上場銀行の「AI競争」：半年報に見る急速な智能化とスマート体の台頭

この記事を読むのにかかる時間： 5 分

この記事のポイント

• 2026年上半期の決算で、上場銀行のAI投資が加速。Token消費量の急増やスマート体の本格導入が顕著。
• AIは「技術探求」から「経営効率に直結する価値エンジン」へ転換。
• スマート体は「会話できるAI」から「仕事ができるAI」へと進化し、各行で批量上线。
• AI深度活用が銀行の組織構造と運営モデルを変革。
• AIの本格普及には、信頼できるデータ基盤、権限・監査メカニズム、人機協調、評価体系の確立が不可欠。

上場銀行のAI導入が加速、半年報で明らかになった「AI競争」

2026年、A株上場銀行の半年ごとの決算報告が終了し、金融業界の智能化変革が加速している状況を示す数字が明らかになりました。招商銀行では上半期の1日あたりのToken（AI処理単位）の総流量が前年同期比78%超増加。平安銀行のToken消費量は53億を超え、約130%増加しました。中信銀行ではAIの活用シーンが1900を超え、南京銀行では156のAIスマート体が累計で構築されています。

半年報を分析すると、6大国有銀行はAI活用シーンの展開において全面的な拡大を見せています。工商銀行、建設銀行の活用シーンはいずれも600を超え、中国銀行の智能化アシスタントは2200を超えています。一方、株式制銀行はToken消費量やスマート体の数といった定量的な指標を密集して開示しており、AI応用の規模と活発度について、初めて比較可能な具体的なデータが得られました。巨額の投資と定量的な成果の背景には、AIがもはや「技術探求」の最先端概念から、財報のコア指標に盛り込まれ、経営効率に直接貢献する価値エンジンへと転換していることがうかがえます。

AI導入の本格化：2026年上半期の顕著な特徴

AI導入の全面的な規模拡大は、2026年上半期の顕著な特徴です。

各銀行のAI活用シーンと成果

工商銀行は「工銀智涌」大規模モデル技術システムを600以上の活用シーンに導入し、金融市場業務におけるインテリジェントな見積もり・取引の割合が96%を超え、審査効率は導入前の5倍になりました。建設銀行では生成AIが600以上の応用シーンをカバーし、インテリジェントマーケティング、インテリジェントカスタマーサービス、インテリジェント管理といったコア業務領域に応用されています。招商銀行は1386のAI活用シーンを導入し、中信銀行は1900を超えています。中国銀行は2200以上の智能化アシスタントを構築し、3800以上のRPA自動化プロセスシーンを配備しました。郵儲銀行は「郵智」金融業界大規模モデルを発表し、370以上の大規模モデル応用シーンを導入しました。

Token消費量：AI応用規模と活発度を測る指標

データ面では、Token消費量がAI応用の規模と活発度を測る重要な定量指標となっています。招商銀行の上半期における1日あたりのToken総流量は前年同期比78%超増加し、領域モデルの数は昨年末比で40%増加、AIは1388万時間分の等価な人的労働時間の貢献をもたらしました。平安銀行のToken消費量は53億を超え、前年同期比約130%増加し、クロスボーダー業務の融資効率は昨年末比で約30%向上しました。興業銀行は主要な大規模モデル21個をオンライン化し、1日あたりの平均呼び出し量は210万件を超え、累計で2.18万件のインテリジェント戦略を配備し、5.97億人の顧客にリーチし、総合金融資産1784.59億元を牽引しました。郵儲銀行の1日あたりの平均インタラクション単語数は100億を超えました。微衆銀行の1日あたりの平均Token消費量は200億を超え、2025年末比で数倍の成長を遂げました。

各行のAI投資戦略：規模と敏捷性の追求

投資戦略においては、各銀行は「行（銀行）」の特性に応じて施策を講じています。国有大銀行は体系的に推進しており、工商銀行は「数智工行（AI-ICBC）」を建設し、建設銀行は「AI+」3カ年発展計画を策定しました。株式制銀行は測定可能性と敏捷性を重視しており、招商銀行の取締役会は2027年から2028年のAIコンピューティングパワー投資計画を審議通過させ、興業銀行は分散した探求から集約された統括へと移行しました。浙商銀行は「科技興行（テクノロジーによる銀行振興）」の定位を「同業他社との相対的なリード維持」から「局地的な相対的リード」へと調整しました。都市銀行、農村商業銀行は、シーンごとの軽量な調達を好み、重慶銀行は最近、3479万元の「高性能コンピューティングパワーサービス拡張プロジェクト」および400万元の「AI大規模モデル応用シーン研究開発プロジェクト」の調達を開始しました。

スマート体の批量上线：AI活用の核心キャリアへ

もし2025年が銀行の大規模モデル導入の元年であれば、2026年上半期にはスマート体がAI導入のコアキャリアとなっています。スマート体は、大規模モデルを認知エンジンとし、目標を理解し、タスクを分解し、ツールを呼び出し、自律的に作業を完了できるデジタルシステムであり、単なる「対話できるAI」ではなく、「仕事ができるAI」なのです。

各行におけるスマート体の導入状況

半年報を見ると、スマート体が批量（一括）で「採用」されています。中信銀行は投資研究分析、インテリジェント取引、顧客サービスなどのコア領域におけるAI応用を重点的に探求し、会社レベルのスマート体管理プラットフォームを構築しました。平安銀行は上半期に140のオペレーション審査系スマート体をオンライン化し、55の業務シーンをカバーし、マネーロンダリング防止のデューデリジェンス調査、口座審査、クロスボーダー送金などの作業効率向上を支援しました。南京銀行は新たに30の高付加価値業務スマート体を加え、累計で156のAIスマート体を構築し、マーケティング、オペレーション、リスク管理、オフィスワークなどの重点領域をカバーしました。微衆銀行には80人以上のデジタル従業員が「入社」しており、7×24時間オンラインで、多岐にわたる職務を担っています。そのうち、開発部門のデジタル従業員は、セキュリティチケットのオンライン化時間を2週間から30分に短縮し、効率を10倍以上に向上させました。

専門家の見解と今後の課題

中国社会科学院金融研究所支付清算研究センター主任の楊涛氏は、国有大銀行がスマート体の数と能力構築において相対的にリードしており、株式制銀行は重点シーンを中心に体系的な配置を形成し、都市銀行、農村商業銀行は特色あるシーンとデジタル従業員に重点を置いていると指摘しました。天府立言金融研究院院長の曾剛氏は、従来のプロセス自動化では非構造化資料や複雑な意思決定の処理が困難でしたが、スマート体は理解、計画、実行を連携させることができ、純金利マージンが圧迫される背景において非常に魅力的であると考えています。

しかし、業界は依然として「シーン検証から規模化複製」への移行段階にあります。ほとんどのスマート体は、内部アシスタント、カスタマーサービス補助、融資資料処理などの低〜中リスクの环节に集中しており、コア金融取引を自律的に実行する事例は少なく、与信、審査などの高リスク环节は依然として人間が最終的な判断を下しています。曾剛氏は、将来のブレークスルーは、信頼できるデータ基盤、権限と監査メカニズム、人機協調のクローズドループ、および評価体系を確立し、スマート体を「対話できる」ものから「制御可能、利用可能、責任追及可能」なものへと進化させることであると強調しました。半年報を見ると、中信銀行、浙商銀行などはすでに「スマート体プラットフォーム」の構築進捗を明確に示しています。

AI深度活用がもたらす組織構造と運営モデルの変革

AIの深度活用は、銀行の組織構造と運営モデルの変化を推進しています。AIへの転換は、テクノロジー部門の課題から全銀行的な戦略的課題へと格上げされ、ますます多くの銀行が会長または頭取主導でAI専門チームを設置しています。デリバリーモデルは、部門横断的な共創へと移行し、運営モデルは人機協調へと変化し、反復的な作業はスマート体に任せ、人間は例外処理と顧客コミュニケーションを担当します。人材需要は専門分業から複合的な経験へと変化しています。専門家は、真の分岐点は、どれだけのスマート体を導入したかではなく、安全かつコンプライアンスを前提として、エンドツーエンドの運営効率を再構築できるかどうかにかかっていると指摘しています。

出典：中国経済網

出典: 元記事を読む