强化数据安全与合规治理、构建适配本土市场的场景体系、探索“自主可控+开放合作”技术路线、强化AI数据质量管理能力、重视AI对银行市值管理的战略、关注微信生态等本土流量入口的AI应用潜力。

其中，关于重视AI对银行市值管理的战略价值。系统性披露AI转型阶段性进展与可量化成效，将AI能力从“后台技术投入”提升为“经营价值的战略叙事”，增强资本市场对银行的价值认知。

关于关注微信生态等本土流量入口的AI应用潜力。在微信银行部署AI智能客服与个性化推荐引擎；利用企业微信结合AI工具赋能客户经理；通过AI分析微信生态客户行为数据实现精准洞察与产品匹配。

银行人力将由“数字员工”和“人类”构成，未来的AI人才或分为3种

事实上，在银行推进AI应用的过程中，人才的重要性不言而喻。

《报告》在“AI将如何重塑组织与人才”部分提出3个根本改变，其中一个为人员能力由“执行力”转变为“治理力”。当AI能执行绝大多数标准化任务后，人类的核心价值由执行转向理解AI，“治理”Al，为其提供愿景，并进行正确的引导与约束。未来人才不再是单纯的执行者，而是AI的“调度者”“监督者”与“监护人”。未来商业银行的“人力资源”，将由擅长执行操作的“数字员工”与擅长AI治理的“人类员工”构成。

值得一提的是，《报告》中进一步对AI时代的人才进行了分析。

《报告》显示，银行的岗位设计、人才标准与协作机制应随AI能力的引入而同步演进，有研究提出一个以AI取代传统管理协调功能的组织模型，该模型将未来人才描述为三种核心角色：

• 独立贡献者（Individual Contributor，IC）：各自领域的专家，专注深度创造；
• 直接负责人（Directly Responsible Individual,，DRI）：任务指挥官，对客户结果负责;
• 球员教练（Player-Coach）：既要亲自下场干活，也要负责培养团队。

《报告》介绍，独立贡献者的工作职责主要为模型与策略研发、复杂产品设计、智能体训练与校准；直接负责人的职责为资源调度与编排、结果复盘与优化、风险与合规兜底；球员教练的职责则是亲自参与高难度任务、培养员工、沉淀方法论与知识库。

对于银行而言，培养AI人才或者提升员工的AI素养，将是AI布局中非常重要的一环。

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