招行CIO周天虹谈Token消耗与控制、AI投入与产出

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智探AI应用

2026年6月26日 18:36
广东

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6月25日，招行首席信息官（CIO）周天虹在2025年度股东会上，针对股东提出的“Uber案例反映出的Token消耗超预算问题”时表示，主要是由其科技部门将大模型用于编写代码导致，而非源于业务部门将大模型用于经营管理。

当前，大模型在编程方面已经发挥了很大的作用，比较确定的是——大模型的出现改变了软件研发的模式。但是，这方面也还有大量工作要做，还有基础性的问题有待解决。首先，大模型编写代码的成本极其高昂。其次，还有两个技术方面的问题：一是架构问题。大型软件的架构非常重要，而大模型的软件架构能力偏弱，是其短板。二是技术债问题。大模型编程写的功能性代码正确率已经很高，但仍会产生不同程度的技术债，主要包括“面条式”代码无法阅读、性能问题、安全问题等。以上这些问题，大模型编程还没有完全解决好。

当前，美国的头部公司也更加客观地看待大模型编程。去年以来，除了Uber以外，包括微软、亚马逊在内的美国头部公司，内部都有Token利用最大化的政策导向，还出现了一个词叫TokenMaxxing。现在这些公司都在纷纷反思这一政策，并进行调整。

招行内部的软件开发也在应用大模型技术。总体上，招行的态度是积极跟进、审慎应用。在这方面，招行的算力投入有限，从算力卡资源来看，招行用于大模型编程的算力投入在总算力中的占比只有约5%。业绩发布会上披露的Token消耗量数据，主要是来自业务部门的消耗，最新数据为截至5月底数据，日均Token消耗量已达到330亿，这是招行的业务单位在经营管理、服务中应用大模型消耗的Token量。

在针对股东提出的“如何做好Token预算控制”时，周天虹表示，去年招行提出了AI First的重要工作方向，在全行全面推广大模型应用。对于一家超过10万人的企业，全面推广大模型应用很容易出现一个问题：做了很多事，但实际业务成效并不高。

招行也看到了这一点。所以在提出AI First之前，就构建了相对完整的成本收益度量体系。成本方面，主要是两点：一是研发人员的投入，研发人员不仅包括科技条线的人员，也包括总行业务人员；二是Token成本。收益方面，招行建立了六个维度的度量体系，包括银行视角的四个维度和客户视角的两个维度。基于已建立的相对完整的成本收益度量体系，招行持续认真地做度量工作。

当前招行大模型的成本收入比，测算大概在20%上下，这是一个比较好的数据，即投入20元可以创造100元的收益。在成本收益度量方面，成本容易度量，主要因为招行多年来积累了一套比较细致的度量体系，数据质量也比较好；但收益度量则比较复杂，因为银行的价值链条本身就比较复杂。今年以来，招行进一步审视收益度量的算法、数据来源和数据质量，不断改进。

招行一直高度重视科技，2025年的科技总投入在130亿左右，总体盘子较大。目前，招行算力已初具规模，用于算力采购的投入在130亿中占比不算高，还有不小的空间可以加大AI算力投入。

在针对股东提出的“如何评价AI高投入和实际生产力提升、客户体验实质性产出的效果”时，周天虹表示，从两方面看。

首先，这一轮AI的核心突破是大语言模型的突破，可以说是颠覆性的技术突破。不论是科技行业里的行业领袖还是头部公司，大家一致认为大模型技术是工业革命级别的突破，当前还没有理由质疑。回顾历史上类似级别的技术突破，远的如蒸汽机、内燃机，近的如电脑、互联网，在技术突破后，从行业到社会发生变化需要一个过程。大模型技术诞生至今才三年多，因此，这一技术的突破导致行业和社会的改变还需要一些时间。

其次，招行对大模型技术一直高度重视，从未动摇。招行在AI领域耕耘了一段时间，也看到了一些效果。除前面提到的成本收益比外，还有一个重要的指标——AI贡献比，也即AI处理业务的对应工时和人类员工实际投入工时之比。去年底，这一指标数值是1:13.5，今年5月底已经提升到接近1:9，提升幅度不小。由此数据可以看出，大模型在招行正实实在在地发挥作用，但是在各业务领域存在不平衡的情况，总体来看在零售业务的部分领域已经可以看到比较明显的作用。

从技术本身看，大模型技术还在发展过程中，势头非常强劲。今年以来，无论是Foundation Model还是Agent技术都取得了比较好的突破。招行也在积极跟进，在各个领域深入推进大模型的应用，当前还保持着一定的强度。但同时也要看到，整个过程是比较复杂的。银行业是特殊行业，受到严格监管，客户对银行工作的严谨性也有非常高的要求，招行也在不断地检视、不断地改进。

在针对股东提出的“未来三到五年招行AI赋能数智化战略实施的量化目标和愿景”时，周天虹表示，招行有非常清晰的愿景——打造一家智能银行。但这还需要一些时间，也有非常高的复杂度。做这样复杂的事，全行都参与，动用很多资源，确实需要更精细的量化指标。招行现在已经有一些指标，目前，还在进一步细化和深化指标体系，这项工作还在推进过程中。