AI正以前所未有的惊人力量重塑各行各业。Gartner预测，到2026年超过80%的企业将在生产环境中使用GenAI API、模型或应用，而2023年这一比例尚不足5%。“不转型，就出局”，企业面临的不仅仅是效率的比拼，更是在被AI重塑的市场格局中保持竞争力的战略抉择。作为企业的金融服务者，银行同样需要紧跟客户和时代，探索一条自己的数智跃迁之路。
AI锻造明日企业：效率革命、人机共智与网状共生
AI正在深入企业生产经营的各个环节，带来生产力革命、生产关系变革乃至产业生态重构。AI渗透到企业的价值链中，率先推动核心业务的效率革命。在研发和生产环节，西门子、通用航空和特斯拉等企业利用GenAI，在提升设备综合效率、降低次品率、缩短生产时间和减少材料浪费方面取得了显著成效，部分提效高达40%。在营销和销售领域，零售业巨头广泛应用AI进行内容生成、个性化推荐、需求预测和客户服务，极大地提升了销售转化和客户体验，例如亚马逊和阿里巴巴通过AI分析用户历史行为进行个性化推荐，使购买转化率提升约30%。此外，人力、财务、运营等职能领域，也因AI的应用而变得更加高效。
AI不仅改变了“做什么”，更改变了“谁来做”和“怎么做”。大量重复性、流程化任务的AI替代，帮助打造“10x”员工与团队，将员工从繁琐事务中解放，专注于更具战略性、创造性和复杂性的工作，同时催生了如AI策略师、数据科学家、模型风险管理师等新的岗位。部分企业已经启动“AI优先”策略：Shopify CEO近期在内部备忘录中强制要求全员使用AI并纳入绩效考核，规定新招聘前必须证明AI无法胜任工作；阿里计划将决策链条缩短30%，目标2025年AI功能开发周期压缩至45天以内。随着以Manus、Workday为代表的AI Agent产品发布，“数字员工”正从概念迈向落地，也许很快，人们将开始与“数字同事”共事。“人机共智”正在成为新的趋势，并向更加扁平化、网络化、敏捷性和适应性的组织形态演进。
AI正在打破产业边界，从“链式协作”走向“网状共生”。AI能够通过改进需求预测、库存管理和物流来提升供应链运营效率和透明度。例如，亚马逊使用Transformer模型优化库存配置，长期需求预测准确性提升10%，区域预测准确性提高超20%，节省数十亿美元成本。一些全面布局AI的头部企业已开始承担起“行业链主+基础设施赋能者”的双重角色。以阿里集团为例，淘系电商目标2025年AI功能场景覆盖率65%，淘天客户管理收入同比增长9%，国际数字商业AI服务覆盖超50万跨境商家，支撑收入增长32%；阿里云通义千问已实现全模态覆盖，衍生了超过10万细分模型，成为全球最大模型开源生态，同时上线业界首个全生命周期MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务，可5分钟快速搭建智能体，支持跨场景、跨领域构建生产级AI应用。可以预见，在“技术突破+场景深耕+生态共建”的三维激荡下，千行百业将进入“智能涌现”的时代。
在这样的时代浪潮下，银行必须加速自身的数智化转型，与客户同步进化。同时，随着DeepSeek等开源大模型推动AI技术从“精英工具”走向“普惠基建”，仅仅采用现成的AI工具已不足以构建持久的竞争壁垒。未来的竞争焦点将从“是否使用AI”转向“如何更智慧、更独特地使用AI”。Thoughtworks认为，在智能化时代，银行要深植企业的内部、产业和区域三重生态，充分释放AI潜能赋能客户，才能在未来竞争中立于不败之地。
融入企业的内部生态：成为“经营效率倍增器”
随着企业客户自身的AI驱动变革，它们对银行服务的需求和期望也在同步演进：
1. 对速度、效率和无缝体验的极致追求
企业开始期待银行能够提供如同消费级别的便捷、直观、全天候在线的对公服务。例如，更快速、更精准的信贷审批，接近实时的交易处理和资金清算，以及能够无缝嵌入其自身ERP、财资管理或供应链系统的数字化银行服务。
2. 对智能驱动的个性化解决方案的渴望
企业期望银行能够利用AI和数据分析能力，提供更具洞察力的、量身定制的解决方案。例如，基于企业实时经营数据和行业趋势的精准现金流预测及管理建议、个性化的投融资建议、动态的风险管理策略以及针对特定行业或场景的定制化金融服务等。
3. 对数据驱动洞察与增值服务的需求
企业在从“业务数据化”走向“数据业务化”，对此银行可以成为数据的整合者和洞察的提供者。例如，银行整合其掌握的宏观经济数据、行业交易数据和客户自身数据（在合规前提下），提供如市场趋势、行业对标、客户洞察、预测预警等增值服务。
AI已经作为辅助工具被广泛应用在对客户经理的提效赋能中，客户经理可以更快速、更全面、更深入地掌握企业客户信息，分析客户需求，提供个性化服务。这将大大提升沟通效率，帮助企业更快地了解咨询、沟通问题、甚至获得更加定制化的金融产品和服务组合方案，客户经理也能够更加专注于客户关系，提供超越AI的专业且有温度的服务，显著提升客户体验。
MCP、A2A等技术框架的快速发展，以及智能体产品的探索，为银企的深度融合提供了前所未有的想象空间。如果企业的内部流程开始由AI驱动或辅助，那么银行是否也应当开发出相应的AI服务接口？这些接口可以直接与客户的AI进行交互，提供更加实时、动态、综合的服务，例如基于预测性需求的定制产品服务、基于实时风险指标的动态授信调整、或者智能化的财资管理建议等。可以期待，银企间的交互和流程节奏将显著加快，银行的服务效率明显倍增，最终赋能企业的经营管理，促进企业的业务增长。
融入企业的产业生态：成为“价值流动加速器”
AI正在深刻地重塑企业与上下游伙伴的关系，数据成为核心驱动力，行业平台和生态系统不断兴起，推动产业价值网络向更智能、更协同、更韧性的方向发展。
这也对银行的金融服务提出了新要求。银行需要利用好AI带来的效率革命，充分赋能客户经理和一线团队，提升服务效率、服务半径和服务质量。同时，企业需要银行提供更多元的供应链金融/贸易融资解决方案，如实时跟踪、动态定价、自动支付和新型动态风险管理，这些金融服务需要无缝、高效地融入到产业价值链中。
更深层地看，AI赋能下供应链对数据共享和生态协同的高要求，也恰恰为银行创造了定位机会：如果银行能够将金融服务与数据能力相结合积极创新，以嵌入式的金融服务提高资金流转效率，以自动化的数智服务加速流程和数据的流动，银行将超越“资金提供者”角色，成为产业生态的“价值流动加速器”。
融入企业的区域生态：成为“超个性化服务者”
政府工作报告连续两年强调“持续推进‘人工智能+’行动”，各地积极响应，形成“政策牵引+场景开放+区域布局+生态聚合”的立体化发展模式。我国的产业发展呈现出显著的区域特征，不同地区形成了各具特色的专业化分工和产业集群，一些主要区域的产业集群和AI布局如下所示：
银行业早已达成“一行一策”的区域化经营策略共识，也在积极推动分支行的数字化转型，期望分支行能够因地制宜地打造金融服务解决方案，抢占市场机遇。然而，传统模式下分支行普遍面临信息不对称、产品同质化、数字化成熟度低及缺乏行业深度认知等痛点，导致“一行一策”难以真正实现。
AI时代为银行突破困境提供了全新思路和强大武器。AI能够帮助银行深度洞察产业集群的运行规律、金融需求和风险特征，推动分支行从传统的交易处理中心向智能咨询、精准营销和动态风险管理中心转变。展望未来，AI通过赋能客户深度画像、动态信用评估、风险精准定价以及金融产品与服务的智能定制，打通分支行数智化转型的“最后一公里”，使得为每一个企业客户量身打造综合金融解决方案的超级个性化服务愿景得以落地。
当然，分支行的数智化转型道阻且长。数据质量与整合的挑战、技术融合的复杂性、复合型人才的短缺、模型可解释性与合规性的难题，以及组织文化变革的阻力，都是转型过程中必须正视和克服的障碍。银行需要保持战略定力，整体周密规划，持续投入AI，勇于推动变革，最终实现愿景。
预测未来的最好方式是创造它
当AI将时代中的每一个个体抛入“加速进化”的洪流，银行的对公业务正站在历史性拐点：银行的未来不再取决于网点数量或资产规模，而在于能否成为企业的“经营效率倍增器”、产业的“价值流动加速器”和区域的“超个性化服务者”。那些率先将AI能力注入对公业务基因，持续数智化进化，从而提升企业效率、融入产业神经、激活区域智能的银行，收获的将不仅是商业价值，更是与这个时代同频共振的话语权。
银行对公业务的数智化刚刚扬帆起航，这场进化需要如磐石般坚定的战略定力，唯有高屋建瓴地展望，脚踏实地地深耕，将每个当下都变为未来的奠基石。正如管理学家彼得·德鲁克所言：“预测未来的最好方式是创造它”。
参考资料：
●Thoughtworks 基于 Evident AI Index 的全球金融机构人工智能应用分析报告；
●JP Morgan、RBC、Wells Fargo、CommBank、HSBC等金融机构年报、新闻中心及相关报道；
●Gartner《Hyper Cycle for Generative AI, 2024》；
●McKinsey《Extracting value from AI in banking: Rewiring the enterprise》、《Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential》等；
●《拥抱MCP，阿里云加速AI应用落地》等阿里集团AI战略与AI布局相关报道；
●《蚂蚁集团自研智能机器人开启新时代 AI投入持续加码》等蚂蚁集团AI战略与AI布局相关报道；
●《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》、《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等。
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